6种python数据可视化工具,python数据可视化工具包

本篇文章给大家谈谈数据可视化属于python应用领域吗，以及python中用于数据可视化的模块，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

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Python 数据可视化

Python提供了多个用于数据可视化的工具和库。其中最常用的包括：

1. Matplotlib：Matplotlib 是一个用于绘制二维图形的 Python 库不会c语言直接学python。它提供了广泛的绘图选项，可以帮助您创建线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、3D 图形等。

2. Seaborn：Seaborn 是基于 Matplotlib 的图形可视化库，它主要用于绘制统计分析结果的图表和数据集。相比于 matplotlib 包，seaborn 包提供了更为美观、更为精美的可视化效果。

3. Plotly：Plotly 是一个交互式数据可视化库，在数据科学领域十分受欢迎。它支持大量的 2D/3D 图表类型，并且具备强大的交互元素如缩放、平移、悬停等等。

4. Bokeh：Bokeh 是一个面向现代网页的交互式可视化工具。它支持多种语言（Python、R 和 Julia）并非常适用于大规模数据集的可视化展示。

5. Pandas data visualization：Pandas 数据可视化是 Pandas 库内置的一种数据可视化工具，它可以促使你通过 DataFrames 和 Series 数据结构，快速生成多样性的图表。 

这些库和工具都有不同的功能和应用场景，可以根据具体需求选择合适的工具进行数据可视化。

下面是一些使用不同库进行数据可视化的示例：

1. Matplotlib：用 Matplotlib 绘制折线图、散点图和柱状图。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 折线图
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()

# 散点图
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50)
plt.scatter(x, y, c=colors)
plt.show()

# 柱状图 
x = ['A', 'B', 'C', 'D']
y = [3, 8, 1, 10]
plt.bar(x, y)
plt.show()
```

2. Seaborn：在 Seaborn 中绘制散点图和直方图。
```python
import seaborn as sns
import numpy as np

# 散点图
x = np.random.normal(size=100)
y = np.random.normal(size=100)
sns.scatterplot(x=x, y=y)
plt.show()

# 直方图
data = np.random.normal(size=100)
sns.histplot(data=data, kde=True)
plt.show()
```

3. Plotly：用 Plotly 绘制交互式热力图和二维散点图。
```python
import plotly.express as px
import numpy as np

# 热力图
z = np.rando