Python数据可视化工具PyViz

作为首选的开发语言Python,除了Matplotlib和Bokeh,还有很多可视化工具。每个工具各有优缺点,使用哪一个则让人犯难。

PyViz的出现解决了这个问题。PyViz是一套专注于Web浏览器中的交互式绘图的开源Python库,它简化了在Web浏览器中处理小型和大型数据集的过程,从几点到几十亿点。无论是进行探索性分析,还是制作小部件简单工具,或者构建功能齐全的仪表板,PyViz都能搞定。下面是PyViz里面的库。

 Python数据可视化工具PyViz 第1张


PyViz自己维护的核心库:

Panel,利用坐标绘图库制作应用程序和仪表板。

https://panel.pyviz.org/

hvPlot,可以快速生成数据的交互式坐标图形。

http://hvplot.pyviz.org/

HoloViews,可使数据立即可视化。

http://holoviews.org/

GeoViews,使HoloViews扩展应用于地理数据。

http://geoviews.org/


PyViz支持的可视化库:

Bokeh,用于Web浏览器的交互式可视化Python库。

http://bokeh.pydata.org/

Matplotlib,Python中最常用的可视化库。

http://matplotlib.org/

Datashader,基于Bokeh、使用了numba套件的图形绘制Pipeline,绘制效率高、支持大数据集的渲染。

http://datashader.org/

Plotly,图形库,fork自PIL(Python Imaging Library)。

https://plot.ly/

seaborn,基于matplotlib的Python可视化库。

http://seaborn.pydata.org/

Altair,基于Vega-Lite的声明式可视化库。

https://altair-viz.github.io/

Vega,可在JSON中描述和使用HTML5 Canvas或SVG生成交互式视图。

https://vega.github.io/

plotnine,基于ggplot2,通过将数据显式映射到构成绘图的可视对象来组合绘图。

https://plotnine.readthedocs.io/

Graphviz,一个绘图工具软件。

https://graphviz.org/

ggplot2,一个人性化的绘图工具软件。

https://ggplot2.tidyverse.org/


PyViz支持的数据和计算库,用于处理Python数据类型(列表、字典等):

Pandas,

http://pandas.pydata.org/

NumPy,

http://numpy.org/

Xarray,

http://xarray.pydata.org/

Intake,

https://intake.readthedocs.io/

Dask,

http://dask.pydata.org/

Numba,

http://numba.pydata.org/

SciPy,

https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/


PyViz使用和支持的其它库:

Param,

http://param.pyviz.org/

Colorcet,

http://colorcet.pyviz.org/

NetworkX,

http://networkx.github.io/

GeoPandas,

http://geopandas.org/

Cartopy,

http://scitools.org.uk/cartopy

Iris,

https://scitools.org.uk/iris

yt,

https://yt-project.org/

SymPy,

https://sympy.org/

Jupyter,

http://jupyter.org/

Pillow,

https://python-pillow.org


PyViz网站:

http://pyviz.org/


PyViz的开源代码:

https://github.com/pyviz/pyviz

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