我的 LinkedIn 網路中的許多新聯絡人向我尋求一些資源來開始他們的資料科學之旅🤓。我不想分享結構化的系列，但從現在開始，我將分享一些令人興奮的資源，這些資源是我在個人技能提升之旅中使用的，以達到今天的水平。
Python是目前最好的程式語言。所以我將從這些開始。
我一直最喜歡資料中的兩個步驟：
🧹🧤🧽𝗗𝗮𝘁𝗮𝗰𝗹𝗲𝗮𝗻𝘀𝗶𝗻𝗴
📊📉📈📊
你呢？您喜歡哪些步驟？
從原始資料到富有洞察力、引人注目的視覺化的過程在資料科學中至關重要，它將複雜的資料集轉化為引人入勝且具有教育意義的敘述。 Python 仍然處於這一轉變的最前沿，提供了一套程式庫來滿足不同的視覺化需求，無論是學術研究、商業智慧還是互動式 Web 應用程式。步入 2024 年，讓我們探索定義資料視覺化未來的頂級 Python 庫。
1. Taipy：簡化的動態視覺化
Taipy 以其以使用者為中心的資料視覺化方法脫穎而出，使那些具有最少 Web 開發經驗的人可以存取動態和互動式視覺化。 Taipy 在提供建立豐富、引人入勝的資料故事的直接途徑的同時，也鼓勵資料愛好者透過在 GitHub 儲存庫中加入星星來貢獻和支持其發展。這項措施不僅認可了開發人員的努力，還有助於圍繞這項創新工具建立社群。
2.情節：
該圖書館在製作互動式、出版品質的線上圖表方面處於領先地位。 Plotly 的優點在於它能夠產生多種繪圖類型，包括複雜的 3D 視覺化、地理地圖和互動式時間序列。該庫與網路技術的無縫整合允許在網頁中嵌入視覺化效果，從而增強資料洞察的互動性和可存取性。
3.Matplotlib：
作為 Python 視覺化工具的鼻祖，Matplotlib 對繪圖的每個元素提供了無與倫比的控制，使其成為建立可發布的圖表和圖形的理想選擇。它是建立許多其他視覺化庫的基礎，因其多功能性和使用足夠命令繪製任何內容的能力而受到稱讚。
4.海博恩：
Seaborn 建構於 Matplotlib 之上，並擴展了其功能，使產生複雜的視覺化變得更加容易。它特別適合統計分析，提供高級介面來繪製有吸引力且資訊豐富的統計圖形。 Seaborn 是任何希望透過超越基本繪圖的優雅視覺化來傳達資料見解的人的首選。
5. 散景：
該庫擅長直接在網頁瀏覽器中建立互動式圖表和儀表板。其強大的介面允許開發複雜的視覺應用、即時儀表板和複雜的資料驅動的互動式繪圖。 Bokeh 旨在吸引那些需要快速輕鬆地建立互動式資料應用程式而無需深入研究 Web 開發的使用者。
6. 建造者：
Gradio 讓 Python 腳本建立互動式 UI 變得異常簡單，降低了共享機器學習模型和資料分析的障礙。它在可視化模型輸出、比較不同模型或即時演示模型功能至關重要的場景中大放異彩，使人工智慧更易於存取和理解。
7.流線型：
對於飛行員，請使用 Streamlit。它使用戶能夠建立高度互動的應用程式以進行資料探索和視覺化，強調速度、簡單性和快速迭代的能力。
到 2024 年，這些 Python 程式庫不僅是工具，而且是以以前難以想像的方式理解資料並與資料互動的入口網站。透過為您的專案選擇合適的庫，您可以釋放新的見解，講述引人入勝的資料故事，並與受眾進行更深層的互動。
原文出處：https://dev.to/taipy/7-best-python-visualization-libraries-for-2024-5h9f
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