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22个Python绘图包汇总,超实用的那种

今天我参考github,总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。
一共22个Python绘图包:

Python 绘图包

  • altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化
  • bokeh - 用于Python的交互式Web绘图
  • Chartify - Bokeh包装,使数据科学家更容易创建图表
  • diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图
  • ggplot - 基于R的绘图系统ggplot2
  • glumpy - OpenGL科学可视化库
  • holoviews - 来自注释数据的复杂和声明性可视化
  • ipychart - Jupyter Notebook中使用Chart.js
  • mayai - 用Python进行交互式科学数据可视化和3D绘图
  • matplotlib - 二维绘图库
  • missingno - 提供灵活的数据可视化工具集,允许基于matplotlib快速直观地总结数据集的完整性
  • plotly - 基于plotly.js的交互式网络可视化
  • PyQtGraph - 交互式实时2D/3D/图像打印和科学/工程小部件。
  • PyVista – 通过可视化工具包(VTK)的流线型界面进行3D绘图和网格分析
  • seaborn - 用于制作有吸引力且信息丰富的统计图形的库
  • toyplot - 儿童大小的Python绘图工具包,具有成人大小的目标
  • three.py - 基于PyOpenGL的易于使用的3D库。灵感来自Three.js
  • veusz - Python多平台GUI绘图工具和图形库
  • VisPy - 基于OpenGL的高性能科学可视化
  • vtk - 3D计算机图形、图像处理和可视化,包括Python界面
  • pandas-profiling - 生成具有可视化功能的统计分析报告,以进行快速数据分析
  • pyechars - 基于Echarts库的Python绘图库
最后再分享一个对应上面22个绘图包的思维导图:


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