我們都知道視覺是人們很重要的一種感官，而Python中可視化，在數據相關的研發中也起到“一木支危樓”的作用。如果從直接查看離線存儲在各類數據庫中雜亂無章的數據，會讓人瞬間感到崩潰且沒有頭緒。但是，如果對數據進行可視化，那么數據就變得一目了然，比如：我們可以通過可視化看到一年中不同月份的降雨量、不同工作行業的薪資水平、不同城市房價的對比等。接下來小編介紹5款Python可視化工具，它們各有所長，應用于不同的場合！

1、Matplotlib

凡是做過Python開發的應該對matplotlib都不陌生，它儼然已經成了Python的標準庫級別的第三方庫。matplotlib它像大多數編程語言的標準庫一樣具有讀寫、顯示、子圖、常見圖形等可以滿足大多數需求常見。

2、pyecharts

pyecharts是基于百度開源的Echarts開發的Python版可視化工具。Pyecharts功能的強大表現在可支持多達400+地圖、支持JupyterLab、Jupyter Notebook可輕松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架，更重要的是pyecharts可以保存為離線的HTML文件，能夠將圖標詳細數據離線保存，便于離線分析。

3、plotly.py

相對于Matplotlib和pyecharts前兩款Python可視化工具，plotly.py更偏重于交互式圖形可視化。plotly.py是基于plotly.js進行開發，它繼承了plotly.js的諸多優點，例如，可以繪制科學圖表、SVG地圖、3D圖形、財務圖表等豐富圖形。

4、AutoViz

數據可視化大多數都需要把數據讀取到內存中，然后對內存中的數據進行可視化。但是，對于真正令人頭疼的是一次又一次的開發讀取離線文件的數據接口。而AutoViz的優勢是可以做到1行代碼輕松實現可視化，可解決開發讀取離線文件的數據接口痛點的，同時兼容txt、csv、json等主流離線數據格式，它適用于計算機視覺、機器學習等涉及離線數據較多的應用場景。

5、Altair

Altair是一款基于Vega 和Vega-Lite開發的統計可視化庫。Altair構建在強大的Vega-Lite JSON規范之上，并且具有API簡單、友好、一致等諸多優點。所以，我們通過使用Altair可以把更多時間花費在理解數據和業務邏輯上，用最簡短的代碼實現數據可視化。

Python相關的開發工作，很難繞過數據這一關，無論是做數據分析與挖掘，還是機器學習、計算機視覺。因此，一款好用的Python可視化工具，可以讓開發效率得到極大的提升。以上介紹的5款Python可視化工具各有所長，我們可以根據自己的工作不同，需求不同選擇一款最適合自己的可視化工具！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python可视化案例书籍推荐_这5款Python可视化神器，总有一款适合你！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。