仅就作图而言，python和matlab有可比性吗？

仅就作图而言，python和matlab有可比性吗？

Python 的 matplotlib 与 MATLAB 的对比
Python 的 matplotlib 与 MATLAB 在图形绘制方面有着相当程度的相似性，但存在一些差异。在三维图形绘制上，Python 的 matplotlib 相对 MATLAB 来说稍逊一筹。目前，我尚未找到在三维绘图方面与 MATLAB 相近的 Python 绘图库。
对于统计图形，Python 的 seaborn 库表现出色，优于 MATLAB。简单的语句就可以生成高颜值的统计图形。以下是一些示例：
合并聚类图：利用层次聚类算法对行和列进行重新排列，绘制热力图。直观表现为原本雪花状的热力图转变为具有较强规律性的热力图，大致上分为若干个小矩阵。分组经验累计概率图：使用 jointplot 函数同时绘制三张图，第一张表示两个变量之间的关系，第二、三张分别为两个变量的分布。分组概率密度图：回归图：虽然函数名称与回归相关，但同样适用于二分类。既支持线性也支持非线性。类别变量的直方图：与 histogram 类似，都是计数，区别在于 countplot 是根据某个分类变量进行计数，而 histogram 是根据连续变量进行计数（将连续变量离散化）。蜂群图：类似 stripplot，但经过处理后不会出现重叠，看起来更规整。pairplot：适用于高维数据，画出变量两两之间的关系以及变量各自的分布。默认情况下，只会画出数值类型的特征，其他类型的特征会被自动过滤掉。占比图：pointplot 相较于 boxplot 更加简化，仅显示均值与置信区间（或标准差）。与 plt.errorbar 类似，但默认显示置信区间，也可以设置为标准差。violinplot：方便观察数据分布（kde）。总结如下：
MATLAB 在三维绘图方面具有优势。统计图形中，Python 的 seaborn 更有优势。matplotlib 大致上与 MATLAB 的二维绘图相当。当前，我个人最喜爱的可视化库是 Plotly。它几乎能画出 seaborn 的所有图形，并且具备交互性，提供更丰富的图形。下面列举几个 seaborn 无法绘制的图形：
动态变化图：funnel（漏斗图）甘特图：timeline饼状图：pie旭日图：sunburst矩阵式树状图：treemap冰柱图：icicle3 维散点图：scatter_3d3 维曲线图：line_3d平行坐标图：parallel_coordinates并行分类图：parallel_categories雷达图：scatter_polar、line_polar、bar_polar这些高级图形在三维图像的可视化中提供了丰富的功能。
2024-11-15