¡Este artículo habla de algunas de las mejores bibliotecas de gráficos y ploteo de Python que existen! Antes de comenzar con la lista de las mejores bibliotecas, vamos a tener una visión rápida de por qué la visualización de datos es necesaria, y lo que
Table of Contents
¿Por qué es necesaria la visualización de datos?
En la era del auge del Análisis de Datos, muchas veces es más conveniente visualizar los resultados de nuestro análisis e inferir resultados que revisar datos textuales o archivos csv para entender los resultados.
Por lo tanto, la visualización de datos es una forma sencilla de encontrar respuestas a preguntas complicadas. También permite a los usuarios expresar los resultados mejor que las tablas.
Las 5 mejores bibliotecas de ploteo y gráficos de Python
Aquí hay una lista rápida de algunas bibliotecas de ploteo y gráficos de Python que vamos a discutir:
- Matplotlib: Traza gráficos fácilmente en todas las aplicaciones utilizando su API.
- Seaborn: Biblioteca versátil basada en matplotlib que permite la comparación entre múltiples variables.
- ggplot: Produce visualizaciones de dominio específico
- Bokeh: Bibliotecas preferidas para el streaming y los datos en tiempo real.
- Plotly: Permite gráficos muy interactivos con la ayuda de JS.
1. Matplotlib
Matplotlib es una biblioteca de trazado para python. Proporciona una API orientada a objetos que nos permite trazar las gráficas en la propia aplicación. Es gratuita y de código abierto. Soporta docenas de tipos de salida ad back-end.
Matplotlib permite el uso de pandas como wrappers alrededor de su API. Esta biblioteca tiene un mejor tiempo de ejecución y ocupa un pequeño espacio de memoria.
Beneficios del uso de Matplotlib
- Entender la correlación entre las variables
- Comunicar el ajuste del modelo a los datos
- Los gráficos de dispersión se pueden utilizar para la detección de valores atípicos
2. Seaborn
Seaborn es una biblioteca de visualización de datos disponible en python, basada en matplotlib. Seaborn tiene una API que se basa en conjuntos de datos que permiten la comparación entre múltiples variables.
Soporta retículas multiplot que a su vez facilitan la construcción de visualizaciones complejas. Dispone de visualizaciones univariantes y bivariantes para comparar entre subconjuntos de datos.
Hace uso de diferentes paletas de colores para revelar diferentes tipos de patrones. También estima modelos de regresión lineal de forma automática.
Seaborn vs Matplotlib
Matplotlib trata de hacer fácil lo fácil y posible lo difícil, seaborn trata de definir un conjunto bien definido de cosas difíciles también. De hecho matplotlib es bueno, pero seaborn es mejor. Matplotlib deja gráficos que son menos atractivos, pero seaborn tiene interfaces de alto nivel y temas personalizados para resolver este problema.
Cuando se trabaja con pandas, matplotlib no sirve bien cuando se trata de marcos de datos. Mientras que las funciones de seaborn trabajan en marcos de datos.
3. ggplot
Originalmente implementado en R, ggplot es una de las bibliotecas versátiles para trazar gráficos en python. Es un lenguaje de dominio específico para producir visualizaciones de dominio específico, particularmente para el análisis de datos.
Ggplot permite trazar el gráfico de una manera sencilla utilizando sólo 2 líneas de código. Sin embargo, el mismo código escrito con matplotlib es muy complejo e implica muchas líneas de código. Por lo tanto, ggplot simplifica la codificación de un gráfico. Es una biblioteca extremadamente valiosa de python.
Es necesario utilizar pandas para lograr todas las características de ggplot.
4. Bokeh
Bokeh, una biblioteca similar a ggplot, está basada en The Grammar of Graphics. Sin embargo, es una biblioteca nativa de python y no ha sido importada de R. Crea gráficos interactivos listos para la web que pueden ser emitidos en varios formatos como – documentos HTML y objetos JSON.
Bokeh ha sido una de las bibliotecas preferidas para el streaming en tiempo real y los datos.
Bokeh está disponible en tres niveles para los usuarios a saber – Alto Nivel, Nivel Medio y Bajo Nivel. Los usuarios de alto nivel pueden crear histogramas y gráficos de barras fácil y rápidamente. Los usuarios de nivel medio pueden utilizar el marco matplotlib para crear puntos para gráficos de dispersión.
5. Plotly
Plotly es una plataforma de visualización online con soporte de bibliotecas. En ella, podemos construir gráficos interactivos al igual que Bokeh, sin embargo con gráficos adicionales como gráficos de contorno, gráficos 3D y dendrogramas. Plotly también reconoce los eventos de mouse-over y cursor-click, convirtiendo así a Plotly en una biblioteca única con gráficos y JavaScript.
Bokeh y Plotly son bibliotecas similares sin embargo, con Plotly tendrá que convertir los datos en diccionarios. Sin embargo, plotly es más fácil cuando se trata de manejar marcos de datos usando Pandas.
Para terminar…
Es ventajoso y desventajoso usar Python para trazar gráficos debido a la simple razón de que Python ofrece una gran variedad de opciones. La elección de la mejor biblioteca depende enteramente del tipo de tarea que usted está tratando de lograr. Tenga en cuenta que ninguna biblioteca es superior a la otra, y el uso de cada biblioteca depende de la necesidad del usuario.