大家好，今天我要带你深入了解python数据可视化工具，这个python数据可视化工具里的新星，绝对让你眼前一亮。

好学编程:4款Python可视化开发工具,选哪个随便

在Python编程旅程中，选择合适的可视化开发工具能显著提升开发体验。这里为您推荐四款备受好评的工具：Visual Studio Code、Jupyter Notebook、Spyder，以及一款未提及但同样重要的IDE。它们各具特色，任选其一，完全取决于您的个人喜好和项目需求。

Streamlit （更新于2小时前，star数23k）：这款工具让你在短时间内将数据脚本转变为可共享的Web应用程序，无需繁琐的开发过程。Streamlit是Python的开源选择，且完全免费。通过社区云平台，你可以方便地部署、管理和分享你的应用程序。

其次，Seaborn在Matplotlib基础上提供更直观的语法，尤其适合创建统计图形，并且与Pandas无缝集成。对于快速实现和非交互性需求，Seaborn是个不错的选择。Bokeh则适用于web应用程序中的交互式可视化，尤其是需要构建复杂交互式仪表板时。它的图形语法方法对于喜欢结构化和模块化编程的人来说更具吸引力。

Spyder - 科学计算首选Spyder专为科学计算设计，提供编辑器、控制台和变量管理器，便于数据处理和分析。 Jupyter - 数据科学利器基于Web的Jupyter Notebook，便于数据清洗、建模和分享，是数据科学和机器学习的常用平台。

Jupyter Notebook若你对数据可视化或机器学习感兴趣，Jupyter Notebook是你的理想选择。只需在命令行输入特定命令，浏览器即可自动启动并展示笔记本界面。Jupyter Notebook以在单元格中执行代码、绘制图形和表格的能力见长，非常适合数据科学和机器学习项目。

好学编程整理了8个在VS Code中提升Python开发体验的实用扩展： Microsoft官方出品的Python extension，功能全面且稳定。 Python Preview，实时代码可视化，让你的代码结果一目了然，还能自定义主题。 Sort lines扩展，对代码进行排序和去重，便于数据清洗和文本分类任务。

为什么使用python语言作为可视化的首选工具

1、选择Python作为可视化的首选工具，主要基于其多方面的优势。首先，Python拥有庞大且活跃的社区支持，这意味着有大量的开源库和框架可供使用，特别是在数据可视化领域，如Matplotlib、Seaborn、Plotly、Bokeh等，这些库提供了丰富的图表类型和高度可定制的功能，能够满足从简单到复杂的各种可视化需求。

2、Python提供了丰富的库和工具，使得编写自动化脚本和任务变得更加简单和高效。 网络爬虫和数据挖掘：由于Python具有强大的爬虫库，如Scrapy和BeautifulSoup，它被广泛应用于网络爬虫和数据挖掘。使用Python编写爬虫程序可以快速抓取和提取网页中的信息，并进行数据分析和挖掘。

3、Python是数据分析和科学计算的热门语言之一。Python有许多强大的库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等，可以用于数据处理、数据分析和数据可视化。这些库使得Python成为数据科学家和分析师的首选工具。 人工智能 Python在人工智能领域也发挥着重要作用。

4、简单：Python奉行简洁主义，易于读写，它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。 免费：Python是开源软件。这意味着你不用花一分钱便能复制、阅读、改动它，这也是Python越来越优秀的原因——它是由一群希望看到一个更加优秀的Python的人创造并经常改进着的。

5、Python在数据分析和机器学习领域占据主导地位。它拥有如NumPy、Pandas、Scikit-learn等强大的库，这些库简化了数据的处理、分析和可视化。Python也广泛应用于开发智能系统和深度学习模型。 网络爬虫：Python是编写网络爬虫的首选语言。通过使用如Requests和BeautifulSoup等库，可以轻松地从网站上抓取信息和数据。

【Python】数据可视化库Plotly(含各类图介绍)

1、【Python】探索Plotly：丰富的数据可视化库当我们谈论数据可视化时，matplotlylib和pyecharts是常见的工具。然而，今天要重点关注的是Plotly，一款因其前端使用JavaScript而展现出独特魅力的库。可以直接通过pip进行安装：github.com/plotly/plotly.py。

2、在Python数据可视化领域中，Plotly是一个强大的工具。让我们探索其基本概念和功能。Plotly的基础在于offline.plot和offline.iplot。它们允许用户在本地或在线创建交互式图表。流程从导入plotly库开始，然后使用offline模块生成静态图表。接下来，我们关注常见图形绘制。折线图和散点图用于展示数据趋势与关系。

3、Python 系列 05 - 基于Plotly的数据可视化本篇内容主要介绍如何使用Plotly库进行数据可视化，包括安装、图表绘制、模块功能、导出静态图像、定制选项以及生成离线图表等。 安装Plotly库直接选用Plotly库进行可视化，安装步骤略过。

4、本文将简要介绍如何利用 Python 的 Plotly 库进行数据可视化。在数据可视化领域，Plotly 引擎因其强大功能和丰富的图形类型受到青睐。Plotly 是一款在线数据可视化平台，能够绘制包括条形图、散点图、饼图、直方图以及3D图在内的多种图形，并支持在线编辑。

希望这篇文章能让你对python数据可视化工具有更深的了解。如果你觉得不错，不妨考虑入手，它绝对会是你生活中的一个亮点！