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Python中数据可视化经典库有哪些?

1、Python有很多经典的数据可视化库，比较经典的数据可视化库有下面几个。matplotlib是Python编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。

2、Altair Altair类似于Seaborn，主要用于统计可视是化，是一种声明性统计可视化库，JavaScript高级可视 化库 Vega-Lite的包装器。

3、Matplotlib：第一个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。

4、第matplotlib matplotlib是最流行的用于制图及其他二维数据可视化的Python库，它由John D. Hunter创建，目前由一个大型开发者团队维护。matplotlib被设计为适合出版的制图工具。

5、Dash Dash是比较新的软件包，它是用纯python构建数据可视化app的理想选择，因此特别适合处理数据的任何人。Dash是Flask、Plotly.js和React.js的混合体。

6、Seaborn库 是Python中基于Matplotlib的数据可视化工具，提供了很多高层封装的函数，帮助数据分析人员快速绘制美观的数据图形，从而避免了许多额外的参数配置问题。

相关问答

Q1: 如何判定温度列数据中的缺失值和异常值?

1、从温湿度记录仪中收集数据。这些数据是以时间为单位的连续记录，包括温度和湿度值。检查数据是否存在缺失值、异常值或错误值。若有，需要进行处理，例如填充缺失值或删除异常值。

2、四分位距(IQR)就是上四分位与下四分位的差值。而我们通过IQR的5倍为标准，规定：超过上四分位+5倍IQR距离，或者下四分位-5倍IQR距离的点为异常值。下面是Python中的代码实现，主要使用了numpy的percentile方法。

3、下面要把计算值Gi与格拉布斯表给出的临界值GP(n)比较，如果计算的Gi值大于表中的临界值GP(n)，则能判断该测量数据是异常值，可以剔除。

4、目前人们对异常值的判别与剔除主要采用物理判别法和统计判别法两种方法。所谓物理判别法就是根据人们对客观事物已有的认识，判别由于外界干扰、人为误差等原因造成实测数据值偏离正常结果，在实验过程中随时判断，随时剔除。

Q2: 一文看懂数据清洗:缺失值、异常值和重复值的处理

数据缺失分为两种：一种是 行记录的缺失 ，这种情况又称数据记录丢失；另一种是 数据列值的缺失 ，即由于各种原因导致的数据记录中某些列的值空缺。

删除重复数据：如果数据集中存在重复数据，需要将其删除，以避免对分析结果造成影响。填充缺失值：如果数据集中存在缺失值，需要进行填充，以保证数据的完整性和准确性。填充方法可以是均值填充、中位数填充、众数填充等。

缺失值处理：检查数据集中是否存在缺失值，如有缺失，可以选择删除包含缺失值的行或列，或使用适当的方法填充缺失值，例如用平均值、中位数或众数代替。

数据清洗的方法包括：解决不完整数据（即值缺失）的方法、错误值的检测及解决方法、重复记录的检测及消除方法、不一致性（数据源内部及数据源之间）的检测及解决方法。

数据清洗：数据清洗是数据预处理的核心部分，其主要任务包括处理缺失值、异常值、重复数据、噪声数据等。数据清洗的主要目的是使数据变得干净、完整、准确。

在数据清洗过程种，主要处理的是缺失值、异常值和重复值。所谓清洗，是对数据进行丢弃、填充、替换、去重等操作，实现去除异常、纠正错误、补足缺失的目的。

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