Python数据工具箱—数据可视化库

数据可视化主要用于做数据结果展示、数据模型验证、图形交互和探查等方面。

/函数 描述 推荐度
Matplotlib [第三方库] Matplotlib是Python的2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成多种高质量图形 ★★★
seaborn [第三方库] Seaborn是在Matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,它可以作为Matplotlib的补充 ★★
bokeh [第三方库] Bokeh是一种交互式可视化库,可以在WEB浏览器中实现美观的视觉效果 ★★★
Plotly [第三方库] Plotly提供的图形库可以进行在线WEB交互,并提供具有出版品质的图形,支持线图、散点图、区域图、条形图、误差条、框图、直方图、热图、子图、多轴、极坐标图、气泡图、玫瑰图、热力图、漏斗图等众多图形 ★★★
VisPy [第三方库] VisPy是用于交互式科学可视化的Python库,旨在实现快速,可扩展和易于使用 ★★
PyQtGraph [第三方库] PyQtGraph是一个建立在PyQt4 / PySide和numpy之上的纯Python图形和GUI库,主要用于数学/科学/工程应用 ★★
ggplot [第三方库] ggplot是用Python实现的图形输出库,类似于 R中的图形展示版本 ★★★

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360°把脉运营问题并贴合数据场景落地


本书主要基于Python实现,其中主要用到的计算库是numpy、pandas和sklearn,其他相关库还包括:
  • 标准库:re、time、datetime、json、 base64、os、sys、cPickle、tarfile
  • Python调用R的rpy2
  • 统计分析:Statsmodels
  • 中文处理:结巴分词
  • 文本挖掘:Gensim
  • 数据挖掘和算法:XGboost、gplearn、TPOT
  • 爬虫和解析:requests、Beautiful Soup、xml
  • 图像处理:OpenCV和PIL/Pollow
  • 数据读取:xlrd、pymongo、pymysql
  • 数据预处理:imblearn
  • 展示美化类:Matplotlib、pyecharts、graphviz、prettytable、wordcloud、mpl_toolkits、pydotplus
如果你对以下内容感兴趣,那么本书将值得一看:
  • KMeans聚类的自动K均值的确立方法
  • 基于软方法的多分类模型组合评估模型的应用
  • 基于自动下探(下钻、细分)的应用
  • 基于增量学习的多项式贝叶斯分类
  • pipeline管道技术的应用
  • 基于超参数的自动参数值的优化方法
  • 特征自动选择
  • 文本分类、文本主题挖掘
  • 基于自动时间序列ARIMA的P、D、Q的调整
  • python决策树规则输出
  • 基于自定义图像的文本标签云
  • 非结构化数据,例如图像、音频、文本等处理
  • 对象持久化处理
  • 如何使用Python调用R实现数据挖掘
  • 自动化学习:增加了对于自动化数据挖掘与机器学习的理论、流程、知识和应用库介绍,并基于TPOT做自动化回归和分类学习案例演示
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