1. 前言
数据可视化是数据分析过程中的一个重要环节，可以帮助分析者更加清晰地了解数据的特征和趋势。而Python作为当今最流行的编程语言之一，在数据分析领域发挥了重要作用，拥有众多优秀的数据可视化库。那么，哪个Python库才最适合做数据可视化呢？在本文中，我们将从几个方面对比常用的Python可视化库，帮助读者选择最适合自己的库。
2. Matplotlib
2.1 简介
Matplotlib是Python中最常用的绘图库之一，它是一个非常强大的绘图工具，包含了丰富的绘图方式。Matplotlib不论是制作静态图像、动态图像、交互式图像以及一些特别的图形表现，例如空间 3D 图、图形热力图、富文本图表都有很好的支持。
2.2 优点
- 丰富的API，可以制作大部分类型的图形；
- 可以自定义图形的各个方面，如坐标轴、标签、线条颜色、线型等等；
- 与Python代码的兼容性良好；
- Matplotlib和pandas深度整合，可以直接作为pandas的绘图引擎使用；
- 有大量的文档和教程，上手容易。
2.3 缺点
- 对于初学者来说，可能需要花费较长的时间来掌握API；
- 绘图样式的个性化定制需要大量的代码，可能需要花费大量的时间和精力来实现。
2.4 示例代码
import matplotlib.pyplot as plt
x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
y_data = [2, 4, 1, 3, 5]
plt.plot(x_data, y_data)
plt.show()
3. Seaborn
3.1 简介
Seaborn是在Matplotlib基础上开发的高级数据可视化库，它提供了一些比Matplotlib更为简单的API和更好的默认风格，适合绘制统计学中的各种图表。Seaborn 将整个数据集导入到图形中是与实际数据更接近于提供的方法，而其他的数据可视化工具（如 Matplotlib）则更侧重于直接绘制指定数据。
3.2 优点
- 绘图风格更美观，可以快速绘制出高质量、专业的图形；
- 预设的色板和线条风格更加丰富；
- 可以轻松画出统计图表，如条形图、热力图、核密度估计图等；
- 将数据整合到一个图片中，代码量小。
3.3 缺点
- 绘图功能和范围相对于Matplotlib来说较小；
- 风格的个性化定制化程度不如Matplotlib；
- 对于一些独特的需求，需要编写大量的代码才能实现。
3.4 示例代码
import seaborn as sns
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
sns.histplot(df, x="column_1", hue="column_2", kde=True)
plt.show()
4. Plotly
4.1 简介
Plotly是一个用于在Web应用程序中绘制交互式图表的库和在线服务。它是一款对数据可视化要求较高的库，可以画出交互式图表、3D图表、小提琴图、柱形图、等值线图等。
4.2 优点
- 支持交互式、3D、动态、地图等高级可视化图表；
- 兼容Jupyter notebook；
- 直接使用Plotly界面制作图形；
- 可以快速进行实时数据可视化。
4.3 缺点
- 免费版Plotly图表会带有Plotly的标签和水印，需要付费后去除；
- 学习成本较高；
- 如果你想在一个非常大的环境中使用，可能会收到一些限制。
4.4 示例代码
import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length",
color="species", size='petal_length',
hover_data=['petal_width'])
fig.show()
5. Altair
5.1 简介
Altair是一款用于创建与 Vega-Lite 规范兼容的交互式可视化的 Python 库，是一个声明性可视化库。就是说，你只需要处理最终的可视化效果，使用声明式语法就可以实现。
5.2 优点
- Altair非常简单，无需编写太多代码即可创建交互性可视化效果；
- 容易集成pandas，使数据的读取解析一步完成，可与jupyter notebook完美结合；
- Altair支持本地绘制，同时也支持在网页上进行展示；
- Altair灵活性很高，可以根据需要在浏览器中交互。
5.3 缺点
- Altair不支持太多的自定义选项，难以绘制一些特殊图形；
- Altair并不是速度较快的库；
- 比较适合处理大型数据集，对于小型数据集的可视化需要花费更多时间学习和理解。
5.4 示例代码
import altair as alt
from vega_datasets import data
airports = data.airports()
states = data.us_10m()
states_map = alt.topo_feature(states, 'states')
airports_map = alt.Chart(airports).mark_circle(size=10).encode(
longitude='longitude:Q',
latitude='latitude:Q',
tooltip=['name', 'latitude', 'longitude'],
).project(
'albersUsa'
)
(airports_map + alt.Chart(states_map).mark_geoshape(
stroke='white',
strokeWidth=1
).encode(
color=alt.value('transparent')
)).properties(
width=700,
height=400
)
6. Bokeh
6.1 简介
Bokeh是一个基于Python的交互式数据可视化库，它可以快速创建Web应用程序、交互式面板和数据仪表板。Bokeh支持在Python中使用数据绘制大数据集，特别是在数据收集和探索方面。
6.2 优点
- Bokeh能够处理大数据集，支持大型数据集的可视化；
- 支持多种交互效果，如缩放、平移、选择等；
- Bokeh工具也很强大，支持通过按钮、滑块等设备进行交互，便于数据探索；
- 支持自定义的JavaScript代码，开放的API可以构建更复杂的交互式 Web 应用。
6.3 缺点
- Bokeh对于一些独特的需求，需要编写大量的代码才能实现；
- 在处理大量数据的情况下，Bokeh可能会有性能问题；
- Bokeh不适合用来绘制独立的小图表。
6.4 示例代码
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 1, 3, 5]
output_file("line.html")
p = figure(title="simple line example", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
p.line(x, y, legend_label="Temp.", line_width=2)
show(p)
7. 总结
以上就是我们对几个常用的Python数据可视化库的介绍和对比。需要注意的是，每个库都有自己的特点，根据具体的需求，选择适合自己的库非常重要。如果需要按照特定的需求进行个性化定制，用Matplotlib是不错的选择。如果需要绘制一份专业美观的数据报告，用Seaborn可以大幅度提高绘图效率。而如果需要在网页上展示交互式图表，用Plotly和Bokeh则是跟好的选择。以及，如果想要更为简便高效地完成数据可视化工作，使用Altair也是一个不错的选择。
参考文献
- Matplotlib, 官方文档, [https://matplotlib.org/](https://matplotlib.org/)
- Seaborn, 官方文档, [https://seaborn.pydata.org/](https://seaborn.pydata.org/)
- Plotly, 官方网站, [https://plotly.com/](https://plotly.com/)
- Altair, 官方文档, [https://altair-viz.github.io/index.html](https://altair-viz.github.io/index.html)
- Bokeh, 官方文档, [https://docs.bokeh.org/en/latest/index.html](https://docs.bokeh.org/en/latest/index.html)