Acest articol vorbește despre unele dintre cele mai bune biblioteci Python de trasare și grafice existente! Înainte de a începe cu lista celor mai bune biblioteci, să avem o scurtă prezentare generală a motivelor pentru care vizualizarea datelor este necesară și ce
Tabel de materii
De ce este necesară vizualizarea datelor?
În epoca în care analiza datelor este în plină expansiune, este adesea mai convenabil să vizualizăm rezultatele analizei noastre și să deducem rezultatele decât să parcurgem date textuale sau fișiere csv pentru a înțelege rezultatele.
În consecință, vizualizarea datelor este o modalitate simplă de a găsi răspunsuri la întrebări complicate. De asemenea, permite utilizatorilor să exprime rezultatele mai bine decât tabelele.
Top 5 cele mai bune biblioteci Python de trasare și grafice
Iată o listă rapidă a câtorva biblioteci Python de trasare și grafice pe care le vom discuta:
- Matplotlib: Trasează grafice cu ușurință pe toate aplicațiile care folosesc API-ul său.
- Seaborn: Bibliotecă versatilă bazată pe matplotlib care permite compararea între mai multe variabile.
- ggplot: Produce vizualizări specifice domeniului
- Bokeh: Biblioteci preferate pentru streaming și date în timp real.
- Plotly: Permite realizarea de grafice foarte interactive cu ajutorul JS.
1. Matplotlib
Matplotlib este o bibliotecă de reprezentare grafică pentru python. Oferă o API orientată pe obiecte care ne permite să trasăm graficele în aplicația însăși. Este gratuită și open-source. Suportă zeci de tipuri de ieșire ad back-end.
Matplotlib permite utilizarea de pandas ca învelișuri în jurul API-ului său. Această bibliotecă are un timp de execuție mai bun și ocupă un spațiu de memorie mic.
Beneficii ale utilizării Matplotlib
- Înțelegerea corelației dintre variabile
- Comunicarea adecvării modelului la date
- Plasticile de dispersie pot fi utilizate pentru detectarea valorilor aberante
2. Seaborn
Seaborn este o bibliotecă de vizualizare a datelor disponibilă în python, bazată pe matplotlib. Seaborn are un API care se bazează pe seturi de date care permit compararea între mai multe variabile.
Suportă grile multi-plot care, la rândul lor, ușurează construirea de vizualizări complexe. Are la dispoziție vizualizări univariate și bivariate pentru a compara între subseturi de date.
Se folosește de diferite palete de culori pentru a dezvălui diferite tipuri de modele. De asemenea, estimează modele de regresie liniară în mod automat.
Seaborn vs Matplotlib
Matplotlib încearcă să facă lucrurile ușoare ușoare și lucrurile dificile posibile, seaborn încearcă să definească un set bine definit de lucruri dificile și ele ușoare. De fapt, matplotlib este bun, dar seaborn este mai bun. Matplotlib lasă diagrame care sunt mai puțin atractive, dar seaborn are interfețe de nivel înalt și teme personalizate pentru a rezolva această problemă.
Când lucrează cu pandas, matplotlib nu servește bine atunci când are de-a face cu cadre de date. În timp ce funcțiile seaborn lucrează pe cadre de date.
3. ggplot
Implementat inițial în R, ggplot este una dintre bibliotecile versatile pentru trasarea graficelor în python. Este un limbaj specific domeniului pentru producerea de vizualizări specifice domeniului, în special pentru analiza datelor.
Ggplot permite reprezentarea grafică într-o manieră simplă, folosind doar 2 linii de cod. Cu toate acestea, același cod scris folosind matplotlib este foarte complex și implică multe linii de cod. Prin urmare, ggplot simplifică codificarea unui grafic. Este o bibliotecă extrem de valoroasă din python.
Este necesar să folosiți pandas pentru a obține toate caracteristicile lui ggplot.
4. Bokeh
Bokeh, o bibliotecă similară cu ggplot, se bazează pe The Grammar of Graphics. Cu toate acestea, este o bibliotecă nativă pentru python și nu a fost importată din R. Creează diagrame interactive pregătite pentru web care pot fi ieșite în diverse formate, cum ar fi – documente HTML și obiecte JSON.
Bokeh a fost una dintre cele mai preferate biblioteci pentru streaming și date în timp real.
Bokeh este disponibilă în trei niveluri pentru utilizatori și anume – High Level, Middle Level și Low Level. Utilizatorii de nivel înalt pot crea ușor și rapid histograme și diagrame de bare. Utilizatorii de nivel mediu pot utiliza cadrul matplotlib pentru a crea puncte pentru diagramele de dispersie.
5. Plotly
Plotly este o platformă de vizualizare online cu suport de bibliotecă. Aici, putem construi diagrame interactive la fel ca Bokeh, însă cu grafice suplimentare, cum ar fi diagrame de contur, diagrame 3D și dendrograme. Plotly recunoaște, de asemenea, evenimentele mouse-over și cursor-clic, făcând astfel din Plotly o bibliotecă unică atât cu grafică, cât și cu JavaScript.
Bokeh și Plotly sunt biblioteci similare, însă, cu Plotly va trebui să convertiți datele în dicționare. Cu toate acestea, Plotly este mai ușor când vine vorba de manipularea cadrelor de date folosind Pandas.
În concluzie…
Este avantajos și dezavantajos să folosești Python pentru a trasa grafice din simplul motiv că Python oferă o mare varietate de opțiuni. Alegerea celei mai bune biblioteci depinde în întregime de tipul de sarcină pe care încercați să o îndepliniți. Vă rugăm să rețineți că nicio bibliotecă nu este superioară celeilalte, iar utilizarea fiecărei biblioteci depinde de nevoile utilizatorului.