Free Press

Tento článek pojednává o některých z nejlepších knihoven pro vykreslování a tvorbu grafů v jazyce Python! Než začneme se seznamem nejlepších knihoven, pojďme si v krátkosti říci, proč je vizualizace dat nezbytná a co

Proč je vizualizace dat nezbytná?

V době rozmachu analýzy dat je často pohodlnější zobrazit výsledky naší analýzy a vyvodit z nich závěry, než se probírat textovými daty nebo soubory csv, abychom výsledky pochopili.

Vizualizace dat je tedy jednoduchý způsob, jak najít odpovědi na složité otázky. Umožňuje také uživatelům vyjádřit výsledky lépe než tabulky.

5 nejlepších knihoven pro vykreslování a tvorbu grafů v jazyce Python

Tady je stručný seznam několika knihoven pro vykreslování a tvorbu grafů v jazyce Python, které si probereme:

1. Matplotlib:
2. Seaborn: Snadno vykresluje grafy ve všech aplikacích pomocí svého API:
3. ggplot: Univerzální knihovna založená na matplotlib, která umožňuje porovnávat více proměnných:
4. Bokeh: Nástroj pro tvorbu vizualizací specifických pro danou oblast:
5. Plotly: Přednostní knihovny pro streamování a zpracování dat v reálném čase: Umožňuje velmi interaktivní grafy pomocí JS.

1. Matplotlib

Matplotlib je knihovna pro vykreslování v jazyce Python. Poskytuje objektově orientované API, které nám umožňuje vykreslovat grafy přímo v aplikaci. Je zdarma a má otevřený zdrojový kód. Podporuje desítky typů výstupů ad back-end.

Matplotlib umožňuje použití pandas jako obalů kolem svého API. Tato knihovna má lepší dobu běhu a zabírá malý paměťový prostor.

Přínosy použití Matplotlib

• Poznání korelace mezi proměnnými
• Sděluje přizpůsobení modelu datům
• Rozptylové grafy lze použít pro detekci odlehlých hodnot

2. V případě, že se data nehodí pro výpočet modelu, je možné je použít pro detekci odlehlých hodnot. Seaborn

Seaborn je knihovna pro vizualizaci dat dostupná v Pythonu, založená na matplotlib. Seaborn má API založené na datových sadách, které umožňují porovnávat více proměnných.

Podporuje mřížky s více grafy, které zase usnadňují vytváření komplexních vizualizací. Má k dispozici jednorozměrné a dvourozměrné vizualizace, které umožňují porovnávat dílčí soubory dat.

Využívá různé palety barev k odhalení různých druhů vzorů. Automaticky také odhaduje lineární regresní modely.

Seaborn vs Matplotlib

Matplotlib se snaží, aby jednoduché věci byly snadné a těžké věci možné, seaborn se snaží definovat dobře definovanou množinu i těžkých věcí. Fakticky je matplotlib dobrý, ale seaborn je lepší. Matplotlib zanechává grafy, které jsou méně atraktivní, ale seaborn má vysokoúrovňová rozhraní a přizpůsobená témata, která tento problém řeší.

Při práci s pandas matplotlib neslouží dobře při práci s datovými rámci. Zatímco funkce seabornu pracují s datovými rámci.

3. ggplot

Původně implementovaný v R, ggplot je jednou z univerzálních knihoven pro vykreslování grafů v Pythonu. Jedná se o doménově specifický jazyk pro vytváření doménově specifických vizualizací, zejména pro analýzu dat.

Ggplot umožňuje vykreslit graf jednoduchým způsobem pomocí pouhých dvou řádků kódu. Stejný kód napsaný pomocí matplotlib je však velmi složitý a zahrnuje mnoho řádků kódu. Proto ggplot zjednodušuje kódování grafu. Jedná se o nesmírně cennou knihovnu jazyka python.

Pro dosažení všech funkcí ggplot je nutné použít pandas.

4. Bokeh

Bokeh, knihovna podobná ggplot, vychází z The Grammar of Graphics. Jedná se však o knihovnu nativní pro Python a nebyla importována z R. Vytváří interaktivní grafy připravené pro web, které lze vyvést v různých formátech, jako jsou – dokumenty HTML a objekty JSON.

Bokeh je jednou z nejpreferovanějších knihoven pro streamování a zpracování dat v reálném čase.

Bokeh je uživatelům k dispozici ve třech úrovních, a to – vysoká úroveň, střední úroveň a nízká úroveň. Uživatelé vysoké úrovně mohou snadno a rychle vytvářet histogramy a sloupcové grafy. Uživatelé střední úrovně mohou používat rámec matplotlib k vytváření bodů pro grafy rozptylu.

5. Plotly

Plotly je online vizualizační platforma s podporou knihoven. Zde můžeme vytvářet interaktivní grafy stejně jako v aplikaci Bokeh, avšak s dalšími grafy, jako jsou obrysové grafy, 3D grafy a dendrogramy. Plotly také rozpoznává události najetí myší a kliknutí kurzorem, čímž se Plotly stává jedinečnou knihovnou s grafikou i JavaScriptem.

Bokeh a Plotly jsou podobné knihovny, u Plotly však budete muset data převést do slovníků. Plotly je však jednodušší, pokud jde o zpracování datových rámců pomocí Pandas.

Abychom to uzavřeli…

K vykreslování grafů je výhodné i nevýhodné používat Python z toho prostého důvodu, že Python nabízí širokou škálu možností. Výběr nejlepší knihovny zcela závisí na typu úlohy, kterou se snažíte splnit. Vezměte laskavě na vědomí, že žádná knihovna není lepší než jiná a použití jednotlivých knihoven závisí na potřebě uživatele.