技术推荐| 15个数据科学Python库总结

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功能强大的分组

可视化

4)Matplotlib

地址：https://matplotlib.org

Matplotlib 是另一个 SciPy Stack 核心软件包和另一个 Python 库，专为轻松生成简单而强大的可视化而量身定制。它是一个顶尖的软件，使得 Python(在 NumPy、SciPy 和 Pandas 的帮助下)成为 MatLab 或 Mathematica 等科学工具的显著竞争对手。然而，这个库比较底层，这意味着你需要编写更多的代码才能达到高级的可视化效果，通常会比使用更高级工具付出更多努力，但总的来说值得一试。花一点力气，你就可以做到任何可视化：

线图

散点图

条形图和直方图

饼状图

茎图

轮廓图

场图

频谱图

还有使用 Matplotlib 创建标签、网格、图例和许多其他格式化实体的功能。基本上，一切都是可定制的。

该库支持不同的平台，并可使用不同的 GUI 工具套件来描述所得到的可视化。许多不同的 IDE(如 IPython)都支持 Matplotlib 的功能。

还有一些额外的库可以使可视化变得更加容易。

5)Seaborn

地址：https://seaborn.pydata.org

Seaborn 主要关注统计模型的可视化;这种可视化包括热度图(heat map)，可以总结数据但也描绘总体分布。Seaborn 基于 Matplotlib，并高度依赖于它。

6)Bokeh

地址：http://bokeh.pydata.org

Bokeh 也是一个很好的可视化库，其目的是交互式可视化。与之前的库相反，这个库独立于 Matplotlib。正如我们已经提到的那样，Bokeh 的重点是交互性，它通过现代浏览器以数据驱动文档(D3.js)的风格呈现。

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