2024 年 7 个最佳 Python 可视化库

我的领英 (LinkedIn) 圈子里有很多新朋友向我寻求一些资源，帮助他们开启数据科学之旅🤓。我不想分享一个结构化的系列，但从现在开始，我会分享一些我在个人技能提升之旅中用到的、并最终达到如今水平的精彩资源。

Python 是最好的编程语言。所以我就从这些开始吧。

我在数据方面一直有两个最喜欢的步骤：
🧹🧤🧽𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗰𝗹​​𝗲𝗮𝗻𝘀𝗶𝗻𝗴
📊📉📈𝗗𝗮𝘁𝗮 𝘃𝗶𝘇

那你呢？你更喜欢哪一步呢？

从原始数据到富有洞察力、引人入胜的可视化，这一过程在数据科学中至关重要，它将复杂的数据集转化为引人入胜、富有教育意义的叙述。Python 始终处于这一转变的前沿，提供了一系列库来满足各种可视化需求，无论是学术研究、商业智能还是交互式 Web 应用程序。迈入 2024 年，让我们探索那些定义数据可视化未来的顶级 Python 库。

1. Taipy：简化的动态可视化

Taipy 以其以用户为中心的数据可视化方法脱颖而出，即使 Web 开发经验有限，也能轻松创建动态交互式可视化。Taipy 不仅提供了创建丰富引人入胜的数据故事的简单途径，还鼓励数据爱好者在其 GitHub 代码库中添加星标来贡献力量，支持其发展。此举不仅认可了开发者的努力，也有助于围绕这一创新工具构建社区。

2. Plotly：

Plotly 库在在线制作交互式、出版级质量的图表方面处于领先地位。其优势在于能够生成各种类型的图表，包括复杂的 3D 可视化、地理地图和交互式时间序列。该库与 Web 技术的无缝集成，允许将可视化嵌入网页，从而增强数据洞察的交互性和可访问性。Plotly
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3. Matplotlib：

Matplotlib 作为 Python 可视化工具的鼻祖，提供了对绘图中每个元素的无与伦比的控制力，使其成为创建可直接发布的图表和图形的理想之选。它是许多其他可视化库的基础，因其多功能性和使用足够多的命令即可绘制任何内容的能力而备受赞誉。Matplotlib
GitHub

4. Seaborn：

Seaborn 构建于 Matplotlib 之上，并扩展了其功能，使其能够更轻松地生成复杂的可视化图表。它尤其适用于统计分析，提供高级界面，用于绘制美观且信息丰富的统计图表。对于任何希望通过超越基本绘图的优雅可视化来传达数据洞察的人来说，Seaborn 都是您的首选。Seaborn
GitHub

5.散景：

这个库擅长直接在 Web 浏览器中创建交互式图表和仪表盘。其强大的界面支持开发复杂的可视化应用程序、实时仪表盘和复杂的数据驱动交互式图表。Bokeh 旨在吸引那些需要快速轻松地创建交互式数据应用程序而无需深入 Web 开发的用户。Bokeh
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6. 格拉迪奥：

Gradio 让创建 Python 脚本的交互式 UI 变得异常简单，降低了共享机器学习模型和数据分析的门槛。它在可视化模型输出、比较不同模型或实时演示模型功能等关键场景中表现出色，使 AI 更易于理解和使用。Gradio
GitHub

7. Streamlit：

对于试点项目，请使用 Streamlit。它使用户能够构建高度交互的数据探索和可视化应用程序，并强调速度、简洁性和快速迭代的能力。Streamlit
GitHub

在 2024 年，这些 Python 库不仅仅是工具，更是以前所未有的方式理解和与数据交互的门户。通过为你的项目选择合适的库，你将能够获得新的见解，讲述引人入胜的数据故事，并与你的受众进行更深层次的互动。