本文讨论了一些最好的 Python 绘图和图形库！在我们开始列出最佳库之前，让我们快速概述一下为什么数据可视化是必要的，以及什么
为什么需要数据可视化？
在数据分析蓬勃发展的时代，查看分析结果并推断结果通常比通过文本数据或 csv 文件来理解结果更方便。
因此，数据可视化是寻找复杂问题答案的简单方法。它还允许用户比表格更好地表达结果。
前 5 个最佳 Python 绘图和图形库
以下是我们将讨论的几个 Python 绘图和图形库的快速列表：
- Matplotlib：使用其 API 在所有应用程序上轻松绘制图表。
- Seaborn：基于 matplotlib 的多功能库，允许在多个变量之间进行比较。
- ggplot：生成特定领域的可视化
- Bokeh：实时流和数据的首选库。
- Plotly：在 JS 的帮助下允许交互性很强的图表。
1.Matplotlib
Matplotlib是一个 Python 绘图库。它提供了一个面向对象的 API，允许我们在应用程序本身中绘制图表。它是免费且开源的。支持数十种输出类型广告后端。
Matplotlib 允许使用 pandas 作为其 API 的包装器。该库具有较好的运行时间并且占用内存空间较小。
使用 Matplotlib 的好处
- 了解变量之间的相关性
- 传达模型对数据的拟合
- 散点图可用于异常值检测
2. 希博恩
Seaborn是一个 Python 中的数据可视化库，基于 matplotlib。Seaborn 有一个基于数据集的 API，允许在多个变量之间进行比较。
它支持多图网格，从而简化了复杂可视化的构建。它具有单变量和双变量可视化功能，可用于在数据子集之间进行比较。
它利用不同的调色板来展现不同种类的图案。它还自动估计线性回归模型。
Seaborn 与 Matplotlib
Matplotlib 试图让简单的事情变得简单，让困难的事情成为可能，seaborn 试图定义一组明确定义的困难的事情也变得简单。事实上matplotlib很好，但是seaborn更好。Matplotlib 留下的绘图不太有吸引力，但seaborn 具有高级接口和定制主题来解决这个问题。
使用 pandas 时，matplotlib 在处理数据帧时效果不佳。而seaborn 函数则作用于数据框。
3. 格图
ggplot 最初是在 R 中实现的，是用于在 Python 中绘制图形的多功能库之一。它是一种特定于领域的语言，用于生成特定于领域的可视化，特别是用于数据分析。
Ggplot 允许仅使用 2 行代码以简单的方式绘制图形。然而，使用 matplotlib 编写的相同代码非常复杂，涉及很多行代码。因此，ggplot 简化了图形编码。它是一个非常有价值的Python库。
需要使用pandas来实现ggplot的所有功能。
4. 散景
Bokeh 是一个类似于 ggplot 的库，基于图形语法。然而，它是 Python 原生的库，尚未从 R 导入。创建交互式 Web 就绪图，可以以各种格式输出，例如 HTML 文档和 JSON 对象。
Bokeh 一直是实时流和数据最受欢迎的库之一。
Bokeh 分为三个级别供用户使用，即：高级、中级和低级。高水平用户可以轻松快速地创建直方图和条形图。中级用户可以使用 matplotlib 框架为散点图创建点。
5. 阴谋
Plotly是一个带有库支持的在线可视化平台。在这里，我们可以像 Bokeh 一样构建交互式绘图，但还可以使用其他图形，例如等值线图、3D 图表和树状图。Plotly 还可以识别鼠标悬停和光标单击事件，从而使 Plotly 成为具有图形和 JavaScript 的独特库。
Bokeh 和 Plotly 是类似的库，但是，使用 Plotly，您必须将数据转换为字典。然而，在使用 Pandas 处理数据帧时，plotly 更容易。
总结一下……
使用 Python 绘制图形有优点也有缺点，原因很简单，Python 提供了多种选项。最佳库的选择完全取决于您要完成的任务类型。请注意，没有哪个库优于另一个库，每个库的使用取决于用户的需要。
然而，Matplotlib 是所有这些库的核心，并允许编码人员在其上包装工具。Seaborn 利用 matplotlib 绘制复杂的交互式可视化图。另一方面，Bokeh 有助于创建您自己的可视化服务器。使用这些库并在下面的评论部分告诉我们您的感受。