Python中三个可视化工具简介

不知道大家有没有遇到这样的情况，就是觉得Matplotlib和Seaborn生成的图表或图形的外观太过于“标准”，本文重点介绍三种常见的可视化软件包，可以提供更加有趣和非传统的可视化风格。

 py-roughviz工具包

这个包的一个主要优点是可以将panda DataFrame作为数据类型，这个特性可以让大家以更熟悉的方式使用它，类似于seaborn。该软件包还为熟悉matplotlib的用户提供了一致且熟悉的API。

set_title：可用于设置标题和标题字体大小

set_xlabel：可用于设置xlabel及其字体大小

set_ylabel：可用于设置ylabel及其字体大小

set_figsize：可用于设置绘图的figsize

set_legend：这可用于确定放置图例的位置

为了使用该库，可以用以下命令进行安装：

pip install py-roughviz

这个包的用法非常简单，可以参考如下示例：

运行结果如下：

 cutecharts 工具包

接下来，我将介绍Python中的cutecharts 库，用于创建交互式和响应性图表。它建立在流行的JavaScript库Echarts之上，为创建各种类型的图表提供了一个简单直观的API。

该软件包还支持数据绑定、动画和其他交互功能，是为web应用程序创建仪表板和数据可视化的绝佳选择。该包cutecharts的一个巨大好处是它支持Jupyter Notebook中的渲染。

安装命令如下：

 pip install cutecharts

pygal 工具包

最后，pygal是一个用于创建漂亮且信息丰富图表的Python库。它建立在流行的JavaScript库SVG.jss之上。Pygal还支持自定义样式，包括自定义颜色和字体，并允许大家以各种格式导出图表，包括SVG和PNG。

 pip install pygal

以下是使用pygal包创建图表的示例：

line_chart = pygal.Line()line_chart.title = 'Browser usage evolution (in %)'line_chart.x_labels = map(str, range(2002, 2013))line_chart.add('Firefox', [None, None,    0, 16.6,   25,   31, 36.4, 45.5, 46.3, 42.8, 37.1])line_chart.add('Chrome',  [None, None, None, None, None, None,    0,  3.9, 10.8, 23.8, 35.3])line_chart.add('IE',      [85.8, 84.6, 84.7, 74.5,   66, 58.6, 54.7, 44.8, 36.2, 26.6, 20.1])line_chart.add('Others',  [14.2, 15.4, 15.3,  8.9,    9, 10.4,  8.9,  5.8,  6.7,  6.8,  7.5])line_chart.render()

总结

您学废了嘛？

寄语：

所求皆如愿，

所行皆坦途。

多喜乐，长安宁。