Este artigo fala sobre algumas das melhores bibliotecas de gráficos e plotting Python por aí! Antes de começarmos com a lista das melhores bibliotecas, vamos ter uma rápida visão geral de porque a visualização de dados é necessária, e o quê

Índice

Porque a Visualização de Dados é Necessária?

Na era da Análise de Dados em expansão, muitas vezes é mais conveniente visualizar os resultados da nossa análise e inferir os resultados do que passar por dados textuais ou arquivos csv para entender os resultados.

Hence, a visualização dos dados é uma maneira simples de encontrar respostas a perguntas complicadas. Também permite que os usuários expressem os resultados melhor que tabelas.

Visualização de dados

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Top 5 Best Python Plotting and Graph Libraries

Aqui está uma lista rápida de poucas bibliotecas de Python plotting e gráficos que iremos discutir:

  1. Matplotlib: Plota facilmente gráficos em todas as aplicações usando sua API.
  2. Seaborn: Biblioteca versátil baseada em matplotlib que permite comparação entre múltiplas variáveis.
  3. ggplot: Produz visualizações específicas de domínio
  4. Bokeh: Bibliotecas preferidas para streaming e dados em tempo real.
  5. Plotly: Permite gráficos muito interactivos com a ajuda do JS.

1. Matplotlib

Matplotlib

Matplotlib é uma biblioteca de plotagem para python. Ela fornece uma API orientada a objetos que nos permite plotar os gráficos na própria aplicação. Ela é gratuita e de código aberto. Suporta dezenas de tipos de saída e back-end de anúncios.

Matplotlib permite o uso de pandas como wrappers em torno de sua API. Esta biblioteca tem um melhor tempo de execução e ocupa um pequeno espaço de memória.

Benefícios do uso da Matplotlib

  • Comunicando a correlação entre as variáveis
  • Comunicando o ajuste do modelo dos dados
  • Gráficos de dispersão podem ser usados para detecção de outlier

2. Seaborn

Seaborn

Seaborn é uma biblioteca de visualização de dados disponível em python, baseada em matplotlib. Seaborn tem uma API que é baseada em conjuntos de dados que permitem a comparação entre múltiplas variáveis.

Suporta grades multi-plot que por sua vez facilitam a construção de visualizações complexas. Possui visualizações univariadas e bivariadas disponíveis para comparar entre subconjuntos de dados.

Faz uso de diferentes paletas de cores para revelar diferentes tipos de padrões. Também estima modelos de regressão linear automaticamente.

Seaborn vs Matplotlib

Matplotlib tenta tornar as coisas fáceis e difíceis possíveis, seaborn tenta definir um conjunto bem definido de coisas difíceis também fácil. Factualmente o Matplotlib é bom, mas o Matplotlib é melhor. Matplotlib deixa parcelas que são menos atraentes, mas o seaborn tem interfaces de alto nível e temas personalizados para resolver este problema.

Ao trabalhar com pandas, matplotlib não serve bem ao lidar com quadros de dados. Enquanto as funções do seaborn trabalham com quadros de dados.

3. ggplot

Gggplot

Originalmente implementado em R, ggplot é uma das bibliotecas versáteis para plotagem de gráficos em python. É uma linguagem específica de domínio para produzir visualizações específicas de domínio, particularmente para análise de dados.

Ggplot permite que o gráfico seja plotado de uma forma simples usando apenas 2 linhas de código. Entretanto, o mesmo código escrito usando matplotlib é muito complexo e envolve muitas linhas de código. Portanto, o ggplot simplifica a codificação de um gráfico. É uma biblioteca de python extremamente valiosa.

É necessário usar pandas para alcançar todas as características do ggplot.

4. Bokeh

Bokeh

Bokeh, uma biblioteca similar ao ggplot, é baseada na Gramática dos Gráficos. Entretanto, é uma biblioteca nativa de python e não foi importada de R. Cria gráficos interativos prontos para a web que podem ser emitidos em vários formatos, tais como – documentos HTML e objetos JSON.

Bokeh tem sido uma das bibliotecas mais preferidas para streaming e dados em tempo real.

Bokeh está disponível em três níveis para os utilizadores, nomeadamente – Nível Alto, Nível Médio e Nível Baixo. Os usuários de alto nível podem criar histogramas e gráficos de barras de forma fácil e rápida. Os usuários de nível médio podem usar a estrutura matplotlib para criar pontos para gráficos de dispersão.

5. Plotly

Plotly

Plotly é uma plataforma de visualização online com suporte a biblioteca. Aqui, nós podemos construir gráficos interativos como Bokeh, porém com gráficos adicionais como gráficos de contorno, gráficos 3D e dendrogramas. Plotly também reconhece eventos com mouse sobre e cursor-clique, tornando assim Plotly uma biblioteca única com ambos gráficos e JavaScript.

Bokeh e Plotly são bibliotecas similares, no entanto, com Plotly você terá que converter dados em dicionários. No entanto, o Plotly é mais fácil quando se trata de manusear frames de dados usando Pandas.

Para embrulhá-lo…

É vantajoso e desvantajoso usar Python para plotar gráficos devido à simples razão de que Python oferece uma grande variedade de opções. A escolha da melhor biblioteca depende inteiramente do tipo de tarefa que você está tentando realizar. Note que nenhuma biblioteca é superior à outra, e o uso de cada biblioteca depende da necessidade do usuário.

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