holoviews是一个超级简洁的python可视化工具，后端为bokeh、matplotlib、datashader库，最擅长干的是一行代码搞定一张图(类似seaborn)，如下文的河流图(Sankey)；
HoloViews helps you understand your data better, by letting you work seamlessly with both the data
and
its graphical representation.
01 - 精彩demo
02 - 快速上手holoviews
今天介绍
Python
当中十大
可视化工具
，每一个都独具特色，惊艳一方。MatplotlibMatplotlib 是
Python
的一个绘图库，可以绘制出高质量的折线图、散点图、柱状图、条形图等等。它也是许多其他
可视化
库的基础。importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp
x=np.linspace(0,10,100)
y=np....
PyData生态系统具有许多核心
Python
数据容器，这些容器允许用户使用各种数据类型，包括：
：DataFrame，系列（列/表格数据）
：数据集，DataArray（多维数组）
：DataFrame，Series，Array（分布式/核心数组和列数据）
Streamz ：DataFrame，系列（流式列数据）
摄入量：数据源（数据目录）
GeoPandas ：GeoDataFrame（几何数据）
NetworkX ：图（网络图）
这些库中的几个库具有高级绘图API的概念，可让用户非常轻松地生成常见的绘图类型。 原始绘图API通常基于Matplotlib构建，该API提供了坚实的基础，但是这意味着用户会错过Bokeh
Holo
Views
停止绘制数据-注释数据并使其
可视化
。
Holo
Views
是一个
Python
库，旨在使数据分析和
可视化
变得无缝和简单。 使用
Holo
Views
，您通常可以用很少的几行代码表达您想要做的事情，让您专注于要尝试探索和传达的内容，而不是绘图过程。
请访问以获取大量示例和文档。
Holo
Views
可在Linux，Windows或Mac上与
Python
2.7和
Python
3配合使用，并与Jupyter Notebook和JupyterLab无缝配合使用。
安装
Holo
Views
推荐的方法是使用conda通过提供命令阿纳conda或Miniconda ：
conda install -c pyviz
holo
views
bokeh
尽管
Holo
Views
本身仅依赖于Numpy Pandas和Param ，但此命令将安装对
Holo
Views
最有用的典
SyntaxError: Missing parentheses in call to ‘print‘. Did you mean print(...)?
m0_64089765:
Python seaborn大更新，带来全新绘图方式seaborn.objects
qq_21478261:
Python seaborn大更新，带来全新绘图方式seaborn.objects
