8 лучших библиотек Python для визуализации данных

Опубликовано: 3 Июня, 2021

Визуализация данных - чрезвычайно важная часть анализа данных. В конце концов, нет лучшего способа понять скрытые закономерности и слои в данных, чем увидеть их в визуальном формате! Не доверяй мне? Что ж, предположим, что вы проанализировали данные своей компании и обнаружили, что определенный продукт постоянно приносит компании убытки. Ваш босс может не уделять так много внимания письменному отчету, но если вы представите линейный график с прибылью в виде красной линии, которая постоянно снижается, тогда ваш босс может уделить гораздо больше внимания! Это показывает мощь визуализации данных !

Люди - визуальные существа, и поэтому диаграммы визуализации данных, такие как гистограммы, диаграммы рассеяния, линейные диаграммы, географические карты и т. Д., Чрезвычайно важны. Они сообщают вам информацию, просто глядя на них, тогда как обычно вам придется читать электронные таблицы или текстовые отчеты, чтобы понять данные. А Python - один из самых популярных языков программирования для анализа данных, а также визуализации данных. В последние годы появилось несколько библиотек, которые позволяют создавать красивые и сложные визуализации данных. Эти библиотеки настолько популярны, потому что они позволяют аналитикам и статистикам легко создавать визуальные модели данных в соответствии с их спецификациями, предоставляя удобный интерфейс и инструменты визуализации данных в одном месте! В этой статье демонстрируется 10 лучших библиотек Python для визуализации данных , которые широко используются в наши дни.

1. Матплотлиб

Matplotlib - это библиотека визуализации данных и библиотека для построения двухмерных графиков Python. Первоначально она была выпущена в 2003 году и является самой популярной и широко используемой библиотекой построения графиков в сообществе Python. Он поставляется с интерактивной средой на нескольких платформах. Matplotlib можно использовать в сценариях Python, оболочках Python и IPython, записной книжке Jupyter, серверах веб-приложений и т. Д. Его можно использовать для встраивания графиков в приложения с помощью различных инструментов графического интерфейса, таких как Tkinter, GTK +, wxPython, Qt и т. Д. Вы можете использовать Matplotlib для создания графиков, гистограмм, круговых диаграмм, гистограмм, диаграмм рассеяния, диаграмм ошибок, спектров мощности, стволовых диаграмм и любых других диаграмм визуализации, которые вы хотите! Модуль Pyplot также предоставляет интерфейс, подобный MATLAB, который столь же универсален и полезен, как и MATLAB, но при этом является бесплатным и открытым исходным кодом.

2. Сюжетно

Plotly - это бесплатная графическая библиотека с открытым исходным кодом, которую можно использовать для визуализации данных. Plotly (plotly.py) построен на основе библиотеки Plotly JavaScript (plotly.js) и может использоваться для создания веб-визуализаций 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.

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. GGplot

Ggplot - это библиотека визуализации данных Python, основанная на реализации ggplot2, созданной для языка программирования R. Ggplot может создавать визуализации данных, такие как гистограммы, круговые диаграммы, гистограммы, диаграммы рассеяния, диаграммы ошибок и т. Д., Используя высокоуровневый доступ. API. Он также позволяет добавлять различные типы компонентов или слоев визуализации данных в одну визуализацию. После того, как ggplot было сказано, какие переменные сопоставлять с какой эстетикой на графике, он выполняет остальную работу, 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. Ggplot также тесно связан с пандами, поэтому лучше хранить данные в DataFrames.

5. Альтаир

Altair - это библиотека визуализации статистических данных на Python. Он основан на Vega и Vega-Lite, которые являются своего рода декларативным языком для создания, сохранения и совместного использования проектов визуализации данных, которые также являются интерактивными. Altair можно использовать для создания красивой визуализации данных графиков, таких как гистограммы, круговые диаграммы, гистограммы, диаграммы рассеяния, диаграммы ошибок, спектры мощности, стволовые диаграммы и т. Д. С использованием минимального количества кодирования. У Altair есть зависимости, которые включают python 3.6, точки входа, jsonschema, NumPy, Pandas и Toolz, которые автоматически устанавливаются с помощью команд установки Altair. Вы можете открыть Jupyter Notebook или JupyterLab и выполнить любой код, чтобы получить визуализацию данных в Altair. В настоящее время исходный код Altair доступен на GitHub.

6. Боке.

Bokeh - это библиотека визуализации данных, которая предоставляет подробную графику с высоким уровнем интерактивности для различных наборов данных, независимо от того, большие они или маленькие. Боке основан на Грамматике графики, такой как ggplot, но является родным для Python, тогда как ggplot основан на ggplot2 от R. Эксперты по визуализации данных могут создавать различные интерактивные графики для современных веб-браузеров с использованием боке, которые можно использовать в интерактивных веб-приложениях, документах HTML. , или объекты JSON. Боке имеет 3 уровня, которые можно использовать для создания визуализаций. Первый уровень фокусируется только на быстром создании графиков данных, второй уровень контролирует основные строительные блоки графика, а третий уровень обеспечивает полную автономию для создания графиков без заранее установленных значений по умолчанию. Этот уровень подходит для аналитиков данных и ИТ-специалистов, которые хорошо разбираются в технической стороне создания визуализаций данных.

7. Пигал

Pygal - это библиотека визуализации данных Python, предназначенная для создания привлекательных диаграмм! (Согласно их веб-сайту!) Хотя Pygal похож на Plotly или Bokeh в том, что он создает диаграммы визуализации данных, которые могут быть встроены в веб-страницы и доступны с помощью веб-браузера, основное отличие состоит в том, что он может выводить диаграммы в форме SVG. или масштабируемая векторная графика. Эти SVG гарантируют, что вы можете четко наблюдать за своими диаграммами без потери качества, даже если вы их масштабируете. Однако SVG полезны только с небольшими наборами данных, поскольку слишком много точек данных трудно визуализировать, а диаграммы могут стать вялыми.

8. Геоплотлиб

Большинство библиотек визуализации данных не обеспечивают большой поддержки для создания карт или использования географических данных, и именно поэтому geoplotlib является такой важной библиотекой Python. Он поддерживает создание географических карт, в частности, с множеством различных типов доступных карт, таких как карты плотности точек, хороплеты, карты символов и т. Д. Следует помнить, что перед установкой в качестве предварительных условий требуются NumPy и pyglet, но это не так. большой недостаток. Тем более, что вы хотите создавать географические карты, а geoplotlib - единственный отличный вариант для карт!

В заключение, все эти библиотеки Python для визуализации данных - отличные варианты для создания красивых и информативных визуализаций данных. У каждого из них есть свои сильные стороны и преимущества, поэтому вы можете выбрать тот, который идеально подходит для визуализации данных или проекта. Например, Matplotlib чрезвычайно популярен и хорошо подходит для общих двухмерных графиков, в то время как Geoplotlib уникально подходит для географических визуализаций. Так что продолжайте и выберите свою библиотеку, чтобы создать потрясающую визуализацию на Python!