熟知python的人都知道,python上常用的一款数据可视化工具是Matplotlib,但是Matplotlib是静态的。那么,Python中除了matplotlib外,还有哪些数据可视化工具呢?其实,在 Python 中,将数据可视化有多种选择,正是因为这种多样性,python才更能发挥出数据分析的好处。本文从从数据分析学习以及工作业务的角度,去梳理一下Python常用的数据可视化工具。
一、python数据可视化工具之finebi
从功能上看,finebi的功能全面,但不是很突出,比如支持的图表种类还是相对少一些,要想做绚丽多彩的信息图,不太适合。但finebi也有不错的特色功能,如excelview、数据地图、spa螺旋式分析、即席分析还是很实用的。
从性能上看,finebi跑1亿数据量的100分组表,时间在0.75s左右,还是可以的。
严格意义上讲,finebi是自助式的BI分析工具,因为它不仅有前端的数据分析操作功能,还有数据管理、以IT为中心的企业级管控,还有比较好的移动端支持,有原生的APP,也支持钉钉、微信企业号,体验也不错。下面是finebi的整个技术架构。finebi功能比较全面,没有明显短板,但最令人印象深刻的,还是的简单操作。
二、python数据可视化工具之Matplotlib
matplotlib是python数据可视化工具中的泰斗。尽管它已有十多年的历史,但它仍是Python使用者最广泛使用的绘画库。其设计与20世纪80年代开发的一种专有编程语言—-MATLAB非常相似。
因为matplotlib是第一个Python数据可视化库,所以很多其它的库都是以其为基础构建的,亦或者在分析期间与其协同合作的。一些python数据可视化工具,如pandas和Seaborn,都是对matplotlib的“包装器”,使我们能够用更少的代码以多种方式访问matplotlib。
三、python数据可视化工具之Seaborn
Seaborn利用matplotlib的强大功能,几行代码就能创建漂亮的图表。其与matplotlib主要的区别是Seaborn的默认样式以及更美观、更现代的调色板设计。因为Seaborn建立在matplotlib之上,所以你需要了解matplotlib来调整Seaborn 的默认值。
四、python数据可视化工具之Ggplot
ggplot 与 Seaborn 类似,也是基于 matplotlib 并旨在以简单的方式提高 matplotlib 可视化的视觉感染力。它不同于 seaborn 是因为它是 ggplot2 为 R 语言准备的一个端口。基于这个目标,一些 API 的接口虽然不是很 pythonic 但是功能很强大。
五、python数据可视化工具之Bokeh
Boken是《图形语法》中的概念,但与ggplot不同的是,它完全基于Python,不是从R语言移植过来的。其优势在于能够创建交互式的、可直接用于网络的绘图,这些绘图可以很容易地输出为JSON 对象,HTML文档或交互式web应用程序。Bokeh还支持流媒体和实时数据。
六、python数据可视化工具之Pygal
Pygal这个python数据可视化工具,提供了可以嵌入到Web浏览器中的交互式绘图。其主要区别在于能够将图表输出为SVG格式。只要你在处理较小的数据集,SVG就可以帮你做得很好。但是,如果你制作的图表中有数十万个数据点,它们将很难呈现,并且会变得迟钝。
在 Python 生态系统中绘制数据是一件好事也是一件坏事。绘制数据的工具有很多可供选择既是一件好事也是一件坏事,尽力搞清楚哪一个工具适合你取决于你要实现什么。一般的情况下,都建议选择市面上较主流的产品,比较容易达到好的效果,目前企业数据分析BI软件市场占有率前列的,就是帆软bi软件——FineBI。
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