目录
- 准备
- 设置难度和初始结果
- 编辑和自定义
- 附加功能
- 文档和网站
- 总结
数据可视化是任何探索性数据分析或报告的关键步骤，它可以让我们一眼就能洞察数据集。目前有许多非常好的商业智能工具，比如Tableau、googledatastudio和PowerBI，它们可以让我们轻松地创建图形。
然而，数据分析师或数据科学家还是习惯使用 Python 在 Jupyter notebook 上创建可视化效果。目前最流行的用于数据可视化的 Python 库：Matplotlib、Seaborn、plotlyexpress和Altair。每个可视化库都有自己的特点，没有完美的可视化库，我们应该知道每种数据可视化的优缺点，找到适合自己的才是关键。
准备
首先，让我们导入所有重要的库。很可能你的计算机上已经安装了 Matplotlib 和 Seaborn 。但是，你可能没有Plotly Express 和 Altair。现在可以使用 pip install plotly==4.14.3和pip install altair 数据集轻松安装它们。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import altair as alt
import plotly.express as px
现在我们将导入数据集。出于演示的目的，我们只创建一个数据框架，其中包含美国人口最多的15个城市。我还将修正城市名称的大写。当我们创建可视化效果时，它将促进编辑过程。
df = pd.read_csv('worldcitiespop.csv')
us = df[df['Country'] == 'us']
us['City'] = us['City'].str.title()
cities = us[['City', 'Population']].nlargest(15, ['Population'], keep='first')
现在我们应该准备好分析每个库。你准备好了吗？
设置难度和初始结果
获胜者：Plotly Express
失败者：Matplotlib、Altair和Seaborn
在这一类中，所有的库都表现良好。它们都很容易设置，基本编辑的结果对大多数分析都足够好，但我们需要有赢家和输家，对吗？
Matplotlib 很容易设置和记住代码。然而，这个图表看起来并不好。它可能会完成数据分析的工作，但在商务会议上的结果并不理想。
Seaborn 创造了一个更好的图表。它会自动添加 x 轴和 y 轴标签。x 记号看起来更好，但对于基本图表来说，这比 Matplotlib 要好得多。
Plotly Expres，表现得非常出色。可以用很少的代码创建一个好看的、专业的条形图。不需要设置图形或字体大小。它甚至可以旋转 x 轴标签。所有这些都只需要一行代码。非常令人印象深刻！
Altair 图表表现良好。它提供了一个好看的图形，但它需要更多的代码，它按字母顺序，这并不可怕，而且在很多情况下都会有帮助，但我觉得这应该是用户应该决定的。
编辑和自定义
优胜者：Plotly Express、Seaborn、Matplotlib
失败者：Altair
我相信这四个库都有可能成为赢家。自定义图表在每一个上的表现却是不同的，但我认为，如果你学习足够，你会学会如何创造美丽的可视化。然而，我正在考虑如何容易地编辑和自定义，把自己想象成一个新用户。
Matplotlib 和 Seaborn 非常容易定制，而且它们的文档非常棒。即使你没有在他们的文档中找到要查找的信息，你也很容易在 Stack Overflow 中找到它。他们还有合作的优势。Seaborn 基于 Matplotlib。因此，如果你知道如何编辑一个，你就会知道如何编辑另一个，这是非常方便的。如果你使用
sns.set_style('darkgrid')设置 Seaborn 主题，它将影响 Matplotlib，这可能就是为什么 Matplotlib 和 Seaborn 是两个更流行的数据可视化库。
plotly express 从一开始就提供了漂亮的图表，例如，与Matplotlib相比，只需要较少的编辑就可以获得非常不错的可视化效果。它的文档很容易理解，他们通过Shift+Tab提供文档，这非常方便。在我尝试的所有库中，它还提供了最多的定制选项。你可以编辑任何东西，包括字体，标签颜色等，最好的部分是它的毫不费力。它的文档中充满了例子。
我发现 Altair 的文件非常混乱。与其他库不同，Altair没有Shift+Tab快捷键。对于初学者来说，这是非常有问题和困惑的。我能够做一些编辑，但找到有关它的信息是有压力的。在编辑方面与我花在 Matplotlib 和 plotly express 上的时间相比，对于初学者来说，Altair 并不是一个很好的选择。
附加功能
获奖者：Plotly Express 和 Altair
失败者：Matplolib 和 Seaborn
对于这一类，我将考虑除了那些我们可以通过代码实现的功能之外的其他功能。Matplotlib 和 Seaborn 在这一类中是非常基本的。除了代码之外，它们不提供任何额外的编辑或交互选项。然而，Plotly Express 在这一类中大放异彩。首先，图表是互动的。您只需将鼠标悬停在图形上，就可以看到有关它的信息。
Altair 提供了一些选项来保存文件或通过Vega编辑器打开JSON文件。
文档和网站
获奖者：Plotly Express、Altair、Seaborn、Matplotlib
所有这些库的文档都很好。Plotly Express 有一个漂亮的网站，带有代码和可视化演示。很容易阅读和找到有关它的信息。我喜欢他们的网站是多么的精致和精心设计，你甚至可以与图表互动。
Altair 的网站上做得很好。他们的定制文档不是最好的，但是网站看起来不错，很容易找到代码示例。我不会说这是惊人的，但它确实起到了作用。
Seaborn 的网站还可以。有人说他们有最好的文件，包含代码示例。如果你正在寻找定制选项，它可能会变得很棘手，但除此之外，它是一个干净的网站，其文档也相当完整。
Matplotlib有一个完整的网站。在我看来，它有太多的文字，找到一些信息可能有点棘手。然而，信息就在那里。他们还提供PDF格式的文档。
总结
我在本文中分析的四个目前都非常棒的库。所有的可视化库都有优缺点，找好合适自己的才是关键。我最喜欢的是 Plotly Express ，因为它在所有类别中都表现出色。不过，Matplotlib 和 Seaborn 更受欢迎，大多数人都会在电脑上安装它们。Altair 是我最不喜欢之间。你最喜欢的数据可视化库是什么呢？
到此这篇关于浅谈哪个Python库才最适合做数据可视化的文章就介绍到这了,更多相关Python 数据可视化内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
