1樓：今生緣來長海
python很多好看的作相簿，但是都是基於matplotlib進行開發封裝的！ 我用過seaborn, bokeh, ggplot這三個庫！ seaborn是偏向於統計作圖的，尤其是線性作圖，用起來比較順手，簡單
2樓：老男孩教育
第一個：matplotlib
matplotlib是python中眾多資料視覺化庫的鼻祖，其設計風格與20世紀80年代設計的商業化程式語言matlab十分接近，具有很多強大且複雜的視覺化功能。matplotlib包含多種型別的api，可以採用多種方式繪製圖表並對圖表進行定製。
第二個：seaborn
seaborn是基於matplotlib進行高階封裝的視覺化庫，它支援互動式介面，使繪製圖表的功能變得更簡單，且圖表的色彩更具吸引力，可以畫出豐富多樣的統計圖表。
第三個：bokeh
bokeh是一個互動式的視覺化庫，支援使用web瀏覽器展示，可使用快速簡單的方式將大型資料集轉換成高效能的、可互動的、結構簡單的圖表。
第四個：pygal
pygal是一個可縮放向量圖表庫，用於生成可在瀏覽器中開啟的svg格式的圖表，這種圖表能夠在不同比例的螢幕上自動縮放，方便使用者互動。
第五個：pyecharts
pyecharts是一個生成echarts的庫，生成的echarts憑藉良好的互動性、精巧的設計得到了眾多開發者的認可。
python中除了matplotlib外還有哪些資料視覺化的庫
3樓：匿名使用者
python很多好看的作相簿，但是都是基於matplotlib進行開發封裝的！
我用過seaborn, bokeh, ggplot這三個庫！
seaborn是偏向於統計作圖的，尤其是線性作圖，用起來比較順手，簡單。seaborn整個語法層也會簡化很多，畫出的圖不需要修飾看起來也很好看。但是繪圖方式有限，不夠靈活
bokeh是使用了js。因此主打的是互動式繪圖，你可以在ipython notebook裡使用到最佳！畫出的圖非常好看，關鍵是可以互動修改！
缺點是語法有點生澀，一點也不必matplotlib簡單
ggplot就算了吧，和r語言那個ggplot2比起來，簡直是感覺在用兩個包，似然都是同一個人開發的！ 而且原作者也在github上說了，不再會更新python的庫！ 不過話說，ggplot2真的是繪圖神器，這幾乎是我還在用r語言的唯一原因。
因此，不管你想要用哪個庫，matplotlib都是必須要學的。雖然他語法複雜，但是靈活性大，你幾乎能畫出任何你想要的圖形。
python"高維資料"視覺化用什麼庫
4樓：喵喵喵喵喵咪
常見的python視覺化庫有哪些？
matplotlib
matplotlib是一個python 2維繪相簿，已經成為python中公認的資料視覺化工具，通過matplotlib你可以很輕鬆地畫一些或簡單或複雜地圖形，幾行**即可生成線圖、直方圖、功率譜、條形圖、錯誤圖、散點圖等等。
seaborn
seaborn是基於mtplotlib產生的一個模組，專攻於統計視覺化，可以和pandas進行無縫連結，使初學者更容易上手。相對於matplotlib，seaborn語法更簡潔，兩者關係類似於numpy、和pandas之間的關係。
holoviews
holoviews是一個開源的python庫，可以用非常少的**行中完成資料分析和視覺化，除了預設的matplotlib後端外，還新增了一個bokeh後端。bokeh提供了一個強大的平臺，通過結合bokeh提供的互動式小部件，可以使用html5 canvas和webgl快速生成互動性和高維視覺化，非常適合於資料的互動式探索。
altair
altair是python的一個公認的統計視覺化庫，它的api簡單、友好、一致，並建立在強大的vega-lite（互動式圖形語法）之上。altair api不包含實際的視覺化呈現**，而是按照vega-lite規範發出json資料結構。由此產生的資料可以在使用者介面中呈現，這種優雅的簡單性產生了漂亮且有效的視覺化效果，且只需很少的**。
ggplot
ggplot是基於r的ggplot2和圖形語法的python的繪圖系統，實現了更少的**繪製更專業的圖形。
它使用一個高階且富有表現力的api來實現線，點等元素的新增，顏色的更改等不同型別的視覺化元件的組合或新增，而不需要重複使用相同的**，然而這對那些試圖進行高度定製的的來說，ggplot並不是最好的選擇，儘管它也可以製作一些非常複雜、好看的圖形。
bokeh
bokeh是一個python互動式視覺化庫，支援現代化web瀏覽器展示。它提供風格優雅、簡潔的d3.js的圖形化樣式，並將此功能擴充套件到高效能互動的資料集，資料流上。
使用bokeh可以快速便捷地建立互動式繪圖、儀表板和資料應用程式等。
bokeh能與numpy、pandas，blaze等大部分陣列或**式的資料結構完美結合。
5樓：豐收在春天
python下最常用的繪圖工具包就是： matplotlib 不知道高維資料有什麼特別要求，圖表一般就最多就只能畫出3維
python中除了matplotlib外還有哪些資料視覺化的庫
6樓：育知同創教育
python很多好看的作相簿，但是都是基於matplotlib進行開發封裝的！
我用過seaborn, bokeh, ggplot這三個庫！
seaborn是偏向於統計作圖的，尤其是線性作圖，用起來比較順手，簡單。seaborn整個語法層也會簡化很多，畫出的圖不需要修飾看起來也很好看。但是繪圖方式有限，不夠靈活
bokeh是使用了js。因此主打的是互動式繪圖，你可以在ipython notebook裡使用到最佳！畫出的圖非常好看，關鍵是可以互動修改！
缺點是語法有點生澀，一點也不必matplotlib簡單
ggplot就算了吧，和r語言那個ggplot2比起來，簡直是感覺在用兩個包，似然都是同一個人開發的！ 而且原作者也在github上說了，不再會更新python的庫！ 不過話說，ggplot2真的是繪圖神器，這幾乎是我還在用r語言的唯一原因。
因此，不管你想要用哪個庫，matplotlib都是必須要學的。雖然他語法複雜，但是靈活性大，你幾乎能畫出任何你想要的圖形。
7樓：老男孩教育
python資料視覺化庫有很多，其中這幾個最常見：
第一個：matplotlib
matplotlib是python中眾多資料視覺化庫的鼻祖，其設計風格與20世紀80年代設計的商業化程式語言matlab十分接近，具有很多強大且複雜的視覺化功能。matplotlib包含多種型別的api，可以採用多種方式繪製圖表並對圖表進行定製。
第二個：seaborn
seaborn是基於matplotlib進行高階封裝的視覺化庫，它支援互動式介面，使繪製圖表的功能變得更簡單，且圖表的色彩更具吸引力，可以畫出豐富多樣的統計圖表。
第三個：bokeh
bokeh是一個互動式的視覺化庫，支援使用web瀏覽器展示，可使用快速簡單的方式將大型資料集轉換成高效能的、可互動的、結構簡單的圖表。
第四個：pygal
pygal是一個可縮放向量圖表庫，用於生成可在瀏覽器中開啟的svg格式的圖表，這種圖表能夠在不同比例的螢幕上自動縮放，方便使用者互動。
第五個：pyecharts
pyecharts是一個生成echarts的庫，生成的echarts憑藉良好的互動性、精巧的設計得到了眾多開發者的認可。
python中除了matplotlib外還有哪些資料視覺化的庫
8樓：喵喵喵喵喵咪
常見的python視覺化庫有哪些？
matplotlib
matplotlib是一個python 2維繪相簿，已經成為python中公認的資料視覺化工具，通過matplotlib你可以很輕鬆地畫一些或簡單或複雜地圖形，幾行**即可生成線圖、直方圖、功率譜、條形圖、錯誤圖、散點圖等等。
seaborn
seaborn是基於mtplotlib產生的一個模組，專攻於統計視覺化，可以和pandas進行無縫連結，使初學者更容易上手。相對於matplotlib，seaborn語法更簡潔，兩者關係類似於numpy、和pandas之間的關係。
holoviews
holoviews是一個開源的python庫，可以用非常少的**行中完成資料分析和視覺化，除了預設的matplotlib後端外，還新增了一個bokeh後端。bokeh提供了一個強大的平臺，通過結合bokeh提供的互動式小部件，可以使用html5 canvas和webgl快速生成互動性和高維視覺化，非常適合於資料的互動式探索。
altair
altair是python的一個公認的統計視覺化庫，它的api簡單、友好、一致，並建立在強大的vega-lite（互動式圖形語法）之上。altair api不包含實際的視覺化呈現**，而是按照vega-lite規範發出json資料結構。由此產生的資料可以在使用者介面中呈現，這種優雅的簡單性產生了漂亮且有效的視覺化效果，且只需很少的**。
ggplot
ggplot是基於r的ggplot2和圖形語法的python的繪圖系統，實現了更少的**繪製更專業的圖形。
它使用一個高階且富有表現力的api來實現線，點等元素的新增，顏色的更改等不同型別的視覺化元件的組合或新增，而不需要重複使用相同的**，然而這對那些試圖進行高度定製的的來說，ggplot並不是最好的選擇，儘管它也可以製作一些非常複雜、好看的圖形。
bokeh
bokeh是一個python互動式視覺化庫，支援現代化web瀏覽器展示。它提供風格優雅、簡潔的d3.js的圖形化樣式，並將此功能擴充套件到高效能互動的資料集，資料流上。
使用bokeh可以快速便捷地建立互動式繪圖、儀表板和資料應用程式等。
bokeh能與numpy、pandas，blaze等大部分陣列或**式的資料結構完美結合。
9樓：匿名使用者
python很多好看的作相簿，但是都是基於matplotlib進行開發封裝的！ 我用過seaborn, bokeh, ggplot這三個庫！ seaborn是偏向於統計作圖的，尤其是線性作圖，用起來...
python中丟擲異常處理,python中丟擲異常處理
try先輸出 bai1 print 1 然後丟擲valueerror異常du，直接跳到except valueerror print 3 輸出zhi dao3,finally作為無論如何必須 專要執行的語句，輸出6 print 6 當丟擲exception異常時會輸出4.應該 屬是這樣的 要期末了還...
python中典變數未定義,python中字典變數未定義
拼寫錯誤 if request d 句沒執行的話，key不存在。python自定義處理字典的函式,說沒有定義?那是因為你單獨在shell裡面執行，和你當前的那個.py檔案，木有任何關係啊。所以才回報錯，說那個 答函式找不到的。你還是先看看這個吧 整理 多圖詳解 如何在windows下開發python...
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定義這樣的函式去專門取tree上的值 def selectitem a curitem tree.focus print tree.item curitem 它返回一個字典型別的集合，你只要遍歷字典就可以把你需要的值取出來。protected void treeview1 selectednodec...