Python数据可视化生态

数倌栗受绽据处理是 Python 世界最重要的应用领域之一，从搜索数据处理到股票数据量化分析， 再到火星探测数据挖掘，其应用程度之广令人瞠目。numpy、pandas、matplotlib 等一批耳熟能详的计算生态有效支撑了 Python 数据处理大世界，然而，这才是冰山一角。“世界那么大，我想去看看”，看懂 Python 世界先从数据可视化开始吧！

工具/原料

推荐 10 款相当优秀的 Python 数据可视化计算生态，一起让数据美起来！

Bokeh

1、Bokeh 是针对 Web 浏览器的交互式数据可视化 Python 第三方库，即它能够直接产生带有数据可视化效果的 Web 页面。Bokeh 支持大规模数据和流式数据可视化操作，数据展示速度快、交互性很强。

2、import numpy as npfrom bokeh.plotting import figure, show, output忧溲枷茫_fileN = 500x = np.linspace(0, 10, N)y = np.linspace(0, 10, N)xx, yy = np.meshgrid(x, y)d = np.sin(xx)*np.cos(yy)p = figure(x_range=(0, 10), y_range=(0, 10), tooltips=[("x", "$x"), ("y", "$y"), ("value", "@image")])# must give a vector of image data for image parameterp.image(image=[d], x=0, y=0, dw=10, dh=10, palette="Spectral11")output_file("image.html", title="image.py example")show(p) # open a browser

Plotly

1、Plotly 是一个在线数据可视化平台，提供几百种数据可视化效果。Plotly 最大特点是能够在线即时展示数据可视化效果，对于异地协作开发十分有益。此外，Plotly 还提供了一些独特的可视化风格，有待读者挖掘哦！

Pygal

1、Pygal 提供用来嵌入到 Web 页面中的数据可视化效果，与其他库相比，除了展示效果不同且有一定特点外，它能够将可视化效果图以 SVG 方式输出。Pygal 比较适合几万条以下小规模数据的可视化展示。

geoplotlib

1、Geoplotlib 是创建地图及展示地理信息数据的 Python 第三方库，它能够绘制地理等高线图、热力型地图、点密度地图等。若要展示地图相关数据信息，在 seaborn 库之外，这个库绝对值得试用一下。

missingno

1、正如它的名字，missingno 用来对数据完整性进行快速的可视化汇总和检测，看图找缺失比读表更直观、更快捷。它提供矩阵、树状图、热力图等多种形式，以及过滤和排序等基本功能。查看数据缺失，missingno 不可或缺。