Python数据分析NumPy和pandas(二十九、其他Python可视化工具)

与其他开源工具一样,在 Python 中创建图形有很多选项(太多了,无法一一列举)。自 2010 年以来,主要开发工作集中在创建用于在 Web 上发布交互式图形上。例如: Altair、Bokeh 和 Plotly 等工具,可以在 Python 中指定用于 Web 浏览器的动态交互式图形。如果要创建用于打印或 Web 的静态图形,建议使用 matplotlib 和基于 matplotlib 构建的库,例如 pandas 和 seaborn,以满足我们的开发和数据分析需求。

总结一下:这几次记录的的目标是学习使用 pandas、matplotlib 和 seaborn 进行一些基本的数据可视化。数据可视化是一个活跃的研究领域,值得我们更加深入的学习。后面将学习使用 pandas 进行数据聚合和分组操作。

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