数据可视化的主要方法是借助 matplotlib 或者 Seaborn。除了这些以外，通过类似于Bokeh或者Plotly工具我们已经可以借助用浏览器创建动态可交互的图像（基于 python）。

内容简介

大部分可视化库都是利用[图形框架语法]来构建图像，可以自己定义轴，线，框这些元素，保证了高度的自由度。
五个比较关键的库：
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更多细节的对比:
可视化

学习路线

  • matplotlib：matplotlib 的自定义化程度高，语法相对比较复杂，不作为主力可视化方法（学习成本相对较高），不过底层逻辑的一些东西要清楚，大部分可视化的库都是建立在这个库的基础之上，具体的绘图函数之类的东西不必太过认真看，有些内容调节起来过于繁琐。
  • Seaborn： seaborn 的语法比较简单，图形本身比较美观易用，这个库的学习主要借助官方文档，明白 seaborn 的可视化上限和自定义程度即可。

creating interactive graphics

Plotly

相关说明：

  • plotly 是一个基于 javascript 的绘图库，plotly 绘图种类丰富，效果美观；
  • 易于保存与分享 plotly 的绘图结果，并且可以与 Web 无缝集成；
  • ploty 默认的绘图结果，是一个 HTML 网页文件，通过浏览器可以直接查看；
    绘制原理：
  • 绘制图形轨迹，在 ployly 里面叫做 trace ，每一个轨迹是一个trace。
  • 将轨迹包裹成一个列表，形成一个“轨迹列表”。一个轨迹放在一个列表中，多个轨迹也是放在一个列表中。
  • 创建画布的同时，并将上述的 轨迹列表 ，传入到Figure()中。
  • 使用 Layout() 添加其他的绘图参数，完善图形。
  • 展示图形。