Python có nhiều thư viện trực quan mạnh mẽ, dưới đây là một số thư viện phổ biến:

Matplotlib

Matplotlib là một trong những thư viện trực quan cơ bản và được sử dụng rộng rãi nhất trong Python. Nó cung cấp một API hướng đối tượng để tạo ra các loại biểu đồ khác nhau như: đường, cột, phân tán, bánh pie.

import matplotlib.pyplot as plt
thoi_gian = [1, 2, 3, 4]
doanh_thu = [10, 20, 25, 30]
plt.plot(thoi_gian, doanh_thu)
plt.xlabel('Trục X - Thời gian')
plt.ylabel('Trục Y - Doanh thu')
plt.title('Biểu Đồ Đường Đơn Giản')
plt.show()

Thư viện này rất hữu ích để nhanh chóng tạo ra các biểu đồ đơn giản trong nghiên cứu học thuật hoặc giai đoạn khám phá dữ liệu ban đầu.

Seaborn

Seaborn là một thư viện trực quan nâng cao dựa trên Matplotlib, cung cấp các kiểu mặc định đẹp hơn và các chức năng vẽ biểu đồ thống kê dễ dàng hơn. Nó có thể tạo ra các biểu đồ chứa thông tin thống kê như bản đồ nhiệt, hộp và dây đàn violin.

import seaborn as sns
import pandas as pd
du_lieu = {'gia_tri': [12, 20, 15, 25, 30, 18, 22]}
df = pd.DataFrame(du_lieu)
sns.boxplot(x=df['gia_tri'])

Seaborn thường được sử dụng trong phân tích dữ liệu và khai thác dữ liệu để hiển thị phân phối dữ liệu và mối quan hệ giữa các biến.

Plotly

Plotly là một thư viện trực quan tương tác, cho phép người dùng phóng to, di chuyển và lọc biểu đồ. Nó hỗ trợ nhiều loại biểu đồ và có thể tạo ra các hiệu ứng trực quan chất lượng cao cho các ứng dụng web.

import plotly.express as px
df = px.data.iris()
bieu_do = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species")
bieu_do.show()

Plotly được ứng dụng rộng rãi trong báo cáo khoa học dữ liệu, bảng điều khiển và các tình huống cần sự tương tác của người dùng.

Bokeh

Bokeh tập trung vào việc tạo ra các biểu đồ tương tác trong trình duyệt web. Nó sử dụng mã JavaScript để thực hiện các hiệu ứng trực quan và cung cấp nhiều công cụ và tính năng tương tác như hộp công cụ và thanh cuộn.

from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.models import HoverTool
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]
bieu_do_bokeh = figure(title="Biểu Đồ Đường Đơn Giản", tools="pan,wheel_zoom,reset")
bieu_do_bokeh.line(x, y)
cong_cu_hover = HoverTool(tooltips=[("x", "@x"), ("y", "@y")])
bieu_do_bokeh.add_tools(cong_cu_hover)
show(bieu_do_bokeh)

Bokeh phát huy tác dụng trong xây dựng ứng dụng web theo dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu thời gian thực.

Altair

Altair là một thư viện trực quan tuyên bố dựa trên cú pháp Vega-Lite. Người dùng có thể tạo các biểu đồ phức tạp bằng cú pháp đơn giản, nhấn mạnh sự kết hợp giữa chuyển đổi dữ liệu và trực quan hóa.

import altair as alt
import pandas as pd
du_lieu_altair = pd.DataFrame({
    'danh_muc': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'gia_tri': [28, 55, 43, 91]
})
bieu_do_altair = alt.Chart(du_lieu_altair).mark_bar().encode(
    x='danh_muc',
    y='gia_tri'
)
bieu_do_altair.show()

Altair phù hợp với những người thích cú pháp đơn giản khi trực quan hóa dữ liệu trong quá trình phân tích và khám phá dữ liệu.