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发表于 更新于 分类于 Waline：

python数据可视化

Pandas支持的可视化后端:matplotlib、bokeh、plotly等

Pandas-matplotlib

老版绘图工具，不支持交互，但是资料较多，支持图表多，pandas的默认绘图后端

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import matplotlib.pyplot as plt
x = [0, 1]
y = [0, 1]
plt.figure()
plt.plot(x, y)
plt.savefig("test.jpg")
plt.show()
#--pandas使用--
df = pd.DataFrame(result)
df.plot()
plt.show()

Pandas-Bokeh

首先安装pip install pandas-bokeh

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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import pandas_bokeh
pd.set_option('plotting.backend', 'pandas_bokeh')
df = pd.DataFrame(result)
df.plot_bokeh()
plt.show()

Pandas-plotly

Pandas-hvplot

hvPlot提供了基于HoloViews和Bokeh的高级绘图API

Pyecharts

pyecharts/pyecharts

支持交互，基于Echarts，运行后会生成个html在项目目录，要在浏览器打开就可以看到图标了

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import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
    x = [0, 1]
    y = [0, 1]
    line = (
        Line()
        .add_xaxis(x)
        .add_yaxis("y", y)
    )
    line.render()

参考

09-选择适合你的Python可视化工具