Ten artykuł mówi o jednych z najlepszych bibliotek Pythona do plotowania i tworzenia wykresów! Zanim zaczniemy z listą najlepszych bibliotek, zróbmy szybki przegląd tego, dlaczego wizualizacja danych jest konieczna i co
Table of Contents
Dlaczego wizualizacja danych jest konieczna?
W dobie rozkwitu Analizy Danych, często wygodniejsze jest oglądanie wyników naszej analizy i wnioskowanie o wynikach niż przekopywanie się przez dane tekstowe lub pliki csv w celu zrozumienia wyników.
Więc, wizualizacja danych jest prostym sposobem na znalezienie odpowiedzi na skomplikowane pytania. Pozwala również użytkownikom na wyrażenie wyników lepiej niż tabele.
Top 5 Best Python Plotting and Graph Libraries
Tutaj znajduje się krótka lista kilku bibliotek Pythona do plotowania i tworzenia wykresów, które omówimy:
- Matplotlib: Łatwo tworzy wykresy we wszystkich aplikacjach korzystających z jej API.
- Seaborn: Wszechstronna biblioteka oparta na matplotlib, która pozwala na porównywanie wielu zmiennych.
- ggplot: Produkuje wizualizacje specyficzne dla danej domeny
- Bokeh: Preferowane biblioteki dla strumieniowania i danych w czasie rzeczywistym.
- Plotly: Pozwala na bardzo interaktywne wykresy z pomocą JS.
1. Matplotlib
Matplotlib jest biblioteką plotowania dla pythona. Udostępnia obiektowe API, które pozwala nam na tworzenie wykresów w samej aplikacji. Jest darmowa i open-source. Obsługuje kilkadziesiąt typów wyjścia ad back-end.
Matplotlib pozwala na użycie pand jako wrapperów wokół swojego API. Biblioteka ta ma lepszy czas działania i zajmuje mało miejsca w pamięci.
Korzyści z używania Matplotlib
- Zrozumienie korelacji między zmiennymi
- Komunikowanie dopasowania modelu do danych
- Działki rozrzutu mogą być używane do wykrywania wartości odstających
2. Seaborn
Seaborn jest biblioteką wizualizacji danych dostępną w pythonie, opartą na matplotlib. Seaborn posiada API, które opiera się na zestawach danych pozwalających na porównywanie wielu zmiennych.
Obsługuje siatki wieloplanszowe, które z kolei ułatwiają budowanie złożonych wizualizacji. Posiada jedno- i dwuwymiarowe wizualizacje dostępne do porównywania między podzbiorami danych.
Wykorzystuje różne palety kolorów, aby ujawnić różne rodzaje wzorców. Szacuje również modele regresji liniowej automatycznie.
Seaborn vs Matplotlib
Matplotlib próbuje uczynić łatwe rzeczy łatwymi, a trudne możliwymi, seaborn próbuje zdefiniować dobrze określony zestaw trudnych rzeczy również łatwych. Faktycznie matplotlib jest dobry, ale seaborn jest lepszy. Matplotlib pozostawia działki, które są mniej atrakcyjne, ale seaborn ma wysokopoziomowe interfejsy i niestandardowe motywy, aby rozwiązać ten problem.
Przy pracy z pandami, matplotlib nie służy dobrze, gdy ma do czynienia z ramkami danych. Natomiast funkcje seaborn działają na ramkach danych.
3. ggplot
Oryginalnie zaimplementowana w R, ggplot jest jedną z wszechstronnych bibliotek do wykreślania wykresów w pythonie. Jest to język specyficzny dla domeny, służący do tworzenia wizualizacji specyficznych dla danej domeny, w szczególności do analizy danych.
Ggplot pozwala na wykreślenie wykresu w prosty sposób, używając tylko 2 linii kodu. Jednakże, ten sam kod napisany przy użyciu matplotlib jest bardzo złożony i wymaga wielu linii kodu. Dlatego też ggplot upraszcza kodowanie wykresu. Jest to niezwykle cenna biblioteka pythona.
Niezbędne jest użycie pandas, aby osiągnąć wszystkie cechy ggplot.
4. Bokeh
Bokeh, biblioteka podobna do ggplot, jest oparta na The Grammar of Graphics. Jednak jest to biblioteka natywna dla Pythona i nie została zaimportowana z R. Tworzy interaktywne, gotowe do użycia w sieci wykresy, które mogą być wyprowadzane w różnych formatach, takich jak – dokumenty HTML i obiekty JSON.
Bokeh jest jedną z najbardziej preferowanych bibliotek dla strumieniowania i danych w czasie rzeczywistym.
Bokeh jest dostępny w trzech poziomach dla użytkowników, a mianowicie – High Level, Middle Level i Low Level. Użytkownicy wysokiego poziomu mogą łatwo i szybko tworzyć histogramy i wykresy słupkowe. Użytkownicy średniego poziomu mogą używać frameworka matplotlib do tworzenia kropek dla wykresów rozrzutu.
5. Plotly
Plotly jest platformą wizualizacyjną online z obsługą bibliotek. Możemy tu budować interaktywne wykresy podobnie jak w Bokeh, jednak z dodatkowymi wykresami takimi jak wykresy konturowe, wykresy 3D i dendrogramy. Plotly rozpoznaje również zdarzenia mouse-over i cursor-click, dzięki czemu Plotly jest unikalną biblioteką zarówno z grafiką jak i JavaScriptem.
Bokeh i Plotly są podobnymi bibliotekami jednak w przypadku Plotly będziesz musiał konwertować dane do słowników. Plotly jest jednak łatwiejsze, jeśli chodzi o obsługę ramek danych za pomocą Pandas.
Podsumowując…
Używanie Pythona do tworzenia wykresów jest korzystne i niekorzystne z tego prostego powodu, że Python oferuje szeroką gamę opcji. Wybór najlepszej biblioteki całkowicie zależy od rodzaju zadania, które próbujesz wykonać. Należy pamiętać, że żadna biblioteka nie jest lepsza od innej, a użycie każdej z nich zależy od potrzeb użytkownika.