为什么Python是数据可视化编程的最佳选择？前言零基础Python学习资源介绍资料领取好文推荐

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我是靠谱客的博主懵懂彩虹，最近开发中收集的这篇文章主要介绍为什么Python是数据可视化编程的最佳选择？前言零基础Python学习资源介绍资料领取好文推荐，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

前言

统计信息的图形显示被称为数据可视化。编程数据可视化工具提供了一种直接的方法，通过利用图表、图形和地图等视觉组件来检查和理解数据中的趋势、异常值和模式。（文末送福利）

[Python]提供的[数据可视化工具]及其相关技术对于在大数据时代评估大量的数据和做出数据驱动的选择至关重要。本文将重点介绍什么是数据可视化，它的优势，以及为什么Python最适合上述应用。

数据可视化编程的重要性是什么？

企业需要数据可视化来帮助他们迅速看到数据模式，否则会很困难。由于数据集的图形化描述，分析师可以看到想法和新的模式。此外，如果没有数据可视化，对每天产生的数万亿字节的数据进行理解是很难的。

数据可视化扩展到所有存在数据的行业，因为每个专业领域都从了解他们的数据中受益。信息是每个组织最关键的筹码。人们可以通过使用可视化来进行论证和使用知识。为了可视化和理解数据，人们可以使用仪表盘、图形、信息图表、地图、图表、视频演示等。此外，决策者可以使用数据可视化，使数据相互关联，以获得更重要的洞察力，并从其相关性中受益。

一个人如何能从数据可视化中获益？

商业利益相关者可以通过分析报告集中精力于需要关注的领域。视觉媒介帮助分析员理解他们的工作领域所需的关键信息。无论是商业报告还是商业模型，对数据的图形描述有助于企业做出更好的分析和决定，从而提高收入。

人们对图像的分析比对冗长、费力的分析表格或报告更迅速。如果数据得到很好的沟通，决策者可以根据新鲜的数据洞察力快速行动，从而加快决策和企业的发展。

商业用户可以利用数据可视化来理解他们的大量数据集。他们通过发现新的模式和错误而获益。他们可以专注于显示红旗或进展的位置。企业因这一程序而进步。

为什么使用Python来编程数据可视化图表和内容？

通过把数据放在一个可视化的环境中并试图理解它，数据可视化试图揭示模式、趋势和联系，否则是看不到的。Python有许多优秀的图形包，具有广泛的功能。无论你想做交互式的还是完全自定义的图，Python都为你提供了一个很好的库。

几个著名的Python绘图库包括Matplotlib–低级而灵活，Pandas Visualization–基于[Matplotlib]的易用界面，Seaborn–高级界面和伟大的默认样式，plotnine–基于R的ggplot2并使用Grammar of Graphics，Plotly–可以创建交互式绘图和[Bokeh]。

哪个库在Python数据可视化中最受欢迎？

如果你是Python可视化的新手，大量的可用模块可能会让你感到害怕。此外，特定的库可能比其他库更适合于特定的情况。你应该能够区分每个库的不同功能，并做出明智的决定。

如何使用Matplotlib作为Python的图形工具

Matplotlib是迄今为止最受欢迎的、最出色的数据可视化Python库。几乎所有参与数据科学的人都在某种程度上使用过Matplotlib。Delphi可以用来为这个先进的数据可视化引擎创建一个简单而有效的用户界面。

NumPy数组是Matplotlib库中用户友好的低级数据可视化包的基础。它包括一些可视化的东西，包括散点图、线图和柱状图。

在终端输入以下命令来安装。

pip install matplotlib

matplotlib库使用各种图来实现数据可视化。这些包括散点图、线图、柱状图和直方图。例如，要绘制柱状图，可以使用以下代码行。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
   
# reading the database
data = pd.read_csv("tips.csv")
  
# Scatter plot with day against tip
plt.scatter(data&#91;'day'], data&#91;'tip'], c=data&#91;'size'], 
s=data&#91;'total_bill'])
# Adding Title to the Plot
plt.title("Scatter Plot")
  
# Setting the X and Y labels
plt.xlabel('Day')
plt.ylabel('Tip')
plt.colorbar()
plt.show()

代码中包含了colorbar()函数，以展示使用该库的灵活性，并使输出更加吸引人。

Seaborn for Python非常适合数据可视化编程

在Matplotlib的基础上，Seaborn是一个高级接口。它提供了令人惊叹的设计主题和色彩方案，以创建更吸引人的图形。

在终端输入以下命令来安装Seaborn。

pip install seaborn

[Seaborn]是在Matplotlib库的基础上开发的。因此，将Seaborn和Matplotlib一起使用是比较容易的。为了使用Matplotlib的定制功能，我们只需要像往常一样使用Seaborn的绘图功能。就像Matplotlib一样，Seaborn库使用不同的绘图。例如，散点图、线图、柱状图和直方图。

一个对直方图的示例代码。

# importing packages
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# reading the database
data = pd.read_csv("tips.csv") 
sns.histplot(x='total_bill', data=data, kde=True, hue='sex')
plt.show()

使用Bokeh作为Python的图形工具

我们名单上的第三个库是Bokeh。Bokeh成名的主要原因是它的动态图表展示。Bokeh使用HTML和JavaScript产生它的图，它采用了当代的网络浏览器，以高水平的交互方式呈现有吸引力的、简洁的创新视觉设计。这个库的安装命令是

pip install bokeh

就像其他两个库一样，这个库也使用散点图、线图和柱状图等图。图形的额外互动功能是Bokeh的主要特点之一。图例是互动的，这要归功于点击策略参数。交互性有两种形式。下面是一个使用Bokeh库的图的例子。

# importing the modules
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
import pandas as pd
  
  
# instantiating the figure object
graph = figure(title = "Bokeh Bar Chart")
  
# reading the database
data = pd.read_csv("tips.csv")
  
# plotting the graph
graph.vbar(data&#91;'total_bill'], top=data&#91;'tip'], 
legend_label = "Bill VS Tips", color='green')
  
graph.vbar(data&#91;'tip'], top=data&#91;'size'], 
legend_label = "Tips VS Size", color='red')
  
graph.legend.click_policy = "hide"
  
# displaying the model
show(graph)

Python有几个图表库，包括Matplotlib、Seaborn和许多其他的数据可视化工具，具有各种能力，可以构建教育性的、独特的、有视觉吸引力的图表，最简单有力地显示数据。

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