Questo articolo parla di alcune delle migliori librerie Python per il plottaggio e i grafici! Prima di iniziare con la lista delle migliori librerie, facciamo una rapida panoramica del perché la visualizzazione dei dati è necessaria, e cosa
Tabella dei contenuti
Perché la visualizzazione dei dati è necessaria?
Nell’era del boom dell’analisi dei dati, è spesso più conveniente visualizzare i risultati delle nostre analisi e dedurre i risultati piuttosto che passare attraverso dati testuali o file csv per capire i risultati.
Quindi, la visualizzazione dei dati è un modo semplice per trovare risposte a domande complicate. Permette anche agli utenti di esprimere i risultati meglio delle tabelle.
Top 5 Best Python Plotting and Graph Libraries
Ecco un rapido elenco di alcune librerie Python di plottaggio e grafici che discuteremo:
- Matplotlib: Traccia grafici facilmente su tutte le applicazioni utilizzando le sue API.
- Seaborn: Versatile libreria basata su matplotlib che permette il confronto tra più variabili.
- ggplot: Produce visualizzazioni specifiche del dominio
- Bokeh: Librerie preferite per lo streaming e i dati in tempo reale.
- Plotly: Permette grafici molto interattivi con l’aiuto di JS.
1. Matplotlib
Matplotlib è una libreria di plotting per python. Fornisce un’API orientata agli oggetti che ci permette di tracciare i grafici nell’applicazione stessa. È gratuita e open-source. Supporta decine di tipi di output e back-end.
Matplotlib permette l’uso di pandas come wrapper intorno alla sua API. Questa libreria ha un tempo di esecuzione migliore e occupa un piccolo spazio di memoria.
Benefici dell’uso di Matplotlib
- Capire la correlazione tra le variabili
- Comunica l’adattamento del modello ai dati
- I grafici di dispersione possono essere usati per individuare gli outlier
2. Seaborn
Seaborn è una libreria di visualizzazione dati disponibile in python, basata su matplotlib. Seaborn ha un’API che si basa su set di dati che permettono il confronto tra più variabili.
Supporta griglie multi-plot che a loro volta facilitano la costruzione di visualizzazioni complesse. Ha visualizzazioni univariate e bivariate disponibili per confrontare tra sottoinsiemi di dati.
Fa uso di diverse palette di colori per rivelare diversi tipi di modelli. Inoltre stima automaticamente i modelli di regressione lineare.
Seaborn vs Matplotlib
Matplotlib cerca di rendere facili le cose facili e possibili quelle difficili, seaborn cerca di definire un insieme ben definito di cose difficili. Di fatto matplotlib è buono, ma seaborn è meglio. Matplotlib lascia trame meno attraenti, ma seaborn ha interfacce di alto livello e temi personalizzati per risolvere questo problema.
Quando si lavora con pandas, matplotlib non serve bene quando si tratta di data frame. Mentre le funzioni di seaborn lavorano sui data frame.
3. ggplot
Originariamente implementato in R, ggplot è una delle librerie versatili per tracciare grafici in python. È un linguaggio specifico del dominio per produrre visualizzazioni specifiche del dominio, in particolare per l’analisi dei dati.
Ggplot permette di tracciare il grafico in modo semplice usando solo 2 righe di codice. Tuttavia, lo stesso codice scritto usando matplotlib è molto complesso e comporta molte righe di codice. Quindi, ggplot semplifica la codifica di un grafico. È una libreria estremamente preziosa di python.
È necessario utilizzare pandas per ottenere tutte le caratteristiche di ggplot.
4. Bokeh
Bokeh, una libreria simile a ggplot, è basata su The Grammar of Graphics. Tuttavia, è una libreria nativa di Python e non è stata importata da R. Crea grafici interattivi pronti per il web che possono essere emessi in vari formati come – documenti HTML e oggetti JSON.
Bokeh è stata una delle librerie preferite per lo streaming e i dati in tempo reale.
Bokeh è disponibile in tre livelli per gli utenti e cioè – alto livello, medio livello e basso livello. Gli utenti di alto livello possono creare facilmente e rapidamente istogrammi e grafici a barre. Gli utenti di livello medio possono usare il framework matplotlib per creare punti per i grafici di dispersione.
5. Plotly
Plotly è una piattaforma di visualizzazione online con supporto di libreria. Qui, possiamo costruire grafici interattivi proprio come Bokeh, tuttavia con grafici aggiuntivi come trame di contorno, grafici 3D e dendrogrammi. Plotly riconosce anche gli eventi mouse-over e cursor-click, rendendo così Plotly una libreria unica sia per la grafica che per il JavaScript.
Bokeh e Plotly sono librerie simili, tuttavia, con Plotly dovrete convertire i dati in dizionari. Tuttavia, Plotly è più facile quando si tratta di gestire i data frame utilizzando Pandas.
Per concludere…
È vantaggioso e svantaggioso usare Python per tracciare grafici per la semplice ragione che Python offre una grande varietà di opzioni. La scelta della migliore libreria dipende interamente dal tipo di compito che si sta cercando di realizzare. Nota bene: nessuna libreria è superiore all’altra, e l’uso di ogni libreria dipende dal bisogno dell’utente.