|5?款实用Python数据可视化工具你都了解嘛？

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来源：早起Python
本文约3100字，建议阅读9分钟本文通过真实绘图，为你深度测评Python五大数据可视化库。
[ 导读 ]相信很多读者学习Python就是希望做出各种酷炫的可视化图表，当然你一定会听说过Matplotlib、Pyecharts、seaborn、Plotly、Bokeh这五大工具，本文就将通过真实绘图来深度评测这五个Python数据可视化的库，看看到底这几种工具各有什么优缺点，在制作图表时该如何选择。

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指标说明

为了更清晰的了解这几款用于可视化的Python在作图时的异同，本文将使用同一组数据分别制作多系列条形图来对比，主要将通过以下几个指标来进行评测：

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数据说明

本文使用的数据为Pyecharts中的Faker数据：
from pyecharts.faker import Faker x = Faker.choose() y1 = Faker.values() y2 = Faker.values()

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x为一列品牌名称， y1/y2为一列相同长度的无意义数据，接下来让我们使用不同的库对这组数据进行可视化！
01 Pyecharts
Echarts是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而Python是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时， Pyecharts 诞生了，支持30+种图表。
在Pyecharts中制作条形图首先需要导入相关库：
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar接着是绘图并不做任何任何调整，首先创建一个Bar实例，接着添加x轴y轴数据，注意仅接收list格式数据，最后添加标题并设置在notebook中直接展示。总体来说还是比较符合正常的作图逻辑，整体代码量并不多。
c = ( Bar() .add_xaxis(x) .add_yaxis(''商家A'', y1) .add_yaxis(''商家B'', y2) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=''Pyecharts—柱状图'', subtitle='''')) ).render_notebook()默认生成的两系列柱状图如下：

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可以看到，该图支持交互式展示与点击，默认生成的样式也较为美观，并且Pyecharts有详细的中文文档与demo ，网上关于Pyecharts的讨论也较多，如果是刚接触的读者也能比较快的上手。
当然如果对默认样式不满意的话，可以进行一些调整，由于文档十分完整，所以代码修改起来并不困难，比如可以修改主题并设置一些标记线、DataZoom ，添加小组件等：

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总体来说，由于Pyecharts是基于Echarts制作的，因此生成图表比较美观，并且官方中文文档对相关设置讲解非常详细，有关Pyecharts的讨论也非常多，所以如果在使用过程中有相关疑问也很容易通过检索找到答案，但遗憾的是不支持使用pandas中的series数据，需要转换为list才可以使用，不过整体还是让我很满意的一款可视化库。

主观评分：85分

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02 Matplotlib
Matplotlib应该是最广泛使用的Python可视化工具，支持的图形种类非常多，使用Matplotlib制作相同效果的图需要先导入相关库，并且并不支持原生中文所以还要设置下中文显示：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']接着就是绘图，但是相比较于Pyecharts大多是往写好的代码里面添加数据、配置不同， Matplotlib大多数需要我们自己写代码，所以代码量可能稍多一点。
width = 0.35 x1 = np.arange(len(x)) fig, ax = plt.subplots() rects1 = ax.bar(x1 - width/2, y1, width, label='商家A') rects2 = ax.bar(x1 + width/2, y2, width, label='商家B') ax.set_title('Matplotlib—柱状图') ax.set_xticks(x1) ax.set_xticklabels(x) ax.legend() plt.show()最后生成的默认图像如下：

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默认配色不是很好看但也没有很难看，看起来更学术一点，但是不支持交互式点击查看等操作，虽然代码量更多一点，但是由于Matplotlib的火热，网上关于Matplotlib的资料比Pyecharts要多很多，所以写代码与调整代码的过程也并不复杂。

主观评分：77分

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03 Plotly
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Plotly也是一款非常强大的Python可视化库， Plotly内置完整的交互能力及编辑工具，支持在线和离线模式，提供稳定的API以便与现有应用集成，既可以在web浏览器中展示数据图表，也可以存入本地拷贝。
但是由于官方未提供中文文档，网上关于Plotly的教程也仅限于官方的一些demo ，对于一些详细的参数设置并没有太多资料，首先还是先导入相关库并设置notebook显示：
import plotly import plotly.offline as py import plotly.graph_objs as goplotly.offline.init_notebook_mode(connected=True)接下来是绘图代码，首先要对数据先进行处理，剩下的基础配置其实和Pyecharts比较类似：
trace0 = go.Bar( x = x, y = y1, name = '商家A', ) trace1 = go.Bar( x = x, y = y2, name = '商家B', ) data = http://news.hoteastday.com/a/[trace0,trace1] layout = go.Layout( title={'text': ''Plotly-柱状图'', 'y':0.9, 'x':0.5, 'xanchor': 'center', 'yanchor': 'top'}) fig = go.Figure(data=http://news.hoteastday.com/a/data, layout=layout) py.iplot(fig)默认样式生成的图如上，配色也不难看，并且可以看到是支持交互式操作的，同时是默认添加toolbox小组件，可以更方便的查看，支持30多种图形，总体来说还是比较优秀的一个可视化工具。
但是如果真要熟练使用的话可能需要一点时间用于查找相关资料，因为网上关于Plotly的资料不多，大多是基本使用的简单教程，如果想查找一些细节的操作比如我为了查找让标题居中的方法，百度之后用Google在国外某论坛找到类似问题并找到设置。

主观评分：76分

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04 Bokeh

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Bokeh是一个专门针对Web浏览器的呈现功能的交互式可视化Python库。这是Bokeh与其它可视化库最核心的区别，它可以做出像D3.js简洁漂亮的交互可视化效果，但是使用难度低于D3.js ，首先还是导入相关库：
from bokeh.transform import dodgeimport pandas as pd from bokeh.core.propertiesimport value import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from bokeh.io import output_notebookoutput_notebook() # 导入notebook绘图模块 from bokeh.plotting import figure,show from bokeh.models import ColumnDataSource# 导入图表绘制、图标展示模块 # 导入ColumnDataSource模块 # 导入dodge、value模块相关依赖比上面三个要多出很多，并且Bokeh有自己的数据结构ColumnDataSource ，所以要先对数据进行转换，接着就是创建画布、添加数据及设置：
df = pd.DataFrame({'商家A':y1,'商家B':y2}, index = x_) _x = ['商家A','商家B'] # 系列名 data = http://news.hoteastday.com/a/{'index':x_} for i in _x: data[i] = df[i].tolist()# 生成数据，数据格式为dict source = ColumnDataSource(data=http://news.hoteastday.com/a/data)# 将数据转化为ColumnDataSource对象 p = figure(x_range=x_, y_range=(0, 150), plot_height=350, title=''boken-柱状图'',tools=''crosshair,pan,wheel_zoom,box_zoom,reset,box_select,lasso_select'') p.vbar(x=dodge('index', -0.1, range=p.x_range), top='商家A', width=0.2, source=source,color=''#718dbf'', legend=value(''商家A'')) p.vbar(x=dodge('index', 0.1, range=p.x_range), top='商家B', width=0.2, source=source,color=''#e84d60'', legend=value(''商家B''))# dodge(field_name, value, range=None) → 转换成一个可分组的对象， value为元素的位置（配合width设置）p.xgrid.grid_line_color = Nonep.legend.location = ''top_left''p.legend.orientation = ''horizontal'' # 其他参数设置show(p)

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可以看到， Bokeh做出来的图也是支持交互的，不并且样式之类的看上去还是比较舒服的，不过上面这张图是经过调整颜色的，因为默认不对两个系列进行区分颜色：

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Bokeh一个很明显的特点就是代码量较上面三个工具要多了很多，大多是在数据的处理上，并且和Plotly一样，有关Bokeh相关的中文资料也不多，大多是入门型的基本使用与介绍，虽然从官方给出的图来看能作出很多比Pyecharts更精美的图，但是查找相关参数的设置上将会耗费一定时间。

主观评分：71分

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05 Seaborn

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从seaborn官网给出的标题就知道， seaborn是为了统计图表设计的，它是一种基于Matplotlib的图形可视化库，也就是在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易。
在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，而使用atplotlib就能制作具有更多特色的图，还是我们的数据，使用seaborn制作首先需要导入相关库，由于是基于Matplotlib ，所以还是需要设置中文。
import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']接下来只要一行代码就能生成我们要的图，默认配色也没有显得很难看：

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相比上面四种工具，从代码量上来看是非常简洁的，不过还是要先将数据转换为DataFrame格式，这里没在代码中体现，但依旧是最简短的代码，同时并不支持交互。
并且seaborn和Plotly、Bokeh有一个共同的地方就是虽然强大，但是网上有关这三个库的教程、讨论都远少于Pyecharts与Matplotlib ，如果是新手的话可能很难快速通过搜索解决你遇到的问题，而需要自己研究别人的代码。

主观评分：72分

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小结
以上就是对常见的5个Python数据可视化的评测，可能通过绘制条形图的方式去给每个工具打分不是非常合适，但我想你应该能够大致熟悉到每个库在绘图时的特点，同时也能在选择这些工具之前有一个简单的了解。
最后正如我们文中介绍的一样，不同工具的应用场景、目标用户都不完全相同，所以我们在选择工具时需要先思考自己的使用场景，并且需要评估绘制目标图形的难度，就像有些工具虽然强大但是资料太少，不要为了追求高级的样式而浪费太多时间！
如果你仍在犹豫学习哪一个工具的话，我的意见是：熟练掌握一个工具之后，了解其他工具即可！最后留一个彩蛋，大家可以猜一猜文中的雷达图是使用文中提到的哪一款工具制作。
编辑：晏斓辉
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