2024年常用的Python可视化框架及开源项目

以下是 2024 年一些较为流行的 Python 可视化框架及开源项目：
Matplotlib
框架声明：是 Python 中最基础、最广泛使用的可视化库之一，用于创建各种静态、动态和交互式图表。
官网地址：https://matplotlib.org/
框架文档：官网提供了详细全面的文档，包括教程、示例、API 参考等。
采用的技术栈：主要基于 Python，可与 NumPy、Pandas 等库结合使用。
用途：能绘制线图、散点图、柱状图、直方图、饼图、3D 图形等多种图表，适用于科学计算、数据分析、学术研究等领域的可视化展示。
Seaborn
框架声明：是一个基于 Matplotlib 的高级数据可视化库，专注于统计数据可视化。
官网地址：https://seaborn.pydata.org/
框架文档：文档内容丰富，包含教程、示例、API 说明等。
采用的技术栈：构建在 Matplotlib 之上，也常与 NumPy、Pandas 配合使用。
用途：提供了更简洁的语法和更美观的默认样式，用于绘制统计图形，如热力图、关联图、小提琴图等，可帮助用户更直观地理解数据的分布和关系。
Plotly
框架声明：是一个支持多种编程语言（包括 Python）的交互式可视化库。
官网地址：https://plotly.com/python/
框架文档：官网有详细的文档和丰富的示例。
采用的技术栈：使用 JavaScript 实现前端交互，通过 Python 接口进行调用。
用途：可以创建各种交互式图表，如折线图、柱状图、散点图、地图等，并且支持在线分享和嵌入到网页中。
Bokeh
框架声明：是一个专门用于创建交互式可视化的 Python 库。
官网地址：https://docs.bokeh.org/en/latest/
框架文档：提供了详细的用户指南、教程和 API 参考。
采用的技术栈：基于 Python 和 JavaScript，利用 HTML5 Canvas 进行图形绘制。
用途：常用于构建数据仪表盘、实时可视化应用等，支持多种图表类型和交互功能，如缩放、平移、悬停显示详细信息等。
Dash
框架声明：用于构建交互式数据仪表盘的 Python 框架。
官网地址：https://dash.plotly.com/
框架文档：文档详细，涵盖了快速入门、基础概念、高级特性等内容。
采用的技术栈：基于 Flask、Plotly.js 和 React.js 技术栈。
用途：提供了丰富的数据可视化组件和交互功能，可方便地与 Python 后端逻辑集成，适用于构建数据分析、监控和报告系统的可视化界面。
Pyecharts
框架声明：是一个用于生成 Echarts 图表的 Python 库。
官网地址：https://pyecharts.org/
框架文档：官网有完善的文档和示例。
采用的技术栈：依赖于 Echarts 和 Python，将 Python 数据转换为 Echarts 图表所需的 JavaScript 代码。
用途：可以创建各种精美的交互式图表，如柱状图、折线图、饼图、地图等，常用于数据可视化项目和报告中。
Altair
框架声明：是一个声明式的统计可视化库。
官网地址：https://altair-viz.github.io/
框架文档：提供了详细的文档和教程。
采用的技术栈：基于 Vega-Lite 可视化语法，与 Python 数据科学生态系统紧密集成。
用途：强调简洁的语法和可视化的表达，方便用户快速创建复杂的统计图表，适用于数据分析和探索。
Folium
框架声明：是一个用于创建交互式地图的 Python 库。
官网地址：https://python-visualization.github.io/folium/
框架文档：包括快速上手指南、示例和 API 参考。
采用的技术栈：利用 Leaflet.js 库进行地图绘制，结合 Python 数据处理能力。
用途：可轻松地在地图上添加标记、线条、多边形等元素，用于地理数据可视化、地理信息系统等领域。
NetworkX
框架声明：是一个用于创建、操作和研究复杂网络的 Python 库。
官网地址：https://networkx.org/
框架文档：文档丰富，包含教程、示例和 API 文档。
采用的技术栈：基于 Python 语言。
用途：适用于社交网络分析、生物网络、交通网络等各种网络数据的可视化和分析。
ggplot
框架声明：是基于 R 语言的 ggplot2 库的 Python 实现。
官网地址：https://yhat.github.io/ggplot/
框架文档：提供了用户指南、示例和 API 说明。
采用的技术栈：结合 Python 和 ggplot2 的绘图理念。
用途：遵循 “图形语法” 的原则，方便用户以一种结构化的方式创建复杂的统计图形。
Pygal
框架声明：是一个用于创建 SVG 图表的 Python 库。
官网地址：http://www.pygal.org/
框架文档：包含教程、示例和 API 参考。
采用的技术栈：使用 Python 生成 SVG 图形代码。
用途：可以生成各种类型的图表，如柱状图、折线图、饼图等，并且生成的图表具有良好的交互性和可扩展性。
Holoviews
框架声明：是一个用于构建灵活、可组合的可视化界面的 Python 库。
官网地址：https://holoviews.org/
框架文档：提供了详细的文档和示例。
采用的技术栈：与多个数据科学库集成，支持多种后端，如 Bokeh、Matplotlib 等。
用途：允许用户以声明式的方式构建可视化，方便进行数据分析和探索，以及创建复杂的可视化仪表盘。
Recollection
框架声明：是一个用于时间序列数据可视化的 Python 库。
官网地址：https://github.com/hammerlab/recollection
框架文档：在 GitHub 项目页面上有相关说明和示例。
采用的技术栈：基于 Python 开发。
用途：专注于时间序列数据的可视化展示和分析，提供了针对时间序列的特定可视化方法和工具。