Denne artikel omhandler nogle af de bedste Python-biblioteker til plotning og grafer, der findes! Før vi begynder med listen over de bedste biblioteker, lad os få et hurtigt overblik over, hvorfor datavisualisering er nødvendig, og hvad
Inholdsfortegnelse
Hvorfor er datavisualisering nødvendig?
I en tid med boomende dataanalyse er det ofte mere bekvemt at se resultaterne af vores analyse og udlede resultater end at gå igennem tekstdata eller csv-filer for at forstå resultaterne.
Hermed er datavisualisering en enkel måde at finde svar på komplicerede spørgsmål på. Det giver også brugerne mulighed for at udtrykke resultaterne bedre end tabeller.
Top 5 bedste Python-plot- og grafbiblioteker
Her er en hurtig liste over få Python-plot- og grafbiblioteker, som vi vil diskutere:
- Matplotlib: Plotter grafer nemt på alle applikationer ved hjælp af dets API.
- Seaborn: Seaborn:
- ggplot: Alsidigt bibliotek baseret på matplotlib, der giver mulighed for sammenligning mellem flere variabler.
- ggplot: Producerer domænespecifikke visualiseringer
- Bokeh: Foretrukne biblioteker til streaming og data i realtid.
- Plotly: Giver mulighed for meget interaktive grafer ved hjælp af JS.
1. Matplotlib
Matplotlib er et plottingbibliotek til python. Det leverer en objektorienteret API, der giver os mulighed for at plotte graferne i selve programmet. Det er gratis og open source. Understøtter snesevis af udgangstyper ad back-end.
Matplotlib giver mulighed for at bruge pandas som wrappere omkring dets API. Dette bibliotek har en bedre køretid og optager en lille hukommelsesplads.
Fordele ved at bruge Matplotlib
- Forståelse af korrelationen mellem variablerne
- Kommunikerer modellens tilpasning af dataene
- Spredningsdiagrammer kan bruges til påvisning af outlier
2. Seaborn
Seaborn er et datavisualiseringsbibliotek, der er tilgængeligt i python og er baseret på matplotlib. Seaborn har en API, der er baseret på datasæt, der tillader sammenligning mellem flere variabler.
Det understøtter multi-plotgrids, der igen letter opbygningen af komplekse visualiseringer. Den har univariate og bivariate visualiseringer til rådighed for at sammenligne mellem delmængder af data.
Den gør brug af forskellige farvepaletter til at afsløre forskellige former for mønstre. Den estimerer også lineære regressionsmodeller automatisk.
Seaborn vs Matplotlib
Matplotlib forsøger at gøre nemme ting nemme og svære ting mulige, seaborn forsøger også at definere et veldefineret sæt af svære ting nemme. Faktuelt set er matplotlib godt, men seaborn er bedre. Matplotlib efterlader plots, der er mindre attraktive, men seaborn har grænseflader på højt niveau og tilpassede temaer til at løse dette problem.
Når man arbejder med pandas, tjener matplotlib ikke godt, når man har med datarammer at gøre. Mens seaborn-funktioner fungerer på datarammer.
3. ggplot
Originalt implementeret i R er ggplot et af de alsidige biblioteker til plotting af grafer i python. Det er et domænespecifikt sprog til fremstilling af domænespecifikke visualiseringer, især til dataanalyse.
Ggplot gør det muligt at plotte grafen på en enkel måde ved hjælp af blot 2 kodelinjer. Den samme kode, der er skrevet ved hjælp af matplotlib, er imidlertid meget kompleks og involverer mange linjer kode. Derfor forenkler ggplot kodning af en graf. Det er et yderst værdifuldt bibliotek i python.
Det er nødvendigt at bruge pandas for at opnå alle funktionerne i ggplot.
4. Bokeh
Bokeh er et bibliotek, der ligner ggplot, og er baseret på The Grammar of Graphics. Det er dog et bibliotek, der er hjemmehørende i python og er ikke importeret fra R. Opretter interaktive web-ready plots, der kan udskrives i forskellige formater som f.eks. – HTML-dokumenter og JSON-objekter.
Bokeh har været et af de mest foretrukne biblioteker til streaming og data i realtid.
Bokeh er tilgængelig i tre niveauer for brugerne, nemlig – High Level, Middle Level og Low Level. Brugerne på højt niveau kan nemt og hurtigt oprette histogrammer og søjlediagrammer. Brugerne på mellemniveau kan bruge matplotlib-rammen til at oprette prikker til spredningsdiagrammer.
5. Plotly
Plotly er en online visualiseringsplatform med biblioteksunderstøttelse. Her kan vi opbygge interaktive plot ligesom Bokeh, dog med yderligere grafer såsom konturplots, 3D-diagrammer og dendrogrammer. Plotly genkender også mouse-over- og cursor-click-hændelser og gør dermed Plotly til et unikt bibliotek med både grafik og JavaScript.
Bokeh og Plotly er lignende biblioteker, men med Plotly skal du med Plotly konvertere data til ordbøger. Plotly er dog nemmere, når det gælder håndtering af datarammer ved hjælp af Pandas.
For at slutte af…
Det er både en fordel og en ulempe at bruge Python til at plotte grafer af den simple grund, at Python tilbyder en bred vifte af muligheder. Valget af det bedste bibliotek afhænger helt og holdent af, hvilken type opgave du forsøger at udføre. Bemærk venligst, at intet bibliotek er bedre end det andet, og brugen af hvert bibliotek afhænger af brugerens behov.