Ez a cikk a legjobb Python ábrázoló és grafikus könyvtárakról szól! Mielőtt belekezdenénk a legjobb könyvtárak listájába, nézzük meg gyorsan, miért van szükség az adatvizualizációra, és mi
Tartalomjegyzék
Miért van szükség az adatvizualizációra?
Az adatelemzés fellendülésének korában gyakran kényelmesebb az elemzésünk eredményeinek megtekintése és az eredményekre való következtetés, mint a szöveges adatok vagy csv-fájlok átnézése az eredmények megértéséhez.
Az adatvizualizáció tehát egyszerű módja annak, hogy bonyolult kérdésekre választ találjunk. Emellett lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy jobban kifejezzék az eredményeket, mint a táblázatok.
Top 5 Best Python Plotting and Graph Libraries
Itt van egy gyors lista néhány Python plotting és grafikon könyvtárról, amelyeket tárgyalunk:
- Matplotlib: Grafikonok egyszerű ábrázolása minden alkalmazásban az API-ját használva.
- Seaborn: Matplotlib alapú sokoldalú könyvtár, amely lehetővé teszi több változó összehasonlítását.
- ggplot: Tartományspecifikus vizualizációkat készít
- Bokeh: Előnyös könyvtárak valós idejű adatfolyamhoz és adatokhoz.
- Plotly: Nagyon interaktív grafikonokat tesz lehetővé JS segítségével.
1. Matplotlib
A Matplotlib egy plotkönyvtár a pythonhoz. Objektumorientált API-t biztosít, amely lehetővé teszi számunkra, hogy a grafikonokat magában az alkalmazásban ábrázoljuk. Ingyenes és nyílt forráskódú. Több tucat kimeneti típust támogat ad back-end.
A Matplotlib lehetővé teszi a pandas használatát wrapperként az API-ja körül. Ennek a könyvtárnak jobb a futási ideje és kis memóriaterületet foglal.
A Matplotlib használatának előnyei
- A változók közötti korreláció megértése
- Kommunikálja a modell illeszkedését az adatokhoz
- A szórásdiagramok használhatók a kiugró értékek felderítésére
2. A Matplotlib használata a változók közötti korreláció megismeréséhez. Seaborn
A Seaborn egy pythonban elérhető, matplotlib alapú adatvizualizációs könyvtár. A Seaborn egy olyan API-val rendelkezik, amely adathalmazokon alapul, amelyek lehetővé teszik több változó összehasonlítását.
Támogatja a multiplot rácsokat, amelyek viszont megkönnyítik az összetett vizualizáció építését. Egyváltozós és kétváltozós vizualizációk állnak rendelkezésre az adatok részhalmazai közötti összehasonlításhoz.
A különböző színpalettákat használ a különböző minták feltárásához. Lineáris regressziós modelleket is automatikusan becsül.
Seaborn vs Matplotlib
A Matplotlib megpróbálja a könnyű dolgokat könnyűvé és a nehéz dolgokat lehetségessé tenni, a seaborn megpróbálja a nehéz dolgok egy jól definiált halmazát is könnyen definiálni. Tény, hogy a matplotlib jó, de a seaborn jobb. A matplotlib kevésbé vonzó ábrákat hagy maga után, de a seaborn magas szintű interfészekkel és testreszabott témákkal oldja meg ezt a problémát.
A pandas-szal való munka során a matplotlib nem szolgál jól, amikor adatkeretekkel dolgozik. Míg a seaborn függvények adatkeretekkel dolgoznak.
3. ggplot
A ggplot eredetileg az R-ben implementált, sokoldalú könyvtárak egyike a grafikonok ábrázolására pythonban. Ez egy tartományspecifikus nyelv a tartományspecifikus vizualizációk előállítására, különösen az adatelemzéshez.
A ggplot lehetővé teszi a grafikon egyszerű ábrázolását mindössze 2 sornyi kód segítségével. Ugyanez a matplotlib segítségével írt kód azonban nagyon összetett és sok sornyi kódot tartalmaz. Ezért a ggplot leegyszerűsíti a grafikon kódolását. Ez egy rendkívül értékes python könyvtár.
A ggplot összes funkciójának eléréséhez szükséges a pandas használata.
4. Bokeh
A ggplot-hoz hasonló könyvtár, a Bokeh a The Grammar of Graphics alapján készült. Azonban ez egy python natív könyvtár, és nem importálták az R-ből. Interaktív, webkész ábrákat hoz létre, amelyek különböző formátumokban adhatók ki, mint például – HTML dokumentumok és JSON objektumok.
A Bokeh az egyik legkedveltebb könyvtár a valós idejű adatfolyamhoz és adatokhoz.
A Bokeh három szinten áll a felhasználók rendelkezésére, nevezetesen – High Level, Middle Level és Low Level. A magas szintű felhasználók könnyen és gyorsan készíthetnek hisztogramokat és oszlopdiagramokat. A középszintű felhasználók a matplotlib keretrendszer segítségével pontokat hozhatnak létre szórásdiagramokhoz.
5. Plotly
A Plotly egy online vizualizációs platform könyvtári támogatással. Itt a Bokeh-hez hasonlóan interaktív ábrákat készíthetünk, azonban további grafikonokkal, például kontúrábrákkal, 3D-s grafikonokkal és dendrogramokkal. A Plotly felismeri az egérrel való fölé- és a kurzorral való kattintás eseményeit is, így a Plotly egy egyedülálló grafikus és JavaScript könyvtár.
A Bokeh és a Plotly hasonló könyvtárak, azonban a Plotlyval az adatokat szótárakba kell konvertálni. A Plotly azonban egyszerűbb, amikor a Pandas segítségével adatkereteket kell kezelni.
Összefoglalva…
Egyszerre előnyös és hátrányos a Python használata grafikonok ábrázolásához azon egyszerű oknál fogva, hogy a Python sokféle lehetőséget kínál. A legjobb könyvtár kiválasztása teljes mértékben attól függ, hogy milyen típusú feladatot szeretnénk elvégezni. Felhívjuk figyelmét, hogy egyik könyvtár sem jobb a másiknál, és az egyes könyvtárak használata a felhasználó igényeitől függ.