从静态到动态：Matplotlib与Plotly的对比

数据可视化是数据科学和分析的关键要素，可以增强对复杂数据的理解和交换。
Python的数据可视化库有很多，目前使用广泛的主要有两个，一个是老牌的Matplotlib，一个是新秀Plotly。
Matplotlib通常被认为是Python数据可视化的基础库，自2003年以来一直是数据科学家，分析师和研究人员的坚定伙伴。
而Plotly，作为Python数据可视化领域的一位后起之秀。
2013年，面对动态与交互式数据可视化的急迫需求应运而生，其绘制的图表不但数据承载丰富，且具备极强的视觉吸引力与交互特性，能够很好地适配网络应用场景。
本文从自己的使用经验来比较两者的优缺点。
1. Matplotlib

Matplotlib诞生至今已有20多年，为了顺应可视化的发展，经历了多次的厘革，它的主要优点有：

• 画图类型丰富：这是历史悠久的好处，它支持的图表类型非常多，几乎能够满足任何需求
  
• 定制化本领强：可以对可视化的各个方面的精细控制
  
• 图片质量高：能够生成符合科学出版物和演示标准的高质量图像
  
• 与其他库集成：Matplotlib与很多其他Python库（如NumPy，Pandas和SciPy）都有集成，答应在画图前举行无缝的数据操纵和分析
  

它的缺点也很显着，主要有：

• 学习难度高：诞生比较早，受MATLAB的编程风格影响，对新手来说会以为绘制一个图比较繁琐
  
• 图表样式朴素：特别是与后面介绍的Poltly比，默认的样式显着是上个世代的风格
  
• 代码冗长：绘制一个简单的图表也需要多行代码
  
• 互动性差：都是静态图片，稍微变化数据范围也要重新生成
  

2. Plotly

我自从开始使用Plotly之后，使用Matplotlib越来越少了，Plotly图表的交互性是我选择它的最主要原因。
Plotly的主要优点包括：

• 交互性强：创建交互式的可视化图表，支持悬停、单击、缩放和平移等等
  
• Web集成：无缝集成到Web应用程序，博客和仪表板中
  
• 图表功能多：支持多种图表类型，从散点图到3D图
  
• 文档更清楚：从Plotly的文档很容易找到你所需要的画图信息和参数。这一点比Matplotlib的文档要好很多
  

当然，作为后起之秀，它的缺点不多，我以为可能算是问题的有两点。
一是性能问题，碰到超大数据集或复杂可视化时，渲染时间很慢（这也是因为Plotly提供的不是静态图片，而是交互式的页面）；
还有一个就是，固然Plotly提供了一个供本地使用的开源库，但一些高级特性和功能只能通过Plotly的在线云服务提供。
假如你的工作环境安全要求高，或者只能离线，那么Plotly的有些功能会有限制。
3. 总结

目前来看，Matplotlib依然是一个流行的库，它非常适合创建静态可视化，可以作为新Python用户的抱负起点。
假如你要做报告或者论文，那么用Matplotlib生成应用此中的图表非常合适。
而Plotly更适合创建雅观，交互式的图表，以显示在Web欣赏器中。
假如你的分析数据经常变化，分析时需要来来回回的查看数据各个阶段的情况，那么用Plotly更好。
总之，假如现阶段让我做选择，我会倾向于Plotly。
因为它能够以最少的代码创建出令人惊叹的可交互的可视化结果。
当然，正确的选择终极取决于你的项目要求。
因此，无论是Matplotlib照旧Plotly，最适合你的库是最符合你的技能和数据可视化项目需求的库。
4. 补充

Python中还有两个可视化库也不错，但是没有Matplotlib和Plotly这么着名。
一个是Seaborn，它是基于Matplotlib库并提供了更高级的接口和更丰富的图形样式，可以看作是一个更简单，更易用的Matplotlib。
假如对图表的定制化没有那么高要求的话，可以考虑在使用Matplotlib的场所用Seaborn来代替。
另一个是Bokeh，它不是基于Matplotlib的，是一个专注于创建交互式Web图表的Python库。
它提供了丰富的图表类型和交互功能，可以创建出高度可定制的交互式图表。
它与Plotly相比，功能毫不逊色，只是使用起来没有Plotly那么简单，易上手，学习成本更高一些。

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