用Python可视化数据

数据和分析服务

7月10

写的库尔特·布朗

Python可以成为数据可视化的强大工具. 与权力BI和表等工具相比，它具有特定的优势, 比如程序员和数据科学家很容易学习, 访问, 并融入各种媒介. 有几个流行的可视化软件包, 例如Matplotlib和Plotly, 数据爱好者们今天就能看到.

这是什么??

在科技界，有效可视化数据的能力是一项关键技能. 许多个人和组织都在寻求利用数据来推动新的见解和决策, 数据可视化对于帮助利益相关者更好地理解数据非常重要. 在更广泛的数据科学和数据分析领域，它是一个至关重要的齿轮.

有许多Python库可用于可视化数据. 使用这些库需要具备Python的一般知识, 使用数据争用库Pandas的经验也非常有帮助. 简单地安装和导入所需的包就足够了.

为什么Python?

与权力BI或表等更专业的商业智能软件相比，使用Python可视化数据具有一些独特的优势.

Python包对于有经验的程序员来说很容易上手, 因为它们是现有Python编程语言的扩展.
在进行分析时，Python包很容易访问. 如果有人已经在使用Python, 那么使用可视化库是一个快速而简单的替代权力BI或表的方法. 这使得Python可视化工具成为进行探索性分析的首选工具.
Python可视化很容易集成到不同的媒介中，包括web应用程序. 例如，Python视觉效果可以很好地与基于Streamlit框架开发的应用程序配合使用.
Python可视化非常灵活和可定制.

然而，与权力BI和表相比，它也有明显的缺点.

使用Python库需要具备该语言的工作知识, 一些数据分析师和数据可视化工程师可能没有哪些.
使用权力BI和表创建仪表板更容易.
权力BI和表提供用户友好的拖放功能, 让用户实时看到他们的更改, 与Python代码形成对比.

流行的可视化库

有很多Python可视化库可供使用. 一些最好的选择包括Matplotlib、Seaborn和Plotly.

Matplotlib是最流行的Python数据可视化包. 作为最早的此类库，Matplotlib拥有大量文档和社区支持. 它允许程序员在制作可视化方面具有很大的灵活性.
Seaborn是另一个流行的可视化软件包. 建立在Matplotlib之上, Seaborn与NumPy和Pandas数据结构紧密集成, 让它在他们身边很容易使用. Seaborn以直观和易于学习而闻名.
Plotly擅长互动性，这是Matplotlib和Seaborn落后的地方. 作为另一个简单易学的库, Plotly使设计交互式情节变得容易, 它通常用于为web应用程序创建视觉效果. plot charts可以直接嵌入到HTML中，并且可以很好地与Streamlit接口.

开始

程序员和那些在数据科学和数据分析领域有坚实Python背景的人会发现学习一两个可视化包是有益的. 许多图书馆, 包括Matplotlib, Seaborn, 和情节, 免费使用, 这意味着开始所需要做的就是安装库并将它们导入到所选的IDE中. 像这样的免费在线工具 Seaborn教程从DataCamp可以是一个很好的开始, 尽管学习这些包的最好方法是使用它们，并通过项目使用它们进行实践体验. 掌握这些Python库的工作知识将使数据爱好者能够更好地可视化和分析数据, 这是现代科技界的一项关键技能.