數(shù)據(jù)可視化的工具

數(shù)據(jù)可視化的工具教師：亢華愛北京信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院商務(wù)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用專業(yè)教學(xué)資源庫目錄ContentsMatplotlib庫概述Seaborn庫Bokeh庫1PART概述概述信息大爆炸在這個信息大爆炸的時代，空有海量數(shù)據(jù)并沒有很大的使用價值，數(shù)據(jù)可視化將技術(shù)與藝術(shù)完美地組合，借用圖形化的手段，形象地顯示海量數(shù)據(jù)的信息數(shù)據(jù)可視化的應(yīng)用十分廣泛，幾乎應(yīng)用于金融、商業(yè)、通信等各個領(lǐng)域。讓我們來認(rèn)識一些基于Python語言的可視化庫2PARTMatplotlib庫Matplotlib庫Matplotlib是一個Python2D繪圖庫，作圖風(fēng)格接近Matlab,它已經(jīng)成為Python中公認(rèn)的數(shù)據(jù)可視化工具，適用于各種平臺上(包括Python腳本、Python和IPythonshell、JupyterNotebook等)，能夠以各種硬拷貝格式和交互式環(huán)境生成出版品質(zhì)圖形Matplotlib庫使用極其簡單1以漸進(jìn)、交互的方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化2對圖形元素控制能力更強3可輸出PNG、PDF等多種格式4Matplotlib具有以下特點3PARTSeaborn庫Seaborn庫Seaborn是基于Matplotlib的可視化庫，專攻于統(tǒng)計可視化，使數(shù)據(jù)可視化更加賞心悅目Seaborn可以和Pandas進(jìn)行無縫鏈接，讓初學(xué)者更容易上手多個內(nèi)置主題及顏色主題01對矩陣數(shù)據(jù)可視化，通過聚類算法探究矩陣間的結(jié)構(gòu)04單變量和雙變量用于比較數(shù)據(jù)集中各變量的分布情況02對獨立變量和相關(guān)變量進(jìn)行回歸擬合和可視化更加便捷03基于網(wǎng)格繪制岀更加復(fù)雜的圖像集合054PARTBokeh庫Bokeh庫Bokeh是交互式可視化的繪圖庫，支持Web瀏覽器展示(圖表可輸出為JSON對象、HTML文檔或可交互的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用)，它提供了風(fēng)格簡潔、漂亮的D3.js的圖形化樣式，并且將此功能擴展到高性能交互的數(shù)據(jù)集上Bokeh能與NumPy、Pandas等大部分?jǐn)?shù)組或表格樣式的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行完美結(jié)合，從而快速便捷地創(chuàng)建交互式繪圖、儀表板等Bokeh庫Bokeh特點(1)使用簡單的指令可以快速創(chuàng)建復(fù)雜的統(tǒng)計圖(2)提供如HTML、Notebook文檔和服務(wù)器的輸出(3)可以處理大量的數(shù)據(jù)流(4)支持Python、Scala、R、Julia等多種語言(5)可以轉(zhuǎn)換使用其他庫(如Matplotlib)編寫的可視化程序(6)能夠靈活地將交互式應(yīng)用、布局和不同樣式選擇用于可視化參考文獻(xiàn)[1]黑馬程序員.Python數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用:從數(shù)據(jù)獲