数据科学工作流中的必备可视化工具

Tableau、PowerBI、QlikView、Looker Studio、Excel？这些都是非常棒的工具（是的，甚至Excel也是。请放下你的偏见）。

然而，它们并不是数据科学工作流中必不可少的工具。数据科学家可能只在需要生成报告或与其他工具结合时使用它们。本文的重点并不在于这些工具，而是那些已经成为数据科学工作流中不可或缺的可视化工具，它们将帮助你在每个数据科学项目中游刃有余。

数据科学工作流中的必备可视化工具

1. matplotlib（Python）

matplotlib 是最常用的 Python 数据可视化库之一。它是一个基准，所有其他更新的 Python 库都在努力超越它。matplotlib 是一个高度可定制的库，允许你修改静态、交互式或动态图中的每一个细节，从颜色和字体到图表布局、标签等。

此外，matplotlib 是许多其他 Python 绘图库的基础。例如，seaborn 就是基于 matplotlib 构建的。使用 seaborn，你可以创建比 matplotlib 更高级的可视化图表，同时代码量显著减少。它也非常适合统计图表，如箱线图、热图和配对图，并且与 pandas 无缝集成，非常适合处理 DataFrame。

在数据科学中的用途：探索性数据分析（EDA）和模型评估

matplotlib 在数据科学工作流的早期阶段用于 EDA，以理解数据分布和关系。在模型评估阶段，它也常用于可视化模型结果。

使用场景：

用折线图展示时间趋势

用直方图展示数据分布

在一个图表中展示多个序列以进行比较

优点：

多功能且高度可定制

适合复杂可视化

缺点：

语法冗长

学习曲线陡峭

2. Plotly（Python）

Plotly 也支持静态可视化，但它特别适合交互式可视化，用户可以缩放、悬停和动画化数据。这使得 Plotly 成为制作仪表盘和基于 Web 的可视化的首选。与 Dash 集成后，Plotly 在 Web 应用中非常受欢迎。

在数据科学中的用途：数据展示和交互式仪表盘

Plotly 主要用于工作流的最后阶段，当你需要向利益相关者展示最终结果并允许他们探索数据时。

使用场景：

创建允许用户过滤和探索数据的交互式仪表盘

展示需要缩放细节的大型数据集

在交互式地图上展示地理数据

优点：

创建交互式可视化只需最少的设置

轻松与 Web 应用集成

缺点：

高级定制的学习曲线陡峭

3. Streamlit（Python）

Streamlit 是一个用于创建交互式数据应用的 Python 框架，编码量极少。它与许多 Python 库（如 pandas、matplotlib、Plotly）集成，因此你只需编写 Python 脚本，Streamlit 会处理从后端到 UI 的所有工作。它轻松处理动态内容，允许你将用户输入、数据可视化和机器学习结合到一个应用或仪表盘中。

在数据科学中的用途：交互式数据应用和仪表盘

Streamlit 可用于 EDA、数据清理、建模和实验，但其真正的优势在于工作流的最后阶段，当你需要创建交互式仪表盘和数据应用来展示洞察时。

使用场景：

交互式仪表盘

用于查看模型预测的机器学习应用

展示数据分析结果的可定制 Web 应用

优点：

快速设置

所需代码量极少

无需前端开发技能

缺点：

前端设计定制有限

不适合更复杂的 Web 应用

4. D3.js（JavaScript）

D3.js（数据驱动文档）是一个非常灵活的 JavaScript 库。它涵盖了从简单的条形图到复杂交互式可视化的所有内容，允许你将数据绑定到文档对象模型（DOM）。通过这个库，你可以完全控制自定义基于 Web 的可视化。

在数据科学中的用途：数据展示和 Web 应用

这个库主要用于数据科学项目的最后阶段，当你想要构建自定义的基于 Web 的应用或交互式可视化时。

使用场景：

在 Web 应用中创建实时数据可视化

制作交互式信息图表和自定义可视化数据报告

动画化过渡以更好地解释数据趋势

优点：

终极灵活性

非常适合基于 Web 的交互式可视化

缺点：

学习曲线陡峭

5. ggplot2（R）

ggplot2 是 R 编程语言中的一个可视化包，基于“图形语法”方法创建图表。这使得创建可视化变得非常直观，并允许高度自定义，你可以定义大小、形状、颜色、条形、线条、点等。

在数据科学中的用途：EDA 和模型评估

ggplot2 通常用于可视化数据趋势和分布，并创建报告和出版物中的图表。

使用场景：

制作统计图表

可视化模型性能

分面绘图以比较多个数据子集的趋势

可视化分类趋势

优点：

由于声明式方法，易于使用

出版质量的视觉效果

缺点：

交互性有限

结论

你选择哪些工具以及选择多少工具取决于你的专业需求。在大多数情况下，这五种工具可以满足数据科学工作流中每个阶段的可视化需求。你可以用它们创建任何内容，从简单的静态图表到复杂的交互式、动画化或基于 Web 的可视化和仪表盘。

这为你提供了许多选项，可以帮助你在 EDA 和模型评估过程中获得数据洞察，并创建美观的可视化效果。