原標題：酷炫的可視化圖表工具來幫忙 深度評測五大Python數據可視化工具

不少Python用戶的一大訴求是做出各種酷炫的可視化圖表，而這就需要了解清楚工具特色，才好在制作不同類型圖表順利找到適合自己的那一款。今天就來聊聊五個Python數據可視化的庫Matplotlib、Pyecharts、Seaborn、Plotly、Bokeh各有哪些優缺點。

Pyecharts

基于Echarts，加入Python富有表達力的語言，pyecharts 誕生了，支持30+種圖表。

在pyecharts中制作條形圖首先需要導入相關庫 。

接著是繪圖并不做任何調整，首先創建一個Bar實例，接著添加x軸y軸數據，注意僅接收list格式數據，最后添加標題并設置在notebook中直接展示。總體來說還是比較符合正常的作圖邏輯，整體代碼量并不多。

默認生成的兩系列柱狀圖如下：

優點：

支持交互式展示與點擊

默認生成的樣式也較為美觀

詳細的中文文檔與demo，能比較快的上手

文檔十分完整，所以代碼修改起來并不困難，比如可以修改主題并設置一些標記線、DataZoom，添加小組件等

缺點：

不支持使用pandas中的series數據，需要轉換為list才可以使用

Matplotlib

Matplotlib應該是最廣泛使用的Python可視化工具，支持的圖形種類非常多。

使用Matplotlib制作相同效果的圖需要先導入相關庫，并且并不支持原生中文所以還要設置下中文顯示。

接著就是繪圖，但是相比較于pyecharts大多是往寫好的代碼里面添加數據、配置不同，matplotlib大多數需要我們自己寫代碼，所以代碼量可能稍多一點。

最后生成的默認圖像如下：

相較Pyecharts，由于Matplotlib的火熱，網上關于matplotlib的資料更多更全面。

但從美觀度上來說，學術風更甚，并且不支持交互式點擊查看等操作。代碼編寫量也相對較多。

Plotly

Plotly也是一款非常強大的Python可視化庫，Plotly內置完整的交互能力及編輯工具，支持在線和離線模式，提供穩定的API以便與現有應用集成，既可以在web瀏覽器中展示數據圖表，也可以存入本地拷貝。但是由于官方未提供中文文檔，網上關于Plotly的教程也僅限于官方的一些demo，對于一些詳細的參數設置并沒有太多資料 。

從優點來看，支持交互式操作的，同時是默認添加toolbox小組件，可以更方便的查看，支持30多種圖形。

但是如果真要熟練使用的話可能需要一點時間用于查找相關資料，因為網上關于Plotly的資料不多，大多是基本使用的簡單教程。

Bokeh

Bokeh是一個專門針對Web瀏覽器的呈現功能的交互式可視化Python庫。這是Bokeh與其它可視化庫最核心的區別，它可以做出像D3.js簡潔漂亮的交互可視化效果，但是使用難度低于D3.js，首先還是導入相關庫。

相關依賴比上面三個要多出很多，并且Bokeh有自己的數據結構ColumnDataSource，所以要先對數據進行轉換，接著就是創建畫布、添加數據及設置。最后生成的默認圖像如下：

Bokeh一個很明顯的特點就是代碼量較上面三個工具要多了很多，大多是在數據的處理上，并且和Plotly一樣，有關bokeh相關的中文資料也不多，大多是入門型的基本使用于介紹，雖然從官方給出的圖來看能作出很多比pyecharts更精美的圖，但是查找相關參數的設置上將會耗費一定時間。

Seaborn

從seaborn官網給出的標題就知道，seaborn是為了統計圖表設計的，它是一種基于matplotlib的圖形可視化庫，也就是在matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝，從而使得作圖更加容易，在大多數情況下使用seaborn就能做出很具有吸引力的圖，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的圖，還是我們的數據，使用Seaborn制作首先需要導入相關庫，由于是基于Matplotlib，所以還是需要設置中文。

相比上面四種工具，從代碼量上來看是非常簡潔的，不過還是要先將數據轉換為DataFrame格式，這里沒在代碼中體現，但依舊是最簡短的代碼，同時并不支持交互。并且Seaborn和Plotly、bokeh有一個共同的地方就是雖然強大，但是網上有關這三個庫的教程、討論都遠少于Pyecharts與Matplotlib，如果是新手的話可能很難快速通過搜索解決你遇到的問題，而需要自己研究別人的代碼。

不同工具的應用場景、目標用戶都不完全相同，所以在選擇工具時需要先思考自己的使用場景，并且還需要評估繪制目標圖形的難度哦。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python可视化图表工具_酷炫的可视化图表工具来帮忙 深度评测五大Python数据可视化工具...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。