Python必备的可视化工具有哪些-创新互联
这篇文章给大家分享的是有关Python必备的可视化工具有哪些的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
1、灯果可视化
灯果数据可视化BI软件是新一代人工智能数据可视化大屏软件,内置丰富的大屏模板,可视化编辑操作，无需任何经验就可以创建属于你自己的大屏，被广泛应用于商业、经济、医疗等领域的中。
灯果可视化专注于数据可视化大屏应用，针对可视化大屏的制作分享流程进行了深度优化，尽管从表面上看都是拖拽式编辑方式，但是和其他BI产品相比，使用灯果制作大屏会更加简单，用户体验更好。
软件提供了50+可视化图表组件，支持自定义组件和自定义动画，能够满足各种可视化需求，制作出各种酷炫的可视化大屏。灯果大屏模板商城提供了100+可视化大屏模板，覆盖各个行业，一键替换数据，生成大屏。
软件支持Windows/macOS/Linux系统的客户端软件，所有的操作都在本地终端进行，和SAAS相比更加安全，而且不需要进行单独的私有化部署。同时灯果还支持局域网版本和OEM版本，满足您的各种需求。
2、Jupyter：大数据可视化的一站式商店
JupyteR是一个开源项目，通过十多种编程语言实现大数据分析、可视化和软件开发的实时协作。 它的界面包含代码输入窗口，并通过运行输入的代码以基于所选择的可视化技术提供视觉可读的图像。
但是，以上提到的功能仅仅是冰山一角。 Jupyter Notebook可以团队共享，以实现内部协作，并促进团队共同合作进行数据分析。 团队可以将Jupyter Notebook上传到GitHub或Gitlab，以便能共同合作影响结果。团队可以使用Kubernetes将Jupyter Notebook包含在Docker容器中，也可以在任何其他使用Jupyter的机器上运行Notebook。 在最初使用Python和R时，Jupyter Notebook正在积极地引入Java，Go，C＃，Ruby等其他编程语言编码的内核。
除此以外，Jupyter还能够与Spark这样的多框架进行交互，这使得对从具有不同输入源的程序收集的大量密集的数据进行数据处理时，Jupyte能够提供一个全能的解决方案。
3、Tableau：AI，大数据和机器学习应用可视化的最佳解决方案
Tableau是大数据可视化的市场领导者之一，在为大数据操作，深度学习算法和多种类型的AI应用程序提供交互式数据可视化方面尤为高效。Tableau可以与Amazon AWS，MySQL，Hadoop，Teradata和SAP协作，使之成为一个能够创建详细图形和展示直观数据的多功能工具。 这样高级管理人员和中间链管理人员能够基于包含大量信息且容易读懂的Tableau图形作出基础决策。
4、Google Chart：Google支持的免费而强大的整合功能
谷歌是当今领导力的代名词。正如谷歌浏览器是当前最流行的浏览器一样，谷歌图表也是大数据可视化的最佳解决方案之一，更不用说它是完全免费的，并得到了Google的大力技术支持。 为什么它能得到Google的支持？ 因为通过Google Chart来分析的数据显然是要用于训练Google研发的AI，这样的合作对于各方来说都是双赢的。Google Chart提供了大量的可视化类型，从简单的饼图、时间序列一直到多维交互矩阵都有。 图表可供调整的选项很多。如果需要对图表进行深度定制，可以参考详细的帮助部分。该工具将生成的图表以HTML5 / SVG呈现，因此它们可与任何浏览器兼容。 Google Chart对VML的支持确保了其与旧版IE的兼容性，并且可以将图表移植到最新版本的Android和iOS上。 更重要的是，Google Chart结合了来自Google地图等多种Google服务的数据。 生成的交互式图表不仅可以实时输入数据，还可以使用交互式仪表板进行控制。
5、D3.js：以任何您需要的方式直观地显示大数据
D3.js代表Data Driven Document，一个用于实时交互式大数据可视化的JS库。 由于这不是一个工具， 所以用户在使用它来处理数据之前，需要对Javascript有一个很好的理解，并能以一种能被其他人理解的形式呈现。 除此以外，这个JS库将数据以SVG和HTML5格式呈现，所以像IE7和8这样的旧式浏览器不能利用D3.js功能。从不同来源收集的数据如大规模数据将与实时的DOM绑定并以极快的速度生成交互式动画（2D和3D）。 D3架构允许用户通过各种附件和插件密集地重复使用代码。
6、Tangle
Tangle是一个Java库和工具，不仅仅是视觉化，还允许设计师和开发者创建reactive程序，对数据的关系可以提供深层理解。例如，一个网页端的转换计算器能够转换货币或测量。
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