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Python 计算生态推荐榜

2018 Python 计算生态四月推荐榜

18年4月10日 · 计算生态推荐榜 7001 人阅读

看见更大的世界，遇见更好的自己
See a better world to meet better for ourselves.

数据处理是 Python 世界最重要的应用领域之一，从搜索数据处理到股票数据量化分析，再到火星探测数据挖掘，其应用程度之广令人瞠目。numpy、pandas、matplotlib 等一批耳熟能详的计算生态有效支撑了 Python 数据处理大世界，然而，这才是冰山一角。“世界那么大，我想去看看”，在这个看脸的时代，看懂 Python 世界先从数据可视化开始吧！

2018 年 4 月，春天到了，赏春色、看数据，好事者参考全世界一批优秀程序员建议，在最优秀的 matplotlib、seaborn 第三方库之外，特别推荐 10 款相当优秀的 Python 数据可视化计算生态，一起让数据美起来！

Bokeh

Bokeh 是针对 Web 浏览器的交互式数据可视化 Python 第三方库，即它能够直接产生带有数据可视化效果的 Web 页面。Bokeh 支持大规模数据和流式数据可视化操作，数据展示速度快、交互性很强。

项目主页：https://bokeh.pydata.org/

Gleam

Gleam 能够将数据展示转变为可交互的 Web 页面，这其中，用户不需要了解非 Python 的其他语言。Gleam 能够与绝大部分 Python 数据可视化库对接，利用自带的 Web 服务器，将会直接过转变为 Web 页面效果。

项目主页：https://github.com/dgrtwo/gleam

Plotly

Plotly 是一个在线数据可视化平台，提供几百种数据可视化效果。Plotly 最大特点是能够在线即时展示数据可视化效果，对于异地协作开发十分有益。此外，Plotly 还提供了一些独特的可视化风格，有待读者挖掘哦！

项目主页：https://plot.ly/python/

PyQtDataVisualization

PyQtDataVisualization 是 Qt 数据可视化的 Python 接口，傍着 Qt 这棵大树，这个 Python 第三方库十分有料。与 Qt 定位类似，它特别适用于本地数据可视化程序开发，作为桌面或嵌入式软件的数据展示单元。

项目主页：https://www.riverbankcomputing.com/software/pyqtdatavisualization/intro

Pygal

Pygal 提供用来嵌入到 Web 页面中的数据可视化效果，与其他库相比，除了展示效果不同且有一定特点外，它能够将可视化效果图以 SVG 方式输出。Pygal 比较适合几万条以下小规模数据的可视化展示。

项目主页：http://www.pygal.org/

dataswim

dataswim，让数据去游泳，好想法！这是一个简单的数据可视化 Python 第三方库，提供的数据展示效果不多，但各具特点，即使最简单的曲线图也别具风格。简单、个性却专业，正是 dataswim 的发展路线。如果你是寻求个性的程序员，这个库适合你！

项目主页：https://github.com/synw/dataswim

geoplotlib

Geoplotlib 是创建地图及展示地理信息数据的 Python 第三方库，它能够绘制地理等高线图、热力型地图、点密度地图等。若要展示地图相关数据信息，在 seaborn 库之外，这个库绝对值得试用一下。

项目主页：https://github.com/andrea-cuttone/geoplotlib

ggplot

ggplot 是 R 语言 ggplot2 可视化系统对应的Python第三方接口，对于熟悉 R 语言的伙伴们来说，这个库十分友好。ggplot 简单易学、十分有趣而且相当强大，平凡的数据都能被绘制得美美的，不信来看图！

项目主页：http://ggplot.yhathq.com/

missingno

正如它的名字，missingno 用来对数据完整性进行快速的可视化汇总和检测，看图找缺失比读表更直观、更快捷。它提供矩阵、树状图、热力图等多种形式，以及过滤和排序等基本功能。查看数据缺失，missingno 不可或缺。

项目主页：https://github.com/ResidentMario/missingno

vispy

Vispy 是一个高性能交互式的 2D/3D 数据可视化 Python 第三方库，它可以通过 OpenGL 利用 GPU 对大规模数据进行高速可视化展示。Vispy 正走在一条通往真正大科学计算可视化功能库的道路上，在未来，用 Python 模拟气候变化并可视化将不再是个事儿！

项目主页：http://vispy.org/