Python中使用Pygal进行交互可视化

前言

我们需要处理、分析和探索的大量数据;随着技术的进步，这个数字只会越来越大。现在，想象一下必须盯着电子表格中的数千行数据，试图找到隐藏的模式并追踪数字的变化。这就是数据可视化的切入点。拥有可视化的信息摘要比浏览电子表格更容易识别模式和趋势。由于数据分析的目的是获得见解和发现模式，将数据可视化将使其更有价值，更容易探索。不同类型的图表和图表使交流数据发现更快和更有效。

可视化数据的重要性不仅仅是简化数据的解释。可视化数据有很多好处，比如:

• 显示数据随时间的变化。
• 确定相关事件发生的频率。
• 指出不同事件之间的相关性。
• 分析不同机会的价值和风险。

在本文中，我们将介绍一个Python库，它可以帮助我们创建引人注目的、令人惊叹的、交互式的可视化。它就是Pygal

2Pygal介绍

当使用Python可视化数据时，大多数数据科学家使用臭名昭著的Matplotlib、Seaborn或Bokeh。然而，一个经常被忽视的库是Pygal。Pygal允许用户创建漂亮的交互式图，这些图可以以最佳的分辨率转换成svg，以便使用Flask或Django打印或显示在网页上。

熟悉Pygal

Pygal提供了各种各样的图表，我们可以使用它们来可视化数据，确切地说，Pygal中有14种图表类别，比如柱状图、柱状图、饼状图、树形图、测量图等等。

要使用Pygal，我们得先安装它。果我们想要绘制不同类型的图表，我们将遵循相同的步骤。您可能已经注意到，用于将数据链接到图表的主要方法是add方法。

现在，让我们开始基于实际数据构建一些东西。

应用

接下来，我将使用美国COVID-19病例数据集来解释Pygal的不同方面。

首先，为了确保一切顺利进行，我们需要确保两件事:

• Pandas和Pygal都装上了。
• 在jupiter Notebook中，我们需要启用IPython显示和HTML选项。
• 

（编辑：应用网_丽江站长网）

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