數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為視覺格式（例如圖表、圖形、地圖和信息圖）以有效傳達見解、模式和趨勢的過程。 它是數(shù)據(jù)分析的一個重要方面，因為它可以幫助人們快速、輕松地理解復(fù)雜的信息。
數(shù)據(jù)可視化的主要好處之一是它使用戶能夠識別數(shù)據(jù)中的趨勢和模式，這些趨勢和模式在以表格或數(shù)字形式查看時可能不會立即顯現(xiàn)出來。 例如，折線圖可以顯示數(shù)據(jù)集隨時間的變化，便于識別趨勢和模式，而條形圖可用于比較不同類別之間的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)可視化還使用戶能夠更有效地與他人交流他們的發(fā)現(xiàn)。 當(dāng)數(shù)據(jù)以一種有吸引力且易于理解的格式呈現(xiàn)時，它更有可能被記住并據(jù)以采取行動。 此外，可視化有助于闡明數(shù)據(jù)的含義并突出關(guān)鍵見解，使其他人更容易理解和使用信息。 根據(jù) Ben Shneiderman 教授的說法：
“可視化的目的是洞察力，而不是圖片?！?/span>
Python 是一種流行的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化編程語言。 Python 中有幾個庫和工具可用于創(chuàng)建可視化，包括：
Matplotlib：這是 Python 中使用最廣泛的數(shù)據(jù)可視化庫，非常適合創(chuàng)建靜態(tài)、動畫和交互式可視化。
Seaborn：這個庫建立在 Matplotlib 之上，提供了一個高級接口來創(chuàng)建有吸引力的統(tǒng)計圖形。
Plotly：這個庫非常適合創(chuàng)建交互式和動態(tài)可視化。 它支持范圍廣泛的可視化，包括條形圖、折線圖、散點圖等。
Bokeh：這個庫專注于為網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建交互式可視化。 它提供了一個高級界面，用于創(chuàng)建可以輕松嵌入網(wǎng)頁的可視化效果。
Altair：這個庫是一個聲明式可視化庫，允許用戶以簡單、人類可讀的格式指定可視化。
ggplot：這個庫是流行的 R 庫 ggplot2 的 Python 實現(xiàn)，并提供了一個高級接口來創(chuàng)建復(fù)雜且有吸引力的可視化。
Pygal：這個庫非常適合創(chuàng)建靜態(tài)的、基于 SVG 的可視化。 它支持范圍廣泛的可視化，包括條形圖、折線圖等。
在下一節(jié)中，我將比較每個庫并為每個庫繪制相同的箱線圖
優(yōu)點：
廣泛使用且有據(jù)可查
高度可定制，允許廣泛的可視化
非常適合創(chuàng)建靜態(tài)、動畫和交互式可視化
缺點：
具有低級 API，需要更多代碼來創(chuàng)建簡單的可視化
如果不進行額外的定制，一些可視化效果可能會沒有吸引力
安裝：pip install matplotlib
繪制箱線圖：
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata = np.random.normal(100, 20, 200)plt.boxplot(data)plt.show()輸出看起來很普通：
優(yōu)點：
建立在 Matplotlib 之上，并提供用于創(chuàng)建有吸引力的統(tǒng)計圖形的高級接口
為廣泛的統(tǒng)計分析創(chuàng)建可視化提供內(nèi)置支持
缺點：
與 Matplotlib 相比，在定制方面仍然受到限制
如果不進行額外的定制，一些可視化效果仍然沒有吸引力
安裝：pip install seaborn
繪制箱線圖：
import seaborn as snsimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltdata = np.random.normal(100, 20, 200)sns.boxplot(data)plt.show()它在視覺上也不是那么吸引人：
優(yōu)點：
非常適合創(chuàng)建交互式和動態(tài)可視化
提供范圍廣泛的可視化效果，包括條形圖、折線圖、散點圖等
易于嵌入網(wǎng)頁
缺點：
用于某些類型的可視化可能很復(fù)雜
某些可視化效果的渲染速度可能很慢，尤其是對于大型數(shù)據(jù)集
安裝： pip install plotly
繪制箱線圖：
import plotly.express as pximport pandas as pdimport numpy as npnp.random.seed(10)data = [np.random.normal(0, 1, 100), np.random.normal(2, 1, 100)]df = pd.DataFrame(data).transpose()df.columns = ['A', 'B']fig = px.box(df, y='A', points='all')fig.update_layout(title_text='Boxplot Example')fig.show()有更多的數(shù)據(jù)注釋和小部件用于 plotly 輸出：
請注意，在 Plotly Express 中，您需要使用 px.box 函數(shù)以長格式傳遞數(shù)據(jù)，而不是前面示例中使用的寬格式。 這允許 Plotly Express 正確處理數(shù)據(jù)而不會遇到任何錯誤。
優(yōu)點：
專注于為網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建交互式可視化
提供高級界面，用于創(chuàng)建可輕松嵌入網(wǎng)頁的可視化效果
缺點：
與其他庫相比，在定制方面可能會受到限制
某些可視化效果的渲染速度可能很慢，尤其是對于大型數(shù)據(jù)集
安裝：pip install bokeh
下面是參考 Bokeh 文檔繪制箱線圖的示例：
import pandas as pdfrom bokeh.models import ColumnDataSource, Whiskerfrom bokeh.plotting import figure, showfrom bokeh.sampledata.autompg2 import autompg2from bokeh.transform import factor_cmapdf = autompg2[['class', 'hwy']].rename(columns={'class': 'kind'})kinds = df.kind.unique()# compute quantilesqs = df.groupby('kind').hwy.quantile([0.25, 0.5, 0.75])qs = qs.unstack().reset_index()qs.columns = ['kind', 'q1', 'q2', 'q3']df = pd.merge(df, qs, on='kind', how='left')# compute IQR outlier boundsiqr = df.q3 - df.q1df['upper'] = df.q3 + 1.5*iqrdf['lower'] = df.q1 - 1.5*iqrsource = ColumnDataSource(df)p = figure(x_range=kinds, tools='', toolbar_location=None, title='Highway MPG distribution by vehicle class', background_fill_color='#eaefef', y_axis_label='MPG')# outlier rangewhisker = Whisker(base='kind', upper='upper', lower='lower', source=source)whisker.upper_head.size = whisker.lower_head.size = 20p.add_layout(whisker)# quantile boxescmap = factor_cmap('kind', 'TolRainbow7', kinds)p.vbar('kind', 0.7, 'q2', 'q3', source=source, color=cmap, line_color='black')p.vbar('kind', 0.7, 'q1', 'q2', source=source, color=cmap, line_color='black')# outliersoutliers = df[~df.hwy.between(df.lower, df.upper)]p.scatter('kind', 'hwy', source=outliers, size=6, color='black', alpha=0.3)p.xgrid.grid_line_color = Nonep.axis.major_label_text_font_size='14px'p.axis.axis_label_text_font_size='12px'show(p)輸出將是：
優(yōu)點：
聲明式可視化庫，允許用戶以簡單、人類可讀的格式指定可視化
提供廣泛的可視化
易于使用以創(chuàng)建簡單的可視化
缺點：
與其他庫相比，在定制方面可能會受到限制
某些可視化效果的渲染速度可能很慢，尤其是對于大型數(shù)據(jù)集
安裝：pip install altair
繪制箱線圖：
import altair as altimport pandas as pdimport numpy as npdata = np.random.normal(100, 20, 200)df = pd.DataFrame(data, columns=['data'])alt.Chart(df).mark_boxplot().encode( y='data:Q').properties( width=400, height=300).interactive()
優(yōu)點：
流行的 R 庫 ggplot2 的 Python 實現(xiàn)
提供用于創(chuàng)建復(fù)雜且有吸引力的可視化的高級界面
缺點：
用于某些類型的可視化可能很復(fù)雜
某些可視化效果的渲染速度可能很慢，尤其是對于大型數(shù)據(jù)集
安裝：pip install ggplot
繪制箱線圖：
import ggplotimport pandas as pdimport numpy as npdata = np.random.normal(100, 20, 200)df = pd.DataFrame(data, columns=['data'])p = ggplot(df, aes(x='data'))p = p + geom_boxplot()p.show()請注意，ggplot 和 pandas 存在一些兼容性問題。 如果使用最新的 pandas，它會產(chǎn)生 AttributeError: module 'pandas’ has no attribute 'tslib’。
出現(xiàn)此錯誤是因為從 0.25.0 版開始，“tslib”模塊已從 pandas 中刪除。
要解決此問題，您可以：
降級到 0.25.0 之前的 pandas 版本，例如 0.24.2。
刪除代碼中對“tslib”的任何引用。
優(yōu)點：
專注于創(chuàng)建簡單干凈的可視化
提供范圍廣泛的可視化效果，包括條形圖、折線圖、散點圖等
重量輕，易于安裝
缺點：
與其他庫相比，在定制方面可能會受到限制
如果不進行額外的定制，一些可視化效果可能會沒有吸引力
可能不適合更復(fù)雜的可視化
安裝：pip install pygal
不幸的是，Pygal 沒有對箱線圖的內(nèi)置支持。 在 Pygal 中創(chuàng)建條形圖的示例代碼：
import pygalbar_chart = pygal.Bar()bar_chart.title = 'Bar Chart Example'bar_chart.x_labels = ['Label 1', 'Label 2', 'Label 3']bar_chart.add('Series 1', [1, 2, 3])bar_chart.add('Series 2', [3, 2, 1])bar_chart.render_to_file('bar_chart.svg')輸出將生成為 svg 圖表：
每個圖書館都有自己的長處和短處。 例如，Matplotlib 是一個低級庫，需要更多代碼來創(chuàng)建可視化，但可高度自定義。 Seaborn 建立在 Matplotlib 之上，并提供了一個高級接口來創(chuàng)建有吸引力的統(tǒng)計圖形。 Plotly 非常適合創(chuàng)建交互式和動態(tài)可視化，而 Bokeh 專注于為網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建交互式可視化。 ggplot 是流行的 R 庫 ggplot2 的 Python 實現(xiàn)，并提供用于創(chuàng)建復(fù)雜且有吸引力的可視化的高級接口。 Altair 是一個聲明式可視化庫，允許用戶以簡單、人類可讀的格式指定可視化。 工具的選擇將取決于項目的具體要求，例如所分析數(shù)據(jù)的類型、可視化的復(fù)雜性以及交互性的需要。
