10 лучших библиотек для визуализации данных в 2021 году

Данные становятся основой нашего нынешнего общества. Компании могут использовать данные для прогнозирования реакции своих клиентов, успеха своих продуктов и услуг, а также областей, над которыми им нужно работать. Данные также можно использовать для понимания многих социальных и природных явлений в мире, таких как тенденции в социальных сетях, массовая миграция, глобальное потепление и т. Д. Однако, хотя специалисты по данным могут понять все это, используя различные аналитические процедуры и статистическое моделирование данных, это совсем другое дело - донести эти открытия до других людей. Вот где визуализация данных чрезвычайно важна!

Визуализация данных позволяет специалистам по данным понимать структуру и закономерности данных в визуальной форме. Это также позволяет им простым языком демонстрировать результаты своих данных другим людям, не имеющим опыта в области науки о данных. Следовательно, визуализация данных - это язык, который используется для передачи данных обычным людям. Существует множество библиотек визуализации данных на разных языках программирования, которые можно использовать для этой задачи. В этой статье рассматриваются самые популярные библиотеки визуализации данных на Python, R и Javascript . Вы можете использовать эти библиотеки для создания базовых диаграмм, таких как гистограммы, круговые диаграммы, гистограммы, диаграммы рассеяния, спарклайны, дендрограммы, контурные графики, картографические диаграммы и т. Д. Если вы хотите проявить больше творчества, вы даже можете добавлять анимацию в свои диаграммы и создавать истории данных. И так, чего же ты ждешь? Ознакомьтесь с этими библиотеками и начните свое путешествие по визуализации данных с создания своей первой диаграммы!

Библиотеки визуализации данных в Python

1. Матплотлиб

Matplotlib - самая популярная библиотека визуализации данных в Python. Он имеет различные приложения на нескольких платформах с интерактивной средой. Matplotlib также можно использовать в сценариях Python, оболочках Python и IPython, записной книжке Jupyter, серверах веб-приложений и т. Д. Вы можете создавать всевозможные диаграммы визуализации данных, такие как диаграммы, круговые диаграммы, гистограммы, диаграммы рассеяния, диаграммы ошибок, спектры мощности. , стемплоты и т. д. И это еще не все! Вы также можете использовать matplotlib для встраивания ваших приложений с использованием различных наборов инструментов GUI, таких как Tkinter, GTK +, wxPython, Qt и т. Д. В matplotlib также доступен модуль pyplot, который предоставляет интерфейс, подобный MATLAB, который так же универсален и полезен, как MATLAB, в то время как быть полностью бесплатным и с открытым исходным кодом.

2. ggplot

Ggplot - это библиотека визуализации данных Python, основанная на реализации ggplot2, созданной для языка программирования R. Также ознакомьтесь с ggplot2 в разделе R! ggplot в Python может создавать визуализации данных, такие как гистограммы, круговые диаграммы, гистограммы, диаграммы рассеяния, диаграммы ошибок и т. д. Вы также можете добавлять различные типы компонентов визуализации данных, которые называются слоями в одной визуализации. Эти слои включают тип графика, различную эстетику графика, такую как цвет, размер и т. Д., Затем фильтры в графике и т. Д. Как только ggplot проинформированы обо всех слоях, он может легко создать график, чтобы пользователь мог сосредоточиться на интерпретации визуализаций и тратить меньше времени на их создание. Но это также означает, что в ggplot невозможно создавать сильно настраиваемую графику.

3. Сиборн

Seaborn - это библиотека визуализации данных Python, основанная на Matplotlib и тесно интегрированная со структурами данных numpy и pandas. В Seaborn есть различные функции построения графиков, ориентированные на наборы данных, которые работают с фреймами данных и массивами, в которых есть целые наборы данных. Затем он внутренне выполняет необходимые функции статистического агрегирования и отображения для создания информативных графиков, которые желает пользователь. Это высокоуровневый интерфейс для создания красивой и информативной статистической графики, которая является неотъемлемой частью исследования и понимания данных. Графики данных Seaborn могут включать гистограммы, круговые диаграммы, гистограммы, диаграммы рассеяния, диаграммы ошибок и т. Д. Seaborn также предлагает различные инструменты для выбора цветовых палитр, которые могут выявить закономерности в данных.

4. Геоплотлиб

Хотя Matplotlib идеально подходит для диаграмм и других визуализаций данных, он не предоставляет так много возможностей для приветствия географических карт. Вот почему geoplotlib - такая важная библиотека Python, когда вы хотите использовать географические данные. Он поддерживает и специализируется на географических картах с различными опциями, такими как карты плотности точек, хороплеты, карты символов и т. Д. Одна вещь, о которой следует помнить, это то, что перед установкой требуются numpy и pyglet в качестве предварительных условий, но это не является большим недостатком. Тем более, что вы хотите создавать географические карты, а geoplotlib - единственный отличный вариант для карт!

Библиотеки визуализации данных в R

1. ggplot2

ggplot2 - это библиотека визуализации данных R, основанная на Грамматике графики. ggplot2 может создавать визуализации данных для исследования данных, таких как гистограммы, диаграммы рассеяния, диаграммы ошибок и т. д., а также для объяснения данных, например гистограмм, круговых диаграмм, диаграмм рассеяния и т. д. Он также позволяет добавлять различные типы компонентов или слоев визуализации данных в единая визуализация. Одним из преимуществ ggplot2 является то, что вам нужно только указать переменные и все слои для графика, и он легко создает то, что вы хотите. Но это также означает, что в ggplot2 не так много места для детальной настройки. Но в сообществе RStudio и Stack Overflow есть много ресурсов, которые могут помочь в ggplot2, когда это необходимо. Как и dplyr, если вы хотите установить ggplot2, вы можете установить tidyverse или просто установить ggplot2 с помощью install.packages («ggplot2») '

2. Брошюра

Пакет Leaflet - это R-интерфейс для чрезвычайно популярной библиотеки JavaScript Leaflet. Leaflet можно использовать для создания интерактивных, но легких карт, которые очень популярны для показа другим зрителям. Leaflet также имеет множество опций, которые делают его интерактивным, например, панорамирование и масштабирование диаграмм, возможность комбинировать полигоны, линии, всплывающие окна и т. Д. Для создания диаграмм, встраивать карты в knitr, создавать карты в проекциях меркатора, которые не являются сферическими и скоро. Пакет Leaflet можно использовать в консоли R после его установки из CRAN с помощью команды install.packages («листовка»).

3. Esquisse

Esquisse можно использовать в R с помощью ggplot2 для создания подробных визуализаций данных. К ним относятся любые диаграммы, которые вы можете себе представить, такие как точечные диаграммы, гистограммы, линейные диаграммы, гистограммы, круговые диаграммы, полосы ошибок, ящичные диаграммы, множественные оси, спарклайны, дендрограммы, трехмерные диаграммы и т. Д. Esquisse также позволяет пользователям чтобы экспортировать эти графики или получить доступ к коду для создания этих графиков. Esquisse - такой известный и простой в использовании инструмент визуализации данных, благодаря его способности перетаскивать и отпускать, что делает его популярным даже среди новичков. Вы можете установить Esquisse из CRAN с помощью install.packages («esquisse») или установить версию для разработки с GitHub с помощью remotes :: install_github («dreamRs / esquisse»).

Библиотеки визуализации данных в Javascript

1. D3.js

D3 или управляемые данными документы - это библиотека JavaScript, которую можно использовать для управления данными с помощью HTML, CSS и SVG для получения пользовательских визуализаций данных. D3 имеет возможность комбинировать документы с объектной моделью Document, а затем преобразовывать документ в соответствии с требованиями. D3 также имеет различные типы диаграмм для анализа данных, такие как прямоугольные диаграммы, гистограммы, для иерархий, например древовидные карты, для сетей, таких как диаграммы диаграмм, а также общие диаграммы, такие как точечные диаграммы, линейные диаграммы, гистограммы, круговые диаграммы и т.д. параметры, такие как анимированная древовидная карта, масштабируемые гистограммы, сосульки, гонки на гистограммах и т. д.

2. Chart.js

Chart.js - это библиотека диаграмм javascript с открытым исходным кодом, которая предоставляет 8 широких типов диаграмм, которые включают все распространенные диаграммы, такие как гистограммы, круговые диаграммы, гистограммы, диаграммы рассеяния, диаграммы ошибок и т. Д. Все эти диаграммы можно объединять для создания смешанных диаграмм которые можно настраивать и анимировать. Chart.js также может легко отображаться во всех веб-браузерах и настраивает диаграмму в соответствии с размером окна в веб-браузере. Все диаграммы в этой библиотеке также можно комбинировать с библиотекой moment.js, если требуется ось времени.

3. Сюжетно

Plotly - это бесплатная графическая библиотека с открытым исходным кодом, которую можно использовать для визуализации данных. Plotly - это библиотека JavaScript (plotly.js), которую можно использовать для создания визуализаций веб-данных, которые могут отображаться в записных книжках Jupyter или веб-приложениях с помощью Dash или сохраняться в виде отдельных файлов HTML. Plotly предоставляет более 40 уникальных типов диаграмм, таких как точечные диаграммы, гистограммы, линейные диаграммы, гистограммы, круговые диаграммы, полосы ошибок, прямоугольные диаграммы, множественные оси, спарклайны, дендрограммы, трехмерные диаграммы и т. Д. Plotly также предоставляет контурные диаграммы, которые не так распространены в других библиотеках визуализации данных. В дополнение ко всему этому, Plotly можно использовать в автономном режиме без подключения к Интернету.

Заключение

После того, как вы проверили все библиотеки для визуализации данных, упомянутые выше, вы можете сосредоточиться на конкретных из них, в которых хотите углубиться. Если у вас есть опыт работы с Python, вы можете сначала попробовать matplotlib или вы можете предпочесть ggplot2, если вы знакомы с R. D3 также является отличным вариантом для создания интерактивных визуализаций и добавления нужных вам анимаций. Так что продолжайте и погрузитесь глубже в мир визуализации данных, чтобы вы могли лучше объяснить свои данные своей аудитории!