Python可视化开源工具，在这里一口气统统拿下～
无论是做数据分析，软件系统还是为文章或报告提供有说服力的可视化图形，都是很棒的选择！
PyViz是一站式可视化开源工具聚集地，可以一键直达目的可视化库，主站保持持续更新。其中Python高级工具，只需几行代码，即可创建强大的绘图。
工具如下，可以看过来～
其中，可以直接进入到该库的Github链接。此外，关于该库的相关情况都一并展示在当前页面上，比如stars, contributors, 下载次数，license类型等，我们可以根据这些信息，来做相应选择。
核心部分库，后续的高级库大都是基于此库建立的；
高级共享API，共享 Pandas .plot() API 的库，基于核心 Python 或 JS 库构建。
其中，比如非常著名的matplotlib, 可以各种形式和跨平台的交互环境生成出版级质量的图形。Matplotlib 可用于 Python 脚本、Python/IPython shell、Web 应用程序服务器和各种图形用户界面工具包。
以及plotly.py 库，它是一个交互式、开源、基于浏览器的 Python 图形库 plotly.py 构建于plotly.js 之上，是一个高级声明性图表库。 plotly.js 附带 30 多种图表类型，包括科学图表、3D 图表、统计图表、SVG 地图、金融图表等。
下面不再赘举具体库的应用场景，大家可以自行进入查看。
Highlevel库
InfoVis 库专注于以可视化方式处理数据的高级操作，它是基于核心 Python 或 JS 库构建的。
原生GUI
InfoVis 库针对交互式绘图的本机桌面 GUI 界面。
SciVis
用于可视化位于现实世界坐标中的科学数据的库，通常使用 OpenGL 或 WebGL。
地理空间库Geospatial
专门用于处理地理坐标中的数据的工具。
图和网络
专门专注于可视化图形（网络）的工具。其他部分列出的其他几个绘图库也可以绘制图形，包括 Bokeh、HoloViews、Matplotlib 和 Plotly。
翻译结果图和网络专门专注于可视化图形（网络）的工具。 其他部分列出的其他几个绘图库也可以绘制图形，包括 Bokeh、HoloViews、Matplotlib 和 Plotl
除以上，其他相关可视化工具。
海量数据渲染
用于在可视化之前栅格化/聚合数据的工具，这可以使渲染速度更快，允许更大的数据集，或者使使用远程数据集（通过服务器端渲染）变得可行。
仪表板 Dashboarding
用于创建实时 Python 支持的 Web 应用程序或仪表板的库，用户可以与之交互以探索或分析数据。
颜色映射
用于生成新颜色图的颜色图和工具的集合。
休眠项目
截至目前，作者不再开发或认可的工具。
以上，大家可以根据具体的应用需求，以及具体库的受欢迎程度（通常就看高下载量），进行选择和尝试～
参考资料：
[1] https://pyviz.org/tools.html
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原创文章，作者：门童靖博士，如若转载，请注明出处：https://www.agent-universe.cn/2023/10/10715.html
