讀圖時代，圖片不夠精美絢麗，怎能夠吸引住越來越挑剔的眼睛。而擁有“盛世美顏”的圖片是怎樣煉造而成的呢？大聖眾包小編介紹5款互動式圖表Python繪相簿為你輕鬆實現大資料視覺化！

1. Bokeh

　　作為一個專門針對Web瀏覽器的呈現功能的互動式視覺化Python庫，Bokeh可以以各種可能途徑實現資料視覺化，這是將Bokeh稱為每位資料科學家的必備“神器”的原因。

　　Bokeh可以把各個元件逐個疊加在一起，以建立最終的圖表，例如，可以以座標軸為起點，新增點、線、標籤等。只需要簡單幾步，Bokeh便能夠創建出簡潔漂亮的互動式視覺化效果，也可以和非常大型的或是流資料集進行高效互動。另外，使用者可以通過滑動和下拉選單進行篩選，對圖表進行縮放和平移操作，也可以通過框或套索選中一組資料點。Bokeh可以幫助所有人快速方便地建立互動式的圖表、控制面板以及資料應用程式。

　　Bokeh圖表的輸出方式，可以是JSON物件、HTML檔案或是互動式網路應用。

　　也許，在允許使用者在瀏覽器中操作資料，是Bokeh最為突出的適用場景。

　　2.HoloViews

　　HoloView能夠讓使用者構建有助於視覺化的資料結構，而且它包含豐富的可組合元素庫，可以覆蓋、巢狀和輕鬆定位，同時，它還支援快速資料探索。嚴格來說，它並不是一個繪相簿。

　　當使用Boken後端時，使用者可以結合滑塊和Bokeh的工具探索圖形，通過一個變數來觀察它的影響。眾所周知，HoloView擁有強大的pandas資料幀和Seaborn的統計圖表的功能，全憑它融合了Seaborn和pandas。因為HoloViews提供的主要互動功能是滑動條，當你把資料移入HoloView容器物件（Containerobject）中，比如用於多變數分析的網格矩陣（GridMatrix）或用於顯示相鄰成份的佈局（Layout）時，你就可以簡單直觀地探索所需的資料了。

　　擔心過於專注編寫繪圖程式碼而忽略了資料？HoloView讓你無需顧慮，畢竟HoloView在matplotlib或Bokeh後端中繪圖時，是分開進行的。

　　3.mpld3

　　mpld3是怎樣建立與瀏覽器相容的視覺化圖形的？答案是，將Python的核心繪相簿matplotlib，以及備受歡迎的JavaScript圖表庫D3結合在一起，就成為這款強大的互動圖表了。

　　要說mpld3最閃耀的亮點，當屬它齊全的API——允許使用者創造自定義外掛。假如使用者很幸運地同時熟悉JavaScript和D3的話，那更是錦上添花，因為這代表使用者可以創造無窮盡的各種圖形。值得一提的是，mpld3除了提供可讓使用者創造自定義的外掛外，還提供包含縮放、平移和增加提示的工具條（當滑鼠懸浮於某一資料點上，出現提示資訊）等內建外掛。具體的使用方法是，在matplotlib中繪製一張圖表後，再運用Python和JavaScript外掛來增加互動功能，然後用D3渲染就可以輕鬆完成想要的效果了。

　　如果想要把圖形嵌入到任何網頁中，只要在準備釋出圖形的時候，在最後新增一行額外的程式碼，把圖形轉換成HTML和JavaScript字元就可以了，十分簡便。

　　關於適用場景，畢竟帶有成千上萬資料點的圖形會降低瀏覽器的處理速度，所以說，小型或中型資料庫對mpld3最有利。

　　4.plotly

　　支援桌面以及移動瀏覽器的plotly是一款線上的免費進行科學繪圖、資料分析軟體，就像是線上版本的Origin。它擁有廣泛的具有出版物品質的圖表型別。

　　從簡單的條形圖表到複雜的3D網格圖形，plotly都能hold住。所有的plotly圖表都包含工具提示，一旦利用plotly的JavaScriptAPI把圖表嵌入後，你就可以在其頂部設定自定義如滑塊和篩選的控制元件了。而另一種在plotly中操作和分享圖形的方式，需要在Mode中進行操作，具體方法是將資料用SQL拖入PythonNotebook中，再利用plotly離線庫繪製查詢的結果，之後把互動式圖表新增到報告中就可以了。當然，這份報告可以嵌入其他頁面，也可以以URL線上分享。兩種方式的操作都很簡便。探索性視覺化圖表建立了與資料庫或主題事件的互動，它們可以幫助使用者探索資料，發現他們自己認為相關的或者感興趣的事物。

　　使用者想要把圖表嵌入到網頁中，只要使用Python的離線庫並上傳圖表到它的免費公共伺服器或付費私人伺服器中就可以了，再嵌入便可以了，十分方便。

　　5.pygal

　　業內人士都知道，想要製作漂亮的即用圖表，pygal繪相簿是最優的選擇。

　　為什麼說pygal繪相簿是製作漂亮的即用圖表的最優選擇呢？因為，pygal不僅能實現將每種表格都打包成一個類函式，例如：將pygal.Histogram()製作成柱狀圖、將pygal.Box()製作成箱型圖等等，而且生成的各種圖形均有各種色彩預設風格，十分絢麗。如果pygal預設的色彩風格還不能夠滿足你，使用者還可以配置各種圖表元素，完全自定義專屬於自己的作品，包括大小、標題、標籤和渲染，使用者都擁有絕對的掌控權。

　　想要把圖形嵌入網頁中，可以在HTML中直接插入程式碼，或者使用pygal的功能——先將圖表通過SVGs的形式匯出，然後把它們載入到帶有嵌入標記的網頁中。

　　pygal的使用場景為更小型的資料庫，而且，它只需要編寫很少的程式碼，大大方便了使用者。

　　一般而言，探索性視覺化圖表是互動式的。儘管現在有許多Python繪相簿，但只有少數可以建立能夠使你線上嵌入和釋出的互動圖表，以上5款便是精心挑選的。DT時代，善於利用工具實現大資料視覺化，可是一門非常吃香的技能哦。