In diesem Artikel geht es um einige der besten Python Plot- und Graph-Bibliotheken, die es gibt! Bevor wir mit der Liste der besten Bibliotheken beginnen, lassen Sie uns einen kurzen Überblick darüber geben, warum Datenvisualisierung notwendig ist und was
Inhaltsverzeichnis
Warum ist Datenvisualisierung notwendig?
Im Zeitalter der boomenden Datenanalyse ist es oft bequemer, die Ergebnisse unserer Analysen zu betrachten und daraus Schlüsse zu ziehen, als sich durch Textdaten oder csv-Dateien zu arbeiten, um die Ergebnisse zu verstehen.
Die Datenvisualisierung ist also eine einfache Möglichkeit, Antworten auf komplizierte Fragen zu finden. Sie ermöglicht es den Benutzern auch, die Ergebnisse besser als in Tabellen auszudrücken.
Top 5 der besten Python Plot- und Graph-Bibliotheken
Hier ist eine kurze Liste von einigen Python Plot- und Graph-Bibliotheken, die wir besprechen werden:
- Matplotlib: Plottet Graphen auf einfache Weise in allen Anwendungen, die seine API verwenden.
- Seaborn: Vielseitige Bibliothek, die auf Matplotlib basiert und den Vergleich zwischen mehreren Variablen ermöglicht.
- ggplot: Erzeugt domänenspezifische Visualisierungen
- Bokeh: Bevorzugte Bibliotheken für Echtzeit-Streaming und Daten.
- Plotly: Ermöglicht sehr interaktive Diagramme mit Hilfe von JS.
1. Matplotlib
Matplotlib ist eine Plotting-Bibliothek für Python. Sie bietet eine objektorientierte API, die es ermöglicht, die Graphen in der Anwendung selbst zu zeichnen. Sie ist frei und Open-Source. Unterstützt Dutzende von Ausgabetypen und Back-End.
Matplotlib erlaubt die Verwendung von Pandas als Wrapper um seine API. Diese Bibliothek hat eine bessere Laufzeit und belegt einen kleinen Speicherplatz.
Vorteile der Verwendung von Matplotlib
- Verständnis der Korrelation zwischen den Variablen
- Kommuniziert die Anpassung des Modells an die Daten
- Streudiagramme können zur Erkennung von Ausreißern verwendet werden
2. Seaborn
Seaborn ist eine Datenvisualisierungsbibliothek in Python, die auf matplotlib basiert. Seaborn hat eine API, die auf Datensätzen basiert, die den Vergleich zwischen mehreren Variablen ermöglichen.
Es unterstützt Multi-Plot-Gitter, die wiederum die Erstellung komplexer Visualisierungen erleichtern. Es verfügt über univariate und bivariate Visualisierungen zum Vergleich zwischen Teilmengen von Daten.
Es nutzt verschiedene Farbpaletten, um verschiedene Arten von Mustern sichtbar zu machen. Es schätzt auch automatisch lineare Regressionsmodelle.
Seaborn vs Matplotlib
Matplotlib versucht, einfache Dinge einfach und schwierige Dinge möglich zu machen, Seaborn versucht, eine wohldefinierte Menge von schwierigen Dingen ebenfalls einfach zu definieren. Faktisch ist Matplotlib gut, aber Seaborn ist besser. Matplotlib hinterlässt Plots, die weniger attraktiv sind, aber seaborn hat High-Level-Schnittstellen und angepasste Themen, um dieses Problem zu lösen.
Wenn man mit Pandas arbeitet, ist matplotlib nicht gut, wenn man mit Datenrahmen arbeitet. Die Funktionen von seaborn hingegen arbeiten mit Datenrahmen.
3. ggplot
Ursprünglich in R implementiert, ist ggplot eine der vielseitigsten Bibliotheken für das Plotten von Diagrammen in Python. Es handelt sich um eine domänenspezifische Sprache zur Erstellung domänenspezifischer Visualisierungen, insbesondere für die Datenanalyse.
Ggplot ermöglicht es, den Graphen auf einfache Weise mit nur 2 Codezeilen zu plotten. Dagegen ist der gleiche Code, der mit matplotlib geschrieben wurde, sehr komplex und umfasst viele Codezeilen. Daher vereinfacht ggplot die Codierung eines Graphen. Es ist eine äußerst wertvolle Bibliothek von Python.
Um alle Funktionen von ggplot nutzen zu können, ist es notwendig, pandas zu verwenden.
4. Bokeh
Bokeh, eine Bibliothek ähnlich wie ggplot, basiert auf The Grammar of Graphics. Sie ist jedoch eine python-eigene Bibliothek und wurde nicht aus R importiert. Sie erstellt interaktive, webfähige Plots, die in verschiedenen Formaten ausgegeben werden können, wie – HTML-Dokumente und JSON-Objekte.
Bokeh ist eine der bevorzugten Bibliotheken für Echtzeit-Streaming und Daten.
Bokeh steht den Nutzern in drei Stufen zur Verfügung, nämlich – High Level, Middle Level und Low Level. Die High-Level-Benutzer können Histogramme und Balkendiagramme einfach und schnell erstellen. Die Benutzer der mittleren Ebene können das Matplotlib-Framework verwenden, um Punkte für Streudiagramme zu erstellen.
5. Plotly
Plotly ist eine Online-Visualisierungsplattform mit Bibliotheksunterstützung. Hier kann man wie bei Bokeh interaktive Plots erstellen, allerdings mit zusätzlichen Graphen wie Konturplots, 3D-Diagrammen und Dendrogrammen. Plotly erkennt auch Mouse-Over- und Cursor-Klick-Ereignisse, was Plotly zu einer einzigartigen Bibliothek macht, die sowohl Grafiken als auch JavaScript unterstützt.
Bokeh und Plotly sind ähnliche Bibliotheken, allerdings muss man bei Plotly die Daten in Wörterbücher umwandeln. Plotly ist jedoch einfacher, wenn es um die Verarbeitung von Datenrahmen mit Pandas geht.
Um es zusammenzufassen…
Es ist vorteilhaft und nachteilig, Python zum Plotten von Diagrammen zu verwenden, und zwar aus dem einfachen Grund, dass Python eine Vielzahl von Optionen bietet. Die Wahl der besten Bibliothek hängt ganz von der Art der Aufgabe ab, die Sie zu bewältigen versuchen. Bitte beachten Sie, dass keine Bibliothek der anderen überlegen ist und die Verwendung der einzelnen Bibliotheken von den Bedürfnissen des Benutzers abhängt.