Ⅰ python"高維數據"可視化用什麼庫
常見的Python可視化庫有哪些？
Matplotlib
Matplotlib是一個Python 2維繪圖庫，已經成為Python中公認的數據可視化工具，通過Matplotlib你可以很輕松地畫一些或簡單或復雜地圖形，幾行代碼即可生成線圖、直方圖、功率譜、條形圖、錯誤圖、散點圖等等。
Seaborn
Seaborn是基於Mtplotlib產生的一個模塊，專攻於統計可視化，可以和pandas進行無縫鏈接，使初學者更容易上手。相對於Matplotlib，Seaborn語法更簡潔，兩者關系類似於NumPy、和Pandas之間的關系。
HoloViews
HoloViews是一個開源的Python庫，可以用非常少的代碼行中完成數據分析和可視化，除了默認的Matplotlib後端外，還添加了一個Bokeh後端。Bokeh提供了一個強大的平台，通過結合Bokeh提供的互動式小部件，可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高維可視化，非常適合於數據的互動式探索。
Altair
Altair是Python的一個公認的統計可視化庫，它的API簡單、友好、一致，並建立在強大的vega-lite（互動式圖形語法）之上。Altair API不包含實際的可視化呈現代碼，而是按照vega-lite規范發出jsON數據結構。由此產生的數據可以在用戶界面中呈現，這種優雅的簡單性產生了漂亮且有效的可視化效果，且只需很少的代碼。
ggplot
ggplot是基於R的ggplot2和圖形語法的Python的繪圖系統，實現了更少的代碼繪制更專業的圖形。
它使用一個高級且富有表現力的API來實現線，點等元素的添加，顏色的更改等不同類型的可視化組件的組合或添加，而不需要重復使用相同的代碼，然而這對那些試圖進行高度定製的的來說，ggplot並不是最好的選擇，盡管它也可以製作一些非常復雜、好看的圖形。
Bokeh
Bokeh是一個Python互動式可視化庫，支持現代化Web瀏覽器展示。它提供風格優雅、簡潔的D3.js的圖形化樣式，並將此功能擴展到高性能交互的數據集，數據流上。使用Bokeh可以快速便捷地創建互動式繪圖、儀錶板和數據應用程序等。
Bokeh能與NumPy、Pandas，Blaze等大部分數組或表格式的數據結構完美結合。