Dit artikel gaat over een aantal van de beste Python bibliotheken voor plotten en grafieken die er zijn! Voordat we beginnen met de lijst van de beste bibliotheken, eerst een kort overzicht van waarom datavisualisatie noodzakelijk is, en wat
Inhoudsopgave
Waarom is datavisualisatie noodzakelijk?
In het tijdperk van de bloeiende gegevensanalyse is het vaak handiger om de resultaten van onze analyse te bekijken en af te leiden dan door tekstuele gegevens of csv-bestanden te gaan om de resultaten te begrijpen.
Daarom is datavisualisatie een eenvoudige manier om antwoorden te vinden op ingewikkelde vragen. Bovendien kunnen gebruikers de resultaten beter uitdrukken dan met tabellen.
Top 5 Best Python Plotting and Graph Libraries
Hier volgt een korte lijst met enkele Python-plotting- en grafiekbibliotheken die we zullen bespreken:
- Matplotlib: Plot grafieken gemakkelijk op alle toepassingen met behulp van zijn API.
- Seaborn: Veelzijdige bibliotheek gebaseerd op matplotlib die vergelijking tussen meerdere variabelen mogelijk maakt.
- ggplot: Produceert domein-specifieke visualisaties
- Bokeh: Voorkeursbibliotheken voor real-time streaming en data.
- Plotly: Maakt zeer interactieve grafieken mogelijk met behulp van JS.
1. Matplotlib
Matplotlib is een plottenbibliotheek voor python. Het biedt een objectgeoriënteerde API waarmee we de grafieken in de toepassing zelf kunnen plotten. Het is gratis en open-source. Ondersteunt tientallen soorten uitvoer ad back-end.
Matplotlib staat het gebruik van pandas toe als wrappers rond zijn API. Deze bibliotheek heeft een betere runtime en neemt weinig geheugenruimte in.
Voordelen van het gebruik van Matplotlib
- Inzicht in de correlatie tussen de variabelen
- Communiceert de passing van het model op de data
- Scatter plots kunnen worden gebruikt voor outlier detection
2. Seaborn
Seaborn is een datavisualisatiebibliotheek beschikbaar in python, gebaseerd op matplotlib. Seaborn heeft een API die is gebaseerd op datasets die vergelijking tussen meerdere variabelen mogelijk maken.
Het ondersteunt multi-plot grids die op hun beurt het bouwen van complexe visualisaties vergemakkelijken. Het heeft univariate en bivariate visualisaties beschikbaar om te vergelijken tussen subsets van gegevens.
Het maakt gebruik van verschillende kleurenpaletten om verschillende soorten patronen te onthullen. Het schat ook automatisch lineaire regressiemodellen.
Seaborn vs Matplotlib
Matplotlib probeert makkelijke dingen makkelijk te maken en moeilijke dingen mogelijk, seaborn probeert ook een goed gedefinieerde set van moeilijke dingen makkelijk te definiëren. Feitelijk is matplotlib goed, maar seaborn is beter. Matplotlib laat plots achter die minder aantrekkelijk zijn, maar seaborn heeft interfaces op hoog niveau en aangepaste thema’s om dit probleem op te lossen.
Wanneer je met pandas werkt, werkt matplotlib niet goed wanneer je met dataframes te maken hebt. Terwijl seaborn functies werken op data frames.
3. ggplot
Ggplot is oorspronkelijk geïmplementeerd in R en is een van de veelzijdige bibliotheken voor het plotten van grafieken in python. Het is een domeinspecifieke taal voor het maken van domeinspecifieke visualisaties, met name voor gegevensanalyse.
Met ggplot kan de grafiek op eenvoudige wijze worden geplot met behulp van slechts 2 regels code. Dezelfde code geschreven met matplotlib is echter zeer complex en omvat vele regels code. Vandaar dat ggplot het coderen van een grafiek vereenvoudigt. Het is een zeer waardevolle bibliotheek van python.
Het is noodzakelijk om pandas te gebruiken om alle functies van ggplot te bereiken.
4. Bokeh
Bokeh, een bibliotheek vergelijkbaar met ggplot, is gebaseerd op The Grammar of Graphics. Het is echter een bibliotheek die eigen is aan python en niet is geïmporteerd uit R. Creëert interactieve web-ready plots die kunnen worden uitgevoerd in verschillende formaten, zoals – HTML-documenten en JSON-objecten.
Bokeh is een van de meest geprefereerde bibliotheken voor real-time streaming en data.
Bokeh is beschikbaar in drie niveaus voor de gebruikers namelijk – High Level, Middle Level en Low Level. De gebruikers op hoog niveau kunnen gemakkelijk en snel histogrammen en staafdiagrammen maken. De gebruikers van het middel niveau kunnen het matplotlib raamwerk gebruiken om stippen te maken voor scatter plots.
5. Plotly
Plotly is een online visualisatieplatform met bibliotheekondersteuning. Hier kunnen we interactieve plots maken, net als met Bokeh, maar met extra grafieken zoals contourplots, 3D-diagrammen en dendrogrammen. Plotly herkent ook mouse-over en cursor-klik events, waardoor Plotly een unieke bibliotheek is met zowel graphics als JavaScript.
Bokeh en Plotly zijn vergelijkbare bibliotheken, echter, met Plotly moet je gegevens omzetten in woordenboeken. Plotly is echter eenvoudiger als het gaat om het omgaan met dataframes met behulp van Pandas.
Om het af te ronden…
Het is voordelig en nadelig om Python te gebruiken voor het plotten van grafieken om de eenvoudige reden dat Python een grote verscheidenheid aan opties biedt. De keuze van de beste bibliotheek hangt volledig af van het soort taak dat u probeert te volbrengen. Let wel, geen enkele bibliotheek is superieur aan de andere, en het gebruik van elke bibliotheek hangt af van de behoefte van de gebruiker.