用Python创建图形的方式非常多,除了开源库,商业库也不少。其中mateplotlib是Python领域中使用最广泛的绘图工具,但是它在统计图表的创建和展示方面仍然有许多缺点。

虽然可以创建漂亮的图表,但是需要耗费大量的精力,因为他原本是为印刷而设计的。先不管美不美观,至少他足以应付大部分需求。

在pandas中,我跟其他开发人员一直都在寻求使数据分析中的大部分绘图工作变得更简单的办法。那么广泛使用的图形化工具有哪些呢?今天六星源课堂简单来介绍几个。

1.Chaco

Chaco是由Enthought开发的一个绘图工具包,它既可以绘制静态图又可以生成交互式图形。它非常适合用复杂的图形化方式表达数据的内部关系。跟mateplotlib相比,Chaco对交互的支持要好得多,而且渲染速度很快。如果要创建交互式的GUI应用程序,它确实十分不错的选择。

2、mayavi

mayavi项目是一个基于开源C++图形库VTK的3D图形工具包。跟mateplotlib一样,mayavi也能集成到IPython以实现交互式使用。通过鼠标和键盘操作,图形可以被平移、旋转、缩放。

3、其他库

当然,Python领域中还有许多其他的图形化库和应用程序:PyQwt、Veusz、gnuplotpy、biggles等。

我就曾经见过PyQwt被用在基于Qt框架的GUI应用程序,许多库都还在不断的发展。近几年来,我发现了一个总体趋势:大部分库都在向基于Web四维技术发展,并逐渐远离桌面图形技术。

基于Web技术的图形化是必然的发展趋势,毫无疑问,许多基于Flash或JavaScript的静态或交互式图形化工具已经出现了很多年。

而且类似的新工具包一直在不断涌现,相比之下,非Web式的图形化开发工作在近几年中减慢了许,Python以及其他数据分析和统计计算环境都是如此。

于是,开发方向就变成了实现数据分析和准备工具与Web浏览器之间更为紧密地集成,希望这个思路今后能成为Python以及非Python用户之间富有成效的协作手段。

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