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作为全球使用最广泛、最流行的语言之一，Python的用例和应用程序列表似乎在不断增长。从机器学习到桌面软件，从移动应用程序到物联网，Python 的持续增长很大程度上归功于它在过去几年中有效推动软件和数据领域一些最有趣的创新的能力。
Python 受到特别赞扬和采用的一个领域是数据科学领域。随着越来越多的公司、研究机构和个人转向高级分析实践和平台来开发新想法或改进业务运营，对能够高效收集和分析数据的编程语言的需求也相应增加。在这个领域，Python 爱好者继续提倡 Python 提供了一些可用的最佳数据可视化库，使数据分析比以往任何时候都更快、更容易。
为了更好地了解在数据可视化和数据科学中使用 Python 的一系列好处，让我们探索一下为什么语言本身是这个特定领域的好选择背后的一些基础知识，以及一些最流行的数据可视化今天使用的库。虽然与任何开源语言一样，Python 总是在不断发展并通过新工具得到增强，但本指南提供了一个快照，说明如果您想以程序员的身份深入数据科学和可视化领域，为什么 Python 是一种理想的学习语言。
为什么 Python 是数据可视化和数据科学的理想选择？
也许 Python 在科研界广泛使用的主要原因是其相对容易的学习曲线和简单的语法相结合，这使得没有全面的工程或编程背景的人仍然可以使用它。除了语言的这些结构优势之外，来自学术界和工业界的许多工程师还引用了通过 Python API 提供的深度学习框架，以及网络上提供的各种科学特定包。
这些包是 Python 的其他主要优势之一的结果——全球开发人员的大量且不断增长的追随者继续推动语言的极限和潜力。以下是 Python 提供的其他一些固有优势（既适用于通用编程，也适用于数据科学和数据可视化）：
- Python 直观设计的语法使该语言比许多竞争开发语言更容易和更清晰地阅读
- Python 既提供了一个大型标准库，又提供了前面提到的大型全球开发人员社区的众包优势
- Python的交互方式使得测试代码变得简单高效，节省了开发端的时间
- Python 还使开发人员可以轻松地扩展代码，方法是附加可以用其他编译语言（如C++或C ）实现的新模块。
- 因为 Python 是一种富有表现力的语言，它可以直接嵌入到应用程序中，从而实现可编程接口。
- 您可以在任何主要操作系统上运行您的 Python 代码，包括 Windows、Mac OS X、UNIX 和 Linux。
- Python 也是每个开发人员最喜欢的东西——可以免费下载并用于您的应用程序。虽然一些额外的库和功能有付费专区，但您可以使用免费的基础库做大量工作。
Python 如何使数据可视化和数据科学更容易？
除了 Python 的结构优势之外，不断扩展的 Python 数据可视化库还为希望轻松分析和评估通过应用程序收集的数据的程序员提供了一个选项菜单。事实上，有太多可用的 Python 数据可视化库，选择合适的库可能令人望而生畏。
但是，每个人都应该知道一些特别受欢迎的选项。在我们深入研究这些之前，我们还要介绍一些关键原则，以便在评估哪些 Python 数据工具适合您时了解。
静态和动态数据可视化之间的区别
根据向观众展示可视化的位置，程序员必须决定是使用静态可视化还是动态可视化。
您在网络上最常看到静态可视化的地方是信息图表，读者和用户可以很容易地消化这些图表，或者将其转换为 PDF 或会议讲义。您可以将静态可视化视为“二维”——它们充当已收集和分析的数据的摘要或报告，但不允许查看它们的任何人实际搜索或操作数据本身。
相比之下，动态或交互式可视化通常采用允许更多交互的“仪表板”或门户的形式（一个著名的例子是在冠状病毒大流行早期开发的约翰霍普金斯 COVID-19 仪表板）。动态或交互式可视化允许用户自己使用数据，例如创建搜索字段或使用过滤器根据特定兴趣或查询返回图形或数据集。显然，有各种各样的动态可视化可用，但这是核心区别。
信息、科学和地理空间可视化
除了可视化允许用户或查看者执行的操作之外，Python 中还提供了一些数据可视化的子类别，这些子类别基于数据所用于的实际研究或学习目标。其中第一个是信息可视化，它涵盖数字或非数字抽象数据的二维或三维静态或交互式可视化。简而言之，这些可视化通常采用图表、折线图、散点图或其他传统数学课绘图原则的形式。然而，可以通过 Python 显示或交互的数据的大小显然比以前呈指数级增长。
第二类是科学可视化，它可以允许数据的三维或四维投影（例如人脑内部、大气层或类似的想法），这在以前是无法全面观察的。最后，地理空间可视化正在迅速成为另一种流行的选择，特别是对于查看和处理卫星图像等内容。
什么是最好的 Python 数据可视化库？
虽然 Python 中有数十种不同的数据可视化库可用，但以下是目前开发人员中最流行和最通用的一些选择：
Matplotlib
自 2003 年发布以来，matplotlib为开发人员提供了一个强大的绘图库，使用户能够有效控制特定图形的每个元素。尽管它是 Python 可用的最古老的信息可视化库之一，但各种各样的绘图类型和用例继续推动其广泛使用。
Matplotlib 提供了一个 pyplot 模块，其中包含一系列函数，允许使用它创建各种绘图。这包括研究和数据科学家的一些标准票价，例如条形图、直方图、线图、散点图、面积图和饼图。
除了 matplotlib 的基本功能外，还有一些库构建在 matplotlib 核心之上，提供特定领域的 API（和附加功能）。一些最受欢迎的包括 Seaborn、Pandas 和 ggpy。
普罗宁
Plotnine为具有 R 语言经验的程序员提供了一个更容易的入口，可以让他们充分利用 Python 进行数据可视化。它是 Python 图形语法的一种实现，但也结合了 R 广泛使用的绘图库 ggplot2 中的元素。这种组合允许用户通过将数据映射到实际构成绘图的可视对象来绘制绘图，而底层一致的 API 允许用户高效地创建不同的数据可视化，而无需不断地参考底层文档。
卡托比
Cartopy是一个 Python 包，它为程序员提供了一组工具，用于创建包含 Python 标准绘图包 matplotlib 的投影感知地理空间图。
Cartopy 因其面向对象的投影定义以及在这些投影之间转换点、线、矢量、多边形和图像的能力而广受欢迎。简而言之，Cartopy 提供了一种简单且制图准确的方法来生成地图，并在这些地图上表示地理空间数据（如路径上的点或全球目的地）以便于查看和操作。
一个类似的工具是Folium，除了提供 Cartopy 的地图绘制元素外，它还允许开发人员创建满足基本用户需求的功能，如放大和缩小、单击和拖动地图，或添加标记或选项卡。
失踪者
Missingno是一个基于 matplotlib 的小型 Python 库，可帮助您显示和探索缺失数据。它提供内置的可视化效果，让您可以从不同的角度可视化缺失数据：条形图（如下所示，显示每列存在的值计数，忽略缺失值）、矩阵、热图和树状图。这对于试图确定查询或研究的潜在后续步骤的数据科学家和研究人员来说是无价的，而不是简单地汇总收集的或现有数据的其他图书馆。
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