Cet article parle de certaines des meilleures bibliothèques de traçage et de graphiques Python qui existent ! Avant de commencer par la liste des meilleures bibliothèques, faisons un rapide tour d’horizon des raisons pour lesquelles la visualisation des données est nécessaire, et de ce que
Table des matières
Pourquoi la visualisation des données est-elle nécessaire ?
À l’ère de l’analyse des données en plein essor, il est souvent plus pratique de visualiser les résultats de notre analyse et d’en déduire les résultats que de parcourir des données textuelles ou des fichiers csv pour comprendre les résultats.
Donc, la visualisation des données est un moyen simple de trouver des réponses à des questions compliquées. Elle permet également aux utilisateurs d’exprimer les résultats mieux que les tableaux.
Les 5 meilleures bibliothèques de traçage et de graphiques Python
Voici une liste rapide de quelques bibliothèques de traçage et de graphiques Python dont nous allons parler :
- Matplotlib : Trace des graphiques facilement sur toutes les applications utilisant son API.
- Seaborn : Bibliothèque polyvalente basée sur matplotlib qui permet la comparaison entre plusieurs variables.
- ggplot : Produit des visualisations spécifiques au domaine
- Bokeh : Bibliothèques préférées pour le streaming et les données en temps réel.
- Plotly : Permet des graphiques très interactifs avec l’aide de JS.
1. Matplotlib
Matplotlib est une bibliothèque de traçage pour python. Elle fournit une API orientée objet qui nous permet de tracer les graphiques dans l’application elle-même. Elle est gratuite et open-source. Supporte des dizaines de types de sortie ad back-end.
Matplotlib permet l’utilisation de pandas comme wrappers autour de son API. Cette bibliothèque a un meilleur temps d’exécution et occupe un petit espace mémoire.
Bénéfices de l’utilisation de Matplotlib
- Comprendre la corrélation entre les variables
- Communiquer l’ajustement du modèle aux données
- Les diagrammes de dispersion peuvent être utilisés pour la détection des aberrations
2. Seaborn
Seaborn est une bibliothèque de visualisation de données disponible en python, basée sur matplotlib. Seaborn a une API qui est basée sur des ensembles de données qui permettent la comparaison entre plusieurs variables.
Il prend en charge les grilles multi-plot qui, à leur tour, facilitent la construction de visualisation complexe. Il a des visualisations univariées et bivariées disponibles pour comparer entre les sous-ensembles de données.
Il fait usage de différentes palettes de couleurs pour révéler différents types de modèles. Il estime également les modèles de régression linéaire automatiquement.
Seaborn vs Matplotlib
Matplotlib essaie de rendre les choses faciles faciles et les choses difficiles possibles, seaborn essaie de définir un ensemble bien défini de choses difficiles faciles aussi. Factuellement, matplotlib est bon, mais seaborn est meilleur. Matplotlib laisse des tracés qui sont moins attrayants, mais seaborn a des interfaces de haut niveau et des thèmes personnalisés pour résoudre ce problème.
Lorsqu’on travaille avec pandas, matplotlib ne sert pas bien lorsqu’on traite des cadres de données. Alors que les fonctions seaborn fonctionnent sur les cadres de données.
3. ggplot
Originalement implémentée dans R, ggplot est l’une des bibliothèques polyvalentes pour tracer des graphiques en python. C’est un langage spécifique au domaine pour produire des visualisations spécifiques au domaine, notamment pour l’analyse de données.
Ggplot permet de tracer le graphique d’une manière simple en utilisant seulement 2 lignes de code. Cependant, le même code écrit en utilisant matplotlib est très complexe et implique de nombreuses lignes de code. Par conséquent, ggplot simplifie le codage d’un graphique. C’est une bibliothèque extrêmement précieuse de python.
Il est nécessaire d’utiliser pandas pour obtenir toutes les fonctionnalités de ggplot.
4. Bokeh
Bokeh, une bibliothèque similaire à ggplot, est basée sur The Grammar of Graphics. Cependant, il s’agit d’une bibliothèque native de python qui n’a pas été importée de R. Elle crée des graphiques interactifs prêts pour le web qui peuvent être sortis dans différents formats tels que – des documents HTML et des objets JSON.
Bokeh a été l’une des bibliothèques les plus préférées pour le streaming et les données en temps réel.
Bokeh est disponible en trois niveaux pour les utilisateurs à savoir – Haut niveau, niveau moyen et bas niveau. Les utilisateurs de haut niveau peuvent créer des histogrammes et des diagrammes à barres facilement et rapidement. Les utilisateurs de niveau intermédiaire peuvent utiliser le cadre matplotlib pour créer des points pour les diagrammes de dispersion.
5. Plotly
Plotly est une plateforme de visualisation en ligne avec un support de bibliothèque. Ici, nous pouvons construire des graphiques interactifs tout comme Bokeh, cependant avec des graphiques supplémentaires tels que des tracés de contour, des graphiques 3D et des dendrogrammes. Plotly reconnaît également les événements de survol de la souris et de clic du curseur, ce qui fait de Plotly une bibliothèque unique à la fois graphique et JavaScript.
Bokeh et Plotly sont des bibliothèques similaires cependant, avec Plotly vous devrez convertir les données en dictionnaires. Cependant, plotly est plus facile lorsqu’il s’agit de manipuler des cadres de données en utilisant Pandas.
Pour résumer…
Il est avantageux et désavantageux d’utiliser Python pour tracer des graphiques pour la simple raison que Python offre une grande variété d’options. Le choix de la meilleure bibliothèque dépend entièrement du type de tâche que vous essayez d’accomplir. Veuillez noter qu’aucune bibliothèque n’est supérieure à une autre et que l’utilisation de chaque bibliothèque dépend du besoin de l’utilisateur.