Top 5 Best Python Plotting and Graph Libraries

ここで、これから説明するいくつかの Python プロッティングおよびグラフライブラリを簡単にリストします：

Matplotlib: 1570>
Seaborn: matplotlibをベースにした、複数の変数間の比較ができる汎用ライブラリ。
ggplot: ドメインに特化したビジュアライゼーションを生成する
Bokeh: リアルタイムストリーミングとデータのための好ましいライブラリ。
Plotly。 JSの助けを借りて非常にインタラクティブなグラフを可能にします。

1. Matplotlib

Matplotlib は Python のプロッティングライブラリです。これは、アプリケーション自体の中でグラフをプロットすることを可能にするオブジェクト指向の API を提供します。これはフリーでオープンソースです。数十の出力タイプの広告バックエンドをサポートしています。

Matplotlibは、そのAPIのラッパーとしてpandasを使用することができます。このライブラリは、より良いランタイムを持っており、小さなメモリ領域を占有する。

Matplotlibを使うメリット

変数間の相関を把握できる
モデルのデータへの適合性を伝えられる
散布図は外れ値の検出に使える

2. Seaborn

Seaborn は python で利用できるデータ可視化ライブラリで、 matplotlib をベースにしたライブラリです。 Seaborn は、複数の変数間の比較を可能にするデータセットに基づいた API を備えています。

マルチプロットグリッドをサポートしており、複雑な視覚化の構築を容易にします。データのサブセット間で比較するために、一変量および二変量の視覚化を利用できます。

異なるカラーパレットを使用して、さまざまな種類のパターンを明らかにします。また、線形回帰モデルを自動的に推定します。

Seaborn vs Matplotlib

Matplotlib は簡単なことを簡単に、難しいことを可能にしようとし、seaborn は難しいことも簡単に定義しようしています。事実 matplotlib は良いのですが、seaborn の方が優れています。 Matplotlib は、あまり魅力的でないプロットを残しますが、seaborn には、この問題を解決するための高レベルのインタフェースとカスタマイズされたテーマがあります。

pandasで作業するとき、データフレームを扱うとき matplotlib はうまく機能しません。しかし、seaborn の関数はデータフレームを扱うことができます。

3. ggplot

元々Rで実装されたggplotはpythonのグラフ描画用の多機能ライブラリの1つで、geplotはpythonのグラフを描くためのライブラリです。これは、特にデータ解析のためのドメイン固有の可視化を作成するためのドメイン固有の言語です。

ggplotは、たった2行のコードで簡単にグラフをプロットすることができる。しかし、matplotlib を使用して書かれた同じコードは非常に複雑で、多くのコード行を伴います。そのため、ggplot はグラフのコーディングを簡略化します。 Pythonの非常に価値のあるライブラリです。

ggplotのすべての機能を実現するには、pandasを使う必要があります。

4. Bokeh

Bokeh は ggplot と同様のライブラリで、The Grammar of Graphics をベースにしています。しかし、これは Python にネイティブなライブラリであり、R からインポートされていません。 – HTML ドキュメントや JSON オブジェクトのようなさまざまなフォーマットで出力できるインタラクティブな Web 対応のプロットを作成します。

Bokehは、リアルタイムストリーミングとデータのための最も好ましいライブラリの1つとなっています。

Bokeh は、高レベル、中間レベル、低レベルという 3 つのレベルで利用できます。高レベルのユーザーは、ヒストグラムや棒グラフを簡単かつ迅速に作成することができます。中級レベルでは、matplotlibフレームワークを使用して散布図用の点を作成することができます。

5. Plotly

Plotly はライブラリサポート付きのオンライン可視化プラットフォームです。ここでは、Bokeh のようにインタラクティブなプロットを作成できますが、等高線プロット、3D チャート、およびデンドログラムなどの追加グラフを使用できます。また、Plotlyはマウスオーバーやカーソルクリックのイベントも認識するため、グラフィックとJavaScriptの両方を備えたユニークなライブラリとなっています。

BokehとPlotlyは似たようなライブラリですが、Plotlyの場合はデータを辞書に変換する必要があります。しかし、Pandasを使ったデータフレームの処理に関しては、plotlyの方が簡単です。

最後に…

Pythonでグラフを描くのは有利不利がありますが、それはPythonには様々なオプションがあるという単純な理由からです。最適なライブラリの選択は完全にあなたが達成しようとしているタスクのタイプに依存します。どのライブラリも他のライブラリより優れているわけではなく、それぞれのライブラリの使い方はユーザーの必要性に依存することに留意してください。

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