可视化

4.Matplotlib (提交数: 21754, 供献者数: 588) 

然而，这个库是低层级的，这意味着你须要编写更多的代码才能达到高等的可视化效不雅，并且平日会比应用更多的高等对象付出更多的尽力，但总体上这些尽力是值得的。

只要付出一点你就可以做任何可视化：

• 线图
• 散点图
• 条形图和直方图
• 饼状图;
• 茎图
• 轮廓图
• 场图
• 频谱图

还有应用Matplotlib创建标签，网格，图例和很多其他格局化实体的功能。根本上，一切都是可定制的。

TensorFlow的关键特点是它的独裁节点体系，可以在大年夜型数据集上快速练习神经收集。这为谷歌的语音辨认和图像对象辨认供给了支撑。

该库由不合的平台支撑，并应用不合的GUI套件来描述所获得的可视化。不合的IDE（如IPython）都支撑Matplotlib的功能。

还有一些额外的库可以使可视化变得加倍轻易。

这个库还供给了广泛的标定功能，专门用于大年夜数据统计中的机能优化工作。

总结

5. Seaborn (提交数: 1699, 供献者数: 71)

Google趋势记录

Seaborn重要存眷统计模型的可视化；这种可视化包含热图，这些热图（heat map）总结数据但仍描述整体分布。Seaborn基于Matplotlib，并高度依附于此。

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本文标题：2017，最受欢迎的 15 大 Python 库有哪些？

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