python数据分析第三方库可视化_Python数据可视化生态
数据处理是 Python 世界最重要的应用领域之一，从搜索数据处理到股票数据量化分析， 再到火星探测数据挖掘，其应用程度之广令人瞠目。numpy、pandas、matplotlib 等一批耳熟能详的计算生态有效支撑了 Python 数据处理大世界，然而，这才是冰山一角。“世界那么大，我想去看看”，看懂 Python 世界先从数据可视化开始吧！
工具/原料
推荐 10 款相当优秀的 Python 数据可视化计算生态，一起让数据美起来！
Bokeh
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Bokeh 是针对 Web 浏览器的交互式数据可视化 Python 第三方库，即它能够直接产生带有数据可视化效果的 Web 页面。Bokeh 支持大规模数据和流式数据可视化操作，数据展示速度快、交互性很强。
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import numpy as npfrom bokeh.plotting import figure, show, output_fileN = 500x = np.linspace(0, 10, N)y = np.linspace(0, 10, N)xx, yy = np.meshgrid(x, y)d = np.sin(xx)*np.cos(yy)p = figure(x_range=(0, 10), y_range=(0, 10),
tooltips=[("x", "$x"), ("y", "$y"), ("value", "@image")])# must give a vector of image data for image parameterp.image(image=[d], x=0, y=0, dw=10, dh=10, palette="Spectral11")output_file("image.html", title="image.py example")show(p) # open a browser
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Gleam
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Gleam 能够将数据展示转变为可交互的 Web 页面，这其中，用户不需要了解非 Python 的其他语言。Gleam 能够与绝大部分 Python 数据可视化库对接，利用自带的 Web 服务器，将会直接过转变为 Web 页面效果。
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Plotly
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Plotly 是一个在线数据可视化平台，提供几百种数据可视化效果。Plotly 最大特点是能够在线即时展示数据可视化效果，对于异地协作开发十分有益。此外，Plotly 还提供了一些独特的可视化风格，有待读者挖掘哦！
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PyQtDataVisualization
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PyQtDataVisualization 是 Qt 数据可视化的 Python 接口，傍着 Qt 这棵大树，这个 Python 第三方库十分有料。与 Qt 定位类似，它特别适用于本地数据可视化程序开发，作为桌面或嵌入式软件的数据展示单元。
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Pygal
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Pygal 提供用来嵌入到 Web 页面中的数据可视化效果，与其他库相比，除了展示效果不同且有一定特点外，它能够将可视化效果图以 SVG 方式输出。Pygal 比较适合几万条以下小规模数据的可视化展示。
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dataswim
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dataswim，让数据去游泳，好想法！这是一个简单的数据可视化 Python 第三方库，提供的数据展示效果不多，但各具特点，即使最简单的曲线图也别具风格。简单、个性却专业，正是 dataswim 的发展路线。如果你是寻求个性的程序员，这个库适合你！
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geoplotlib
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Geoplotlib 是创建地图及展示地理信息数据的 Python 第三方库，它能够绘制地理等高线图、热力型地图、点密度地图等。若要展示地图相关数据信息，在 seaborn 库之外，这个库绝对值得试用一下。
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ggplot
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ggplot 是 R 语言 ggplot2 可视化系统对应的Python第三方接口，对于熟悉 R 语言的伙伴们来说，这个库十分友好。ggplot 简单易学、十分有趣而且相当强大，平凡的数据都能被绘制得美美的，不信来看图！
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missingno
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正如它的名字，missingno 用来对数据完整性进行快速的可视化汇总和检测，看图找缺失比读表更直观、更快捷。它提供矩阵、树状图、热力图等多种形式，以及过滤和排序等基本功能。查看数据缺失，missingno 不可或缺。
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vispy
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Vispy 是一个高性能交互式的 2D/3D 数据可视化 Python 第三方库，它可以通过 OpenGL 利用 GPU 对大规模数据进行高速可视化展示。Vispy 正走在一条通往真正大科学计算可视化功能库的道路上，在未来，用 Python 模拟气候变化并可视化将不再是个事儿！
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注意事项
See a better world to meet better for ourselves.
经验内容仅供参考，如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域)，建议您详细咨询相关领域专业人士。
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