从静态到动态:Matplotlib与Plotly的对比

数据可视化是数据科学和分析的关键要素,可以增强对复杂数据的理解和交流。

Python的数据可视化库有很多,目前使用广泛的主要有两个,一个是老牌的Matplotlib,一个是新秀Plotly

Matplotlib通常被认为是Python数据可视化的基础库,自2003年以来一直是数据科学家,分析师和研究人员的坚定伙伴。

Plotly,作为Python数据可视化领域的一位后起之秀。

2013年,面对动态与交互式数据可视化的迫切需求应运而生,其绘制的图表不仅数据承载丰富,且具备极强的视觉吸引力与交互特性,能够很好地适配网络应用场景。

本文从自己的使用经验来比较两者的优缺点。

1. Matplotlib

Matplotlib诞生至今已有20多年,为了适应可视化的发展,经历了多次的变革,它的主要优点有:

  1. 绘图类型丰富:这是历史悠久的好处,它支持的图表类型非常多,几乎能够满足任何需求
  2. 定制化能力强:可以对可视化的各个方面的精细控制
  3. 图片质量高:能够生成符合科学出版物和演示标准的高质量图像
  4. 与其他库集成Matplotlib与很多其他Python库(如NumPyPandasSciPy)都有集成,允许在绘图前进行无缝的数据操作和分析

它的缺点也很明显,主要有:

  1. 学习难度高:诞生比较早,受MATLAB的编程风格影响,对新手来说会觉得绘制一个图比较繁琐
  2. 图表样式朴素:特别是与后面介绍的Poltly比,默认的样式明显是上个世代的风格
  3. 代码冗长:绘制一个简单的图表也需要多行代码
  4. 互动性差:都是静态图片,稍微变化数据范围也要重新生成

2. Plotly

我自从开始使用Plotly之后,使用Matplotlib越来越少了,Plotly图表的交互性是我选择它的最主要原因。

Plotly的主要优点包括:

  1. 交互性强:创建交互式的可视化图表,支持悬停、单击、缩放和平移等等
  2. Web集成:无缝集成到Web应用程序,博客和仪表板中
  3. 图表功能多:支持多种图表类型,从散点图到3D图
  4. 文档更清晰:从Plotly的文档很容易找到你所需要的绘图信息和参数。这一点比Matplotlib的文档要好很多

当然,作为后起之秀,它的缺点不多,我觉得可能算是问题的有两点。

一是性能问题,遇到超大数据集或复杂可视化时,渲染时间很慢(这也是因为Plotly提供的不是静态图片,而是交互式的页面);

还有一个就是,虽然Plotly提供了一个供本地使用的开源库,但一些高级特性和功能只能通过Plotly的在线云服务提供。

如果你的工作环境安全要求高,或者只能离线,那么Plotly的有些功能会有限制。

3. 总结

目前来看,Matplotlib依然是一个流行的库,它非常适合创建静态可视化,可以作为新Python用户的理想起点。

如果你要做报告或者论文,那么用Matplotlib生成应用其中的图表非常合适。

Plotly更适合创建美观,交互式的图表,以显示在Web浏览器中。

如果你的分析数据经常变化,分析时需要来来回回的查看数据各个阶段的情况,那么用Plotly更好。

总之,如果现阶段让我做选择,我会倾向于Plotly

因为它能够以最少的代码创建出令人惊叹的可交互的可视化效果。

当然,正确的选择最终取决于你的项目要求。

因此,无论是Matplotlib还是Plotly,最适合你的库是最符合你的技能和数据可视化项目需求的库。

4. 补充

Python中还有两个可视化库也不错,但是没有MatplotlibPlotly这么知名。

一个是Seaborn,它是基于Matplotlib库并提供了更高级的接口和更丰富的图形样式,可以看作是一个更简单,更易用的Matplotlib

如果对图表的定制化没有那么高要求的话,可以考虑在使用Matplotlib的场合用Seaborn来代替。

另一个是Bokeh,它不是基于Matplotlib的,是一个专注于创建交互式Web图表的Python库。

它提供了丰富的图表类型和交互功能,可以创建出高度可定制的交互式图表。

它与Plotly相比,功能毫不逊色,只是使用起来没有Plotly那么简单,易上手,学习成本更高一些。

posted @   wang_yb  阅读(279)  评论(0编辑  收藏  举报
相关博文:
阅读排行:
· DeepSeek “源神”启动!「GitHub 热点速览」
· 我与微信审核的“相爱相杀”看个人小程序副业
· 上周热点回顾(2.17-2.23)
· 如何使用 Uni-app 实现视频聊天(源码,支持安卓、iOS)
· 微软正式发布.NET 10 Preview 1:开启下一代开发框架新篇章
点击右上角即可分享
微信分享提示