有哪些超实用的Python绘图包值得汇总推荐?
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本文共计596个文字,预计阅读时间需要3分钟。
今天我总结出一个极简但包含几乎所有Python绘图包的列表:
Python绘图包:
1.Altair:基于Vega Lite的声明性系统,用于可视化
2.Bokeh:用于Python的交互式Web绘图
3.Chartify:Bokeh包装
今天我总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。
一共22个Python绘图包:
Python 绘图包
- altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化
- bokeh - 用于Python的交互式Web绘图
- Chartify - Bokeh包装,使数据科学家更容易创建图表
- diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图
- ggplot - 基于R的绘图系统ggplot2
- glumpy - OpenGL科学可视化库
- holoviews - 来自注释数据的复杂和声明性可视化
- ipychart - Jupyter Notebook中使用Chart.js
- mayai - 用Python进行交互式科学数据可视化和3D绘图
- matplotlib - 二维绘图库
- missingno - 提供灵活的数据可视化工具集,允许基于matplotlib快速直观地总结数据集的完整性
- plotly - 基于plotly.js的交互式网络可视化
- PyQtGraph - 交互式实时2D/3D/图像打印和科学/工程小部件。
本文共计596个文字,预计阅读时间需要3分钟。
今天我总结出一个极简但包含几乎所有Python绘图包的列表:
Python绘图包:
1.Altair:基于Vega Lite的声明性系统,用于可视化
2.Bokeh:用于Python的交互式Web绘图
3.Chartify:Bokeh包装
今天我总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。
一共22个Python绘图包:
Python 绘图包
- altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化
- bokeh - 用于Python的交互式Web绘图
- Chartify - Bokeh包装,使数据科学家更容易创建图表
- diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图
- ggplot - 基于R的绘图系统ggplot2
- glumpy - OpenGL科学可视化库
- holoviews - 来自注释数据的复杂和声明性可视化
- ipychart - Jupyter Notebook中使用Chart.js
- mayai - 用Python进行交互式科学数据可视化和3D绘图
- matplotlib - 二维绘图库
- missingno - 提供灵活的数据可视化工具集,允许基于matplotlib快速直观地总结数据集的完整性
- plotly - 基于plotly.js的交互式网络可视化
- PyQtGraph - 交互式实时2D/3D/图像打印和科学/工程小部件。

