Denna artikel handlar om några av de bästa Python-biblioteken för plottning och grafer som finns! Innan vi börjar med listan över de bästa biblioteken, låt oss få en snabb översikt över varför datavisualisering är nödvändig och vad
Innehållsförteckning
Varför är datavisualisering nödvändig?
I en tid av blomstrande dataanalys är det ofta bekvämare att visa resultaten av vår analys och härleda resultat än att gå igenom textdata eller csv-filer för att förstå resultaten.
Härmed är datavisualisering ett enkelt sätt att hitta svar på komplicerade frågor. Det gör det också möjligt för användare att uttrycka resultaten bättre än tabeller.
Top 5 Best Python Plotting and Graph Libraries
Här är en snabb lista över några få Python-plotting- och diagrambibliotek som vi kommer att diskutera:
- Matplotlib:
- Seaborn: Plottar enkelt grafer i alla program som använder dess API:
- ggplot: Mångsidigt bibliotek baserat på matplotlib som gör det möjligt att jämföra flera variabler.
- ggplot: Producerar domänspecifika visualiseringar
- Bokeh: Företrädesvis bibliotek för streaming och data i realtid.
- Plotly: Företrädesvis bibliotek för streaming och data i realtid:
1. Matplotlib
Matplotlib är ett plottingbibliotek för Python. Det tillhandahåller ett objektorienterat API som gör att vi kan plotta graferna i själva programmet. Det är gratis och har öppen källkod. Stöder dussintals utdatatyper ad back-end.
Matplotlib tillåter användning av pandas som wrappers runt dess API. Detta bibliotek har en bättre körtid och upptar ett litet minnesutrymme.
Fördelar med att använda Matplotlib
- Förstå korrelationen mellan variablerna
- Kommunicerar modellens anpassning av data
- Spridningsdiagram kan användas för upptäckt av outlier
2. Seaborn
Seaborn är ett datavisualiseringsbibliotek tillgängligt i python, baserat på matplotlib. Seaborn har ett API som bygger på dataset som möjliggör jämförelser mellan flera variabler.
Det har stöd för multiplotgrids som i sin tur underlättar byggandet av komplexa visualiseringar. Den har univariata och bivariata visualiseringar tillgängliga för att jämföra mellan delmängder av data.
Den använder sig av olika färgpaletter för att avslöja olika typer av mönster. Den uppskattar också linjära regressionsmodeller automatiskt.
Seaborn vs Matplotlib
Matplotlib försöker göra enkla saker enkla och svåra saker möjliga, seaborn försöker definiera en väldefinierad uppsättning av svåra saker enkla också. Faktum är att Matplotlib är bra, men Seaborn är bättre. Matplotlib lämnar plotts som är mindre attraktiva, men seaborn har gränssnitt på hög nivå och anpassade teman för att lösa detta problem.
När man arbetar med pandas tjänar matplotlib inte bra när man hanterar dataramar. Medan seaborns funktioner fungerar på dataramar.
3. ggplot
Gggplot, som ursprungligen implementerades i R, är ett av de mångsidiga biblioteken för plottning av grafer i python. Det är ett domänspecifikt språk för att producera domänspecifika visualiseringar, särskilt för dataanalys.
Ggplot gör det möjligt att plotta grafen på ett enkelt sätt med bara två rader kod. Samma kod som skrivs med matplotlib är dock mycket komplex och omfattar många rader kod. Därför förenklar ggplot kodningen av en graf. Det är ett extremt värdefullt bibliotek i Python.
Det är nödvändigt att använda pandas för att uppnå alla funktioner i ggplot.
4. Bokeh
Bokeh, ett bibliotek som liknar ggplot, bygger på The Grammar of Graphics. Det är dock ett bibliotek som är inbyggt i python och har inte importerats från R. Skapar interaktiva webbrediga plottar som kan skickas ut i olika format, t.ex. – HTML-dokument och JSON-objekt.
Bokeh har varit ett av de mest föredragna biblioteken för streaming och data i realtid.
Bokeh finns i tre nivåer för användarna nämligen – hög nivå, mellannivå och låg nivå. Användarna på hög nivå kan enkelt och snabbt skapa histogram och stapeldiagram. Användarna på mellannivå kan använda ramverket matplotlib för att skapa prickar för spridningsdiagram.
5. Plotly
Plotly är en visualiseringsplattform online med stöd för bibliotek. Här kan vi bygga interaktiva diagram precis som Bokeh, dock med ytterligare grafer som konturdiagram, 3D-diagram och dendrogram. Plotly känner även igen mouse-over- och cursor-click-händelser, vilket gör Plotly till ett unikt bibliotek med både grafik och JavaScript.
Bokeh och Plotly är liknande bibliotek men med Plotly måste du konvertera data till ordböcker. Plotly är dock enklare när det gäller att hantera dataramar med hjälp av Pandas.
För att avsluta…
Det är både fördelaktigt och ofördelaktigt att använda Python för att plotta grafer på grund av den enkla anledningen att Python erbjuder en mängd olika alternativ. Valet av det bästa biblioteket beror helt och hållet på vilken typ av uppgift du försöker utföra. Observera att inget bibliotek är överlägset det andra och att användningen av varje bibliotek beror på användarens behov.