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Python數(shù)據(jù)可視化真正好用的3個庫詳解

 更新時間:2025年04月23日 09:33:57   作者:花小姐的春天  
Python 畫圖庫怎么這么多?Matplotlib、Seaborn、Plotly、Pyecharts、ggplot、pyqtgraph、vispy、bokeh……都快被繞暈了,所以,今天我就來給大家整理一下——Python 數(shù)據(jù)可視化,真正好用的就這 3 個庫:Seaborn、Plotly、Pyecharts,感興趣的小伙伴跟著小編一起來看看吧

這年頭,畫個圖比談戀愛都難? 前幾天,一個朋友(對,就是那種只要出bug就找我的朋友)一臉愁容地跟我吐槽:“Python 畫圖庫怎么這么多?Matplotlib、Seaborn、Plotly、Pyecharts、ggplot、pyqtgraph、vispy、bokeh……都快把我繞暈了!”

我聽完差點(diǎn)一口奶茶噴鍵盤上。兄弟,Python 畫圖庫確實(shí)多,但真正好用的,就那么幾個。你不可能全學(xué)一遍吧?(學(xué)得完也不代表用得上)

所以,今天我就來給大家整理一下——Python 數(shù)據(jù)可視化,真正好用的就這 3 個庫Seaborn、Plotly、Pyecharts。學(xué)會它們,基本上你的可視化需求都能搞定,甚至還能輕松集成到 Web 里。

1. Seaborn:基于 Matplotlib 的顏值擔(dān)當(dāng)

Seaborn 是基于 Matplotlib 的高級可視化庫,專門用于統(tǒng)計數(shù)據(jù)可視化,默認(rèn)配色高級,樣式美觀,適合做數(shù)據(jù)分析和探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)。它可以輕松繪制箱線圖、回歸圖、分布圖等,特別適合數(shù)據(jù)科學(xué)家、科研人員使用。

適用場景:數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計可視化、探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)

優(yōu)點(diǎn):

  • 語法簡單,封裝了 Matplotlib 的繁瑣設(shè)置
  • 內(nèi)置很多統(tǒng)計繪圖函數(shù),適合分析數(shù)據(jù)趨勢
  • 畫出來的圖自帶美感,不像 Matplotlib 需要調(diào)半天

缺點(diǎn):

  • 交互性一般,主要用于靜態(tài)數(shù)據(jù)分析
  • 不能單獨(dú)使用,底層還是基于 Matplotlib

上手難度:(簡單)

示例:看看 Seaborn 怎么讓數(shù)據(jù)變美!

2. Plotly:可交互的動態(tài)數(shù)據(jù)可視化

Plotly 是一個強(qiáng)大的交互式可視化庫,支持 2D、3D 圖表,鼠標(biāo)懸停、縮放、拖拽等交互功能,適合用于數(shù)據(jù)探索和 Web 可視化。它還支持 Dash 框架,可以用 Python 直接開發(fā)數(shù)據(jù)儀表盤。

適用場景:需要動態(tài)交互的圖表,比如 Web 頁面、數(shù)據(jù)看板、實(shí)時監(jiān)控

優(yōu)點(diǎn):

  • 內(nèi)置交互功能,鼠標(biāo)懸停、縮放、點(diǎn)擊事件都有
  • 適合 Web 展示,可以導(dǎo)出為 HTML
  • 支持 3D 圖表,適合可視化復(fù)雜數(shù)據(jù)

缺點(diǎn):

  • 代碼比 Seaborn 復(fù)雜一點(diǎn),需要學(xué)習(xí)
  • 靜態(tài)圖渲染不如 Matplotlib 精細(xì)

上手難度:(中等)

示例:動態(tài)折線圖(鼠標(biāo)懸停有數(shù)據(jù))\

3. Pyecharts:國人開發(fā),適合 Web 大屏可視化

Pyecharts 是 Python 版的 ECharts,可用于Web 可視化、大屏數(shù)據(jù)看板、儀表盤開發(fā)。它可以生成 HTML 文件,并支持 Django、Flask 等后端框架嵌入,適合數(shù)據(jù)可視化工程師、Web 開發(fā)者。

適用場景:Web 網(wǎng)站、數(shù)據(jù)大屏、酷炫儀表盤

優(yōu)點(diǎn):

  • 代碼風(fēng)格簡單,適合中國開發(fā)者
  • 直接生成 HTML,可以放到 Web 里
  • 交互性強(qiáng),支持地圖、柱狀圖、餅圖等炫酷效果

缺點(diǎn):

  • 主要用于 Web,離線使用不如 Matplotlib
  • 需要安裝 pyecharts 額外依賴

上手難度:(稍高,但值得學(xué))

示例:一個字炫酷\

總結(jié):選對庫,事半功倍!

庫名適用場景優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)適合人群
Seaborn數(shù)據(jù)分析、EDA畫風(fēng)優(yōu)雅、代碼簡單交互性一般數(shù)據(jù)分析師、初學(xué)者
PlotlyWeb 交互、數(shù)據(jù)看板交互強(qiáng)、支持 3D代碼略復(fù)雜Web 開發(fā)、BI
Pyecharts數(shù)據(jù)大屏、酷炫展示適合 Web、可視化炫酷學(xué)習(xí)成本高Web 端數(shù)據(jù)可視化

一句話總結(jié)選庫邏輯:

  • 做數(shù)據(jù)分析? Seaborn
  • 要交互功能? Plotly
  • 炫酷 Web 大屏? Pyecharts

就這 3 個,夠你用了!

會寫代碼的 Pythoner 千千萬,但能把數(shù)據(jù)畫出花來的,真的不多……你學(xué)會了嗎?

以上就是Python數(shù)據(jù)可視化真正好用的3個庫詳解的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python數(shù)據(jù)可視化庫的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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