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虽然Matplotlib是一款超级实用且流行的可视化工具,但是不得不承认它也有一些功能并不支持,并且还有下面两个缺点:
- Matplotlib的API比较底层,虽然可以实现复杂的统计数据可视化,但是通常都要写大量的样板代码。
- 由于Matplotlib比Pandas出现早十几年,因此它不是专门为Pandas的DataFrmae设计的。为了实现DataFrame的可视化,你必须先提取每个Series,然后通常还需要将它们合并成适当的格式,这显然很不友好。
新兴的Seaborn库在这两点上就做的很好,它在Matplotlib的基础上开发了一套API,为默认的图形样式和颜色设置提供了更好的选择,为常用的统计图形封装了许多简单的高级方法,并与Pandas的DataFrame有机结合。因此,在学习完Matplotlib后,建议大家可以再学习一下seaborn这个库。
除了Seaborn,还有许多其它的画图工具,有兴趣的可以了解一下:
- Bokeh: https://bokeh.pydata.org/en/latest/
- Plotly: https://plot.ly/
- Vispy: http://vispy.org/
- Vega: https://vega.github.io/
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刘老师,什么时候出新课程啊?