Python最好用的可视化库 _Python

今天，我将深入探讨Python/ target=_blank class=infotextkey>Python中的数据可视化世界，更具体地说，我们如何利用一些官方库来可视化SQL查询的结果，已有的“轮子”可以让这个过程变得轻松愉快。我们接下来将分别给出几个库的简介及运行结果。

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Matplotlib：你可靠的伙伴在谈论Python中的数据可视化时，没有提到Matplotlib就不算开始。这个库多年来一直是我的首选。Matplotlib具有无穷无尽的自定义选项，它允许你从SQL查询结果直接创建令人惊叹的可视化效果。从基本的折线图到复杂的散点图，它应有尽有。

import matplotlib.pyplot as plt# Sample datax = [1, 2, 3, 4, 5]y = [10, 15, 7, 12, 9]# Create a line chartplt.plot(x, y, marker='o')plt.title('Sample Line Chart')plt.xlabel('X-axis')plt.ylabel('Y-axis')plt.show()

运行结果如下：

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Seaborn：美感与洞察相遇的地方如果你正在寻求更具美感的可视化效果， Seaborn应该是你的选择。建立在Matplotlib之上，Seaborn为你的图表增加了额外的风格和精致感。它的语法清晰简洁，非常适合从你的SQL数据中创建令人印象深刻的视觉故事。

import seaborn as sns# Sample data in a DataFrameimport pandas as pddata = https://www.isolves.com/it/cxkf/yy/Python/2023-09-20/pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],'Values': [25, 40, 30, 10, 50]})# Create a bar plotsns.barplot(x='Category', y='Values', data=data)plt.title('Sample Bar Plot with Seaborn')plt.show()

运行结果如下：

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Plotly：交互魔力释放当静态图表无法满足需求时，Plotly以其交互性的能力介入。这个库将你的SQL查询结果转化为用户可以交互的动态可视化效果。无论是缩放、悬停还是平移， Plotly都可以胜任。
【Python最好用的可视化库】

import plotly.express as px# Sample data in a DataFramedata = https://www.isolves.com/it/cxkf/yy/Python/2023-09-20/pd.DataFrame({'Year': [2018, 2019, 2020, 2021],'Revenue': [120, 150, 180, 200]})# Create an interactive line chartfig = px.line(data, x='Year', y='Revenue', title='Interactive Line Chart')fig.show()

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AltAIr：图表中的声明性魅力Altair是关于声明性可视化的。基于Vega-Lite语法的简洁语法使Altair能够快速从SQL查询结果中生成各种可视化效果。它非常适合那些注重简单而不失精致的人。

import altair as alt# Sample data in a DataFramedata = https://www.isolves.com/it/cxkf/yy/Python/2023-09-20/pd.DataFrame({'Month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr'],'Sales': [500, 600, 800, 700]})# Create a bar chart using Altairchart = alt.Chart(data).mark_bar().encode(x='Month',y='Sales').properties(title='Altair Bar Chart')chart.show()

这些只是我最喜欢的一些用于可视化SQL查询结果的Python库。其中，我最喜欢使用的是plotly库，它功能强大，并且有很多内置的模板可供调佣，打开其官方网站，就可以一眼轻松地领略到它的强大之处。