用Python可视化数据

Python可以成为数据可视化的强大工具. 与权力BI和表等工具相比,它具有特定的优势, 比如程序员和数据科学家很容易学习, 访问, 并融入各种媒介. 有几个流行的可视化软件包, 例如Matplotlib和Plotly, 数据爱好者们今天就能看到.  

这是什么??

在科技界,有效可视化数据的能力是一项关键技能. 许多个人和组织都在寻求利用数据来推动新的见解和决策, 数据可视化对于帮助利益相关者更好地理解数据非常重要. 在更广泛的数据科学和数据分析领域,它是一个至关重要的齿轮.

有许多Python库可用于可视化数据. 使用这些库需要具备Python的一般知识, 使用数据争用库Pandas的经验也非常有帮助. 简单地安装和导入所需的包就足够了.

为什么Python?

与权力BI或表等更专业的商业智能软件相比,使用Python可视化数据具有一些独特的优势.

  • Python包对于有经验的程序员来说很容易上手, 因为它们是现有Python编程语言的扩展.

  • 在进行分析时,Python包很容易访问. 如果有人已经在使用Python, 那么使用可视化库是一个快速而简单的替代权力BI或表的方法. 这使得Python可视化工具成为进行探索性分析的首选工具.

  • Python可视化很容易集成到不同的媒介中,包括web应用程序. 例如,Python视觉效果可以很好地与基于Streamlit框架开发的应用程序配合使用.

  • Python可视化非常灵活和可定制. 

然而,与权力BI和表相比,它也有明显的缺点.

  • 使用Python库需要具备该语言的工作知识, 一些数据分析师和数据可视化工程师可能没有哪些.

  • 使用权力BI和表创建仪表板更容易.

  • 权力BI和表提供用户友好的拖放功能, 让用户实时看到他们的更改, 与Python代码形成对比.

流行的可视化库

有很多Python可视化库可供使用. 一些最好的选择包括Matplotlib、Seaborn和Plotly.

  • Matplotlib是最流行的Python数据可视化包. 作为最早的此类库,Matplotlib拥有大量文档和社区支持. 它允许程序员在制作可视化方面具有很大的灵活性.

  • Seaborn是另一个流行的可视化软件包. 建立在Matplotlib之上, Seaborn与NumPy和Pandas数据结构紧密集成, 让它在他们身边很容易使用. Seaborn以直观和易于学习而闻名.

  • Plotly擅长互动性,这是Matplotlib和Seaborn落后的地方. 作为另一个简单易学的库, Plotly使设计交互式情节变得容易, 它通常用于为web应用程序创建视觉效果. plot charts可以直接嵌入到HTML中,并且可以很好地与Streamlit接口.

 

开始

程序员和那些在数据科学和数据分析领域有坚实Python背景的人会发现学习一两个可视化包是有益的. 许多图书馆, 包括Matplotlib, Seaborn, 和情节, 免费使用, 这意味着开始所需要做的就是安装库并将它们导入到所选的IDE中. 像这样的免费在线工具 Seaborn教程 从DataCamp可以是一个很好的开始, 尽管学习这些包的最好方法是使用它们,并通过项目使用它们进行实践体验. 掌握这些Python库的工作知识将使数据爱好者能够更好地可视化和分析数据, 这是现代科技界的一项关键技能.

 

链接到其他Moser网页

http://agriologist.su-de.com/data-analytics

 

参考文献

DataCamp plot教程 http://www.datacamp.com/tutorial/seaborn-python-tutorial

DataCamp海上教程- http://www.datacamp.com/tutorial/seaborn-python-tutorial

Simplilearn Matplotlib教程 http://www.simplilearn.com/tutorials/python-tutorial/matplotlib

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库尔特·布朗

库尔特·布朗是MG游戏登录网页的数据可视化工程师实习生. 他将于2025年5月在瓦尔帕莱索大学(Valparaiso University)完成数据科学和计算机科学学士学位. 在夏季,他主要与Streamlit、Snowflake和权力BI合作.

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