Tämä artikkeli kertoo parhaista Python piirto- ja graafikirjastoista! Ennen kuin aloitamme parhaiden kirjastojen listan, käydään lyhyesti läpi, miksi datan visualisointi on välttämätöntä ja mitä
Sisällysluettelo
Miksi datan visualisointi on välttämätöntä?
Data-analyysin kukoistuksen aikakaudella on usein kätevämpää tarkastella analyysimme tuloksia ja päätellä tuloksia kuin käydä läpi tekstimuotoista dataa tai csv-tiedostoja tulosten ymmärtämiseksi.
Datan visualisointi on siis yksinkertainen tapa löytää vastauksia monimutkaisiin kysymyksiin. Sen avulla käyttäjät voivat myös ilmaista tuloksia paremmin kuin taulukoiden avulla.
Top 5 parasta Pythonin piirto- ja graafikirjastoa
Tässä on lyhyt lista muutamista Pythonin piirto- ja graafikirjastoista, joita käsittelemme:
- Matplotlib: Piirtää graafeja helposti kaikissa sen API:ta käyttävissä sovelluksissa.
- Seaborn: Matplotlibiin perustuva monipuolinen kirjasto, joka mahdollistaa vertailun useiden muuttujien välillä.
- ggplot: Tuottaa toimialuekohtaisia visualisointeja
- Bokeh: Suositeltavat kirjastot reaaliaikaiseen suoratoistoon ja dataan.
- Plotly: Mahdollistaa hyvin interaktiiviset kuvaajat JS:n avulla.
1. Matplotlib
Matplotlib on piirtokirjasto pythonille. Se tarjoaa oliosuuntautuneen API:n, jonka avulla voimme piirtää kuvaajia itse sovelluksessa. Se on ilmainen ja avointa lähdekoodia. Tukee kymmeniä tulostustyyppejä ad back-end.
Matplotlib sallii pandojen käytön kääreinä sen API:n ympärillä. Tällä kirjastolla on parempi suoritusaika ja se vie vähän muistitilaa.
Matplotlibin käytön edut
- Muuttujien välisen korrelaation ymmärtäminen
- Kommunikoida mallin sovittamista dataan
- Scatter-diagrammeja voidaan käyttää outlierien havaitsemiseen
2. Mallia voidaan käyttää hyväksi. Seaborn
Seaborn on datan visualisointikirjasto, joka on saatavilla pythonissa ja perustuu matplotlibiin. Seabornin API perustuu datasetteihin, jotka mahdollistavat useiden muuttujien välisen vertailun.
Se tukee moniplottiristikoita, jotka puolestaan helpottavat monimutkaisten visualisointien rakentamista. Siinä on käytettävissä univariaattisia ja bivariaattisia visualisointeja, joiden avulla voidaan vertailla tietojen osajoukkoja.
Se hyödyntää erilaisia väripaletteja erilaisten kuvioiden paljastamiseksi. Se myös estimoi lineaarisia regressiomalleja automaattisesti.
Seaborn vs Matplotlib
Matplotlib pyrkii tekemään helpoista asioista helppoja ja vaikeista asioista mahdollisia, seaborn pyrkii määrittelemään tarkoin määritellyn joukon vaikeita asioita myös helposti. Faktisesti matplotlib on hyvä, mutta seaborn on parempi. Matplotlib jättää vähemmän houkuttelevia plotteja, mutta seabornilla on korkeatasoiset käyttöliittymät ja räätälöidyt teemat, jotka ratkaisevat tämän ongelman.
Pandasin kanssa työskennellessä matplotlib ei palvele hyvin, kun käsitellään datakehyksiä. Kun taas seabornin funktiot toimivat datakehyksillä.
3. ggplot
Alun perin R:ssä toteutettu ggplot on yksi monipuolisista kirjastoista kuvaajien piirtämiseen pythonissa. Se on toimialuekohtainen kieli toimialuekohtaisten visualisointien tuottamiseen, erityisesti data-analyysissä.
Ggplot mahdollistaa kuvaajan piirtämisen yksinkertaisella tavalla käyttäen vain 2 riviä koodia. Sama matplotlibillä kirjoitettu koodi on kuitenkin hyvin monimutkaista ja sisältää useita koodirivejä. Näin ollen ggplot yksinkertaistaa kuvaajan koodaamista. Se on erittäin arvokas pythonin kirjasto.
Tarvitaan pandasin käyttöä kaikkien ggplotin ominaisuuksien saavuttamiseksi.
4. Bokeh
Bokeh on ggplotin kaltainen kirjasto, joka perustuu The Grammar of Graphics -kirjastoon. Se on kuitenkin pythonille natiivi kirjasto, eikä sitä ole tuotu R:stä. Luo interaktiivisia web-valmiita plotteja, jotka voidaan tulostaa eri muodoissa, kuten – HTML-dokumentteina ja JSON-objekteina.
Bokeh on ollut yksi suosituimmista kirjastoista reaaliaikaiseen suoratoistoon ja dataan.
Bokeh on käyttäjien saatavilla kolmella tasolla eli – High Level, Middle Level ja Low Level. Korkean tason käyttäjät voivat luoda histogrammeja ja pylväsdiagrammeja helposti ja nopeasti. Keskitason käyttäjät voivat käyttää matplotlib-kehystä pisteiden luomiseen hajontakuvioita varten.
5. Plotly
Plotly on verkkovisualisointialusta kirjastotuella. Siellä voimme rakentaa interaktiivisia plotteja aivan kuten Bokehissa, kuitenkin lisäkuvioilla, kuten ääriviivakuvioilla, 3D-kaavioilla ja dendrogrammeilla. Plotly tunnistaa myös hiiren yli- ja kursorin klikkaustapahtumat, mikä tekee Plotlysta ainutlaatuisen kirjaston sekä grafiikan että JavaScriptin kanssa.
Bokeh ja Plotly ovat samankaltaisia kirjastoja, mutta Plotlyn kanssa joudut kuitenkin muuntamaan datan sanakirjoiksi. Plotly on kuitenkin helpompi datakehysten käsittelyssä Pandasin avulla.
Lopuksi…
Pythonin käyttäminen graafien piirtämiseen on edullista ja haitallista siitä yksinkertaisesta syystä, että Python tarjoaa paljon erilaisia vaihtoehtoja. Parhaan kirjaston valinta riippuu täysin siitä, millaista tehtävää yrität suorittaa. Huomaa ystävällisesti, että mikään kirjasto ei ole toista parempi, ja kunkin kirjaston käyttö riippuu käyttäjän tarpeesta.