R的可視化工具包ggplot2為R的流行起到了很好的推動(dòng)作用。常有人拿這個(gè)與Python作比較，認(rèn)為可視化是Python相對(duì)于Ｒ的短板。

其實(shí)我以為，恰恰是Python的可視化生態(tài)過于“豐富”，豐富到有點(diǎn)讓人無所適從：

• 這些庫各有長短、各有側(cè)重，常常不知如何選擇；

• 似乎又都有一些不如人意的地方，讓初學(xué)習(xí)者常換工具，浪費(fèi)了太多的時(shí)間和精力。

所以，本篇將：

1. 系統(tǒng)地分析一下Python可視化工具的生態(tài)；

2. 對(duì)一些重要的工具進(jìn)行一些簡單地介紹；

3. 最后給出一些如何根據(jù)自己的情況選擇合適的一兩個(gè)Python可視化工具的建議。

Python工具知多少？

根據(jù)PyViz的登記，目前共有 68 個(gè)Python可視化工具（庫、包）。其中有11個(gè)的作者已不再開發(fā)或認(rèn)可。仍在開發(fā)維護(hù)的工具有57個(gè)之多。前面的圖展示了其中目前仍在維護(hù)的主要工具。

這么多可視化工具，初看起來確實(shí)令人生畏。

對(duì)這些工具進(jìn)行一下歸類比較，有助于我們做出合適的選擇。

計(jì)算機(jī)繪圖世界的等級(jí)制度

注意：這是一個(gè)草根為自己總結(jié)的！

一級(jí)，硬件級(jí)

計(jì)算機(jī)繪圖世界有兩個(gè)接近硬件級(jí)的底層庫，或者叫規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)：

• OpenGL，通用的

• Direct3，windows系統(tǒng)上的

一般的顯卡制造商基于它們編寫顯卡（圖形）驅(qū)動(dòng)程序。

二級(jí)，程序開發(fā)語言級(jí)

程序開發(fā)語言，在底層調(diào)用相對(duì)低級(jí)的圖形庫，提供一套高級(jí)一點(diǎn)的API供程序員使用。如，Python中的PyQtGraph，2D圖形使用Qt的GraphicsView框架，3D圖形使用OpenGL。

一般情況下，程序開發(fā)人員才會(huì)直接使用它們。

三級(jí)，繪圖軟件（庫、包）級(jí)

繪圖時(shí)直接使用的庫和包，如matplotlib，調(diào)用Python的PyQtGraph。但一般使用人員都是直接使用matplotlib提供的API接口（函數(shù)，對(duì)象等）。

需要繪圖、可視化的人員使用；做二次開發(fā)的人員使用。

四級(jí)，二次開發(fā)和封裝

在三級(jí)庫包的基礎(chǔ)上再開發(fā)、封裝，如基于matplotlib做二次開發(fā)、封裝的plotnine、seaborn等。實(shí)際上matplotlib的pyplot模塊也就是mpl核心對(duì)象的封裝函數(shù)集。

主要用于快速繪圖、可視化工作。

IEEE 的SciVis 和 InfoVis 組

IEEE組織習(xí)慣于將Python可視化工具分為兩個(gè)組：

一是：Scientific Visualization (SciVis) ，科學(xué)可視化。主要基于OpenGL圖形標(biāo)準(zhǔn)，提供三維或四維物理過程的圖形密集可視化，側(cè)重于工程和科學(xué)環(huán)境。常見的這類Python可視化工具有VisPy, glumpy, GR, Mayavi等。

如使用 VisPy 庫繪制螺旋星系圖。

二是：Information Visualization (InfoVis) ，信息可視化。專注于任意空間中信息的可視化，而不一定是三維物理世界。InfoVis組的庫使用打印頁面或計(jì)算機(jī)屏幕的兩個(gè)維度來抽象、解釋空間，通常使用軸和標(biāo)簽。常見的Python這類庫有，pandas, NetworkX, Cartopy，ggplot, plotnine, HoloViews, GeoViews，seaborn等。

InfoVis組的細(xì)分

我等草根很少需要去使用SciVis組的可視化工具，99%都在InfoVis組選擇。

可以根據(jù)庫的基礎(chǔ)語言、等級(jí)、應(yīng)用場景等，InfoVis組的庫可以進(jìn)一步細(xì)分為若干個(gè)子組：

• Matplotlib：最古老，也是最受歡迎的InfoVis庫之一，具有廣泛的2D繪圖類型和輸出格式。使用桌面GUI工具包（如Qt和GTK）庫，重點(diǎn)放在靜態(tài)圖像以及交互式圖形上。也對(duì)3D提供了一定的支持，但有一些限制。

• 基于matplotlib：多年來，基于Matplotlib二次開發(fā)，構(gòu)建了各種工具。目的有：用于特定類型數(shù)據(jù)的渲染引擎，用于特定領(lǐng)域（如Pandas中的繪圖對(duì)DataFrame的支持），或提供更高級(jí)別的API以簡化繪圖步驟（如ggplot, plotnine），或者特定用途（如seaborn的統(tǒng)計(jì)繪圖）等。

• JavaScript，及基于JavaScript的庫。

• JSON，基于JavaScript的D3.js庫。

• WebGL，基于WebGL標(biāo)準(zhǔn)的Web繪圖。

• 其他，提供一些特殊的、補(bǔ)充功能的庫，如用于可視化網(wǎng)絡(luò)的graphviz。

根據(jù)等級(jí)關(guān)系分類

根據(jù)庫在Python可視化生態(tài)中所處的位置、領(lǐng)域、狀態(tài)，可以將68個(gè)Python可視化工具分為以下12類：

其中休眠狀態(tài)的庫有11個(gè)，原則上不應(yīng)選擇這些庫。

為了有一個(gè)合適的篇幅，將在下篇中接著討論：

• Python重要庫的介紹；

• 如何選擇適合你的Python可視化工具；

• 我為什么選擇Matplotlib。