如何用python做大屏数据可视化？写代码实例，和成熟的替代工具测评
如何用python做大屏数据可视化？本文介绍2种方法，一是在Python Matplotlib里写代码，二是用成熟的工具。小编综合丰富的经验，手把手地教你写python代码，并测评了市面上成熟的3款替代工具。
一、如何用python做大屏数据可视化？在Python Matplotlib里写代码
在Python Matplotlib里写代码，首先定好要实现的数据可视化图表，再使用 Python Matplotlib 为他们编写一些快速简单的函数。
举个例子，散点图。散点图非常适合展示两个变量之间的关系，你可以直接看到数据的原始分布，还可以通过对组进行简单地颜色编码来查看不同组数据的关系。
现在开始讨论代码。首先用别名 “plt” 导入 Matplotlib 的 pyplot 。要创建一个新的点阵图，我们可调用 plt.subplots() 。我们将 x 轴和 y 轴数据传递给该函数，然后将这些数据传递给 ax.scatter() 以绘制散点图。
我们还可以设置点的大小、点颜色和 alpha 透明度。你甚至可以设置 Y 轴为对数刻度。标题和坐标轴上的标签可以专门为该图设置。
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef scatterplot(x_data, y_data, x_label="", y_label="", title="", color = "r", yscale_log=False):
# Create the plot object
_, ax = plt.subplots() # Plot the data, set the size (s), color and transparency (alpha)
# of the points
ax.scatter(x_data, y_data, s = 10, color = color, alpha = 0.75) if yscale_log == True:
ax.set_yscale('log') # Label the axes and provide a title
ax.set_title(title)
ax.set_xlabel(x_label)
ax.set_ylabel(y_label)二、如何用python做大屏数据可视化？用成熟的工具代替
1、Bokeh
Bokeh是交互式图表Python绘图库。
做为一个专业针对于Web电脑浏览器的展现的互动式可视化Python库。Bokeh能够把每个部件逐一累加在一起，以建立最后的数据图表，比如，以纵坐标为起始点，加上点、线、标识等。
此外，客户能够根据拖动和下拉列表挑选，对数据图表开展放缩和位移实际操作，还可以根据框或套索选定一组数据点。Bokeh能够协助人便捷地建立互动型的大屏数据可视化。
Bokeh数据图表的輸出，能够是JSON、HTML文档或者互动式网络系统。
2、pyecharts
pyecharts基于ECharts为我们提供了python的调用接口，ECharts是由百度开源的基于JS的商业级数据图表库。pyecharts可以生成“html”、“svg”、“png”、“jpeg”、“gif”和“pdf”格式的图表。
3、FineReport
FineReport是由帆软公司开发的商业级大屏数据可视化软件，具有简洁美观、交互丰富、高度定制等特点，我们可以在FineReport官网看到其具有非常丰富的图表类型和实例。能够以各种各样的方式进行数据可视化，模板或自定义，只须不到30分钟，用户便可以建立出好看的互动式可视化效果，还可以和各个企业大中型的数据系统连接打通、高效互动。
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