1，什么是可视化编程工具00:00 / 00:5170% 快捷键说明 空格: 播放 / 暂停Esc: 退出全屏 ↑: 音量提高10% ↓: 音量降低10% →: 单次快进5秒 ←: 单次快退5秒按住此处可拖拽 不再出现 可在播放器设置中重新打开小窗播放快捷键说明
2，一般Python都用什么可视化开发工具平台常见的Python可视化库有哪些？MatplotlibMatplotlib是一个Python 2维绘图库，已经成为Python中公认的数据可视化工具，通过Matplotlib你可以很轻松地画一些或简单或复杂地图形 ， 几行代码即可生成线图、直方图、功率谱、条形图、错误图、散点图等等 。SeabornSeaborn是基于Mtplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化，可以和pandas进行无缝链接 ， 使初学者更容易上手 。相对于Matplotlib ， Seaborn语法更简洁，两者关系类似于NumPy、和Pandas之间的关系 。HoloViewsHoloViews是一个开源的Python库，可以用非常少的代码行中完成数据分析和可视化，除了默认的Matplotlib后端外，还添加了一个Bokeh后端 。Bokeh提供了一个强大的平台，通过结合Bokeh提供的交互式小部件，可以使用HTML5 canvas和WebGL快速生成交互性和高维可视化 ， 非常适合于数据的交互式探索 。AltairAltair是Python的一个公认的统计可视化库，它的API简单、友好、一致，并建立在强大的vega-lite（交互式图形语法）之上 。Altair API不包含实际的可视化呈现代码 ， 而是按照vega-lite规范发出JSON数据结构 。由此产生的数据可以在用户界面中呈现，这种优雅的简单性产生了漂亮且有效的可视化效果，且只需很少的代码 。ggplotggplot是基于R的ggplot2和图形语法的Python的绘图系统，实现了更少的代码绘制更专业的图形 。它使用一个高级且富有表现力的API来实现线，点等元素的添加，颜色的更改等不同类型的可视化组件的组合或添加，而不需要重复使用相同的代码，然而这对那些试图进行高度定制的的来说，ggplot并不是最好的选择，尽管它也可以制作一些非常复杂、好看的图形 。BokehBokeh是一个Python交互式可视化库，支持现代化Web浏览器展示 。它提供风格优雅、简洁的D3.js的图形化样式，并将此功能扩展到高性能交互的数据集，数据流上 。使用Bokeh可以快速便捷地创建交互式绘图、仪表板和数据应用程序等 。Bokeh能与NumPy、Pandas，Blaze等大部分数组或表格式的数据结构完美结合 。【可视化程序开发工具，什么是可视化编程工具】
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