Выбор правильной библиотеки для ваших потребностей в визуализации данных.
Визуализация данных стала важным инструментом для бизнеса, позволяющим понимать и передавать сложную информацию. С появлением больших данных растет спрос на мощные библиотеки визуализации данных. В этой статье мы рассмотрим 10 лучших библиотек визуализации данных, которые, как ожидается, будут доминировать на рынке в 2023 году. Эти библиотеки будут предоставлять широкий спектр функций и возможностей, что делает их идеальными для предприятий любого размера и отрасли.
Матплотлиб:
Это наиболее широко используемая библиотека для визуализации данных в Python. Он предоставляет объектно-ориентированный API для встраивания графиков в приложения с помощью инструментов общего назначения с графическим интерфейсом, таких как Tkinter, wxPython, Qt или GTK. Matplotlib также обладает широкими возможностями настройки, что позволяет пользователям точно настраивать каждый аспект графика. Пример:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) plt.plot(x, y) plt.show()
Плюсы:
- Наиболее широко используемая библиотека для визуализации данных в Python.
- Предоставляет объектно-ориентированный API для встраивания графиков в приложения.
- Широкие возможности настройки, позволяющие пользователям точно настраивать каждый аспект сюжета.
Минусы:
- Интерфейс может быть несколько многословным и сложным в использовании для создания более сложных графиков.
- Эстетика графиков по умолчанию не так отполирована, как в некоторых других библиотеках.
Сиборн:
Эта библиотека построена поверх Matplotlib и также используется для визуализации данных. Он предоставляет высокоуровневый интерфейс для рисования привлекательных и информативных статистических графиков. Seaborn особенно хорош в визуализации сложных наборов данных с несколькими переменными. Пример:
import seaborn as sns
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
sns.pairplot(df)
plt.show()
Плюсы:
- Построен на основе Matplotlib и предоставляет интерфейс более высокого уровня для рисования привлекательных и информативных статистических графиков.
- Особенно хорошо визуализирует сложные наборы данных с несколькими переменными.
- Имеет ряд встроенных наборов данных, которые могут быть полезны для обучения и примеров
Минусы:
- Зависит от Matplotlib, поэтому может быть не лучшим выбором для проектов, сильно зависящих от Matplotlib.
- Некоторые функции Seaborn аналогичны Matplotlib, поэтому это может быть не лучший выбор для проектов, которые уже используют Matplotlib.
Сюжетно:
Эта библиотека используется для создания интерактивных веб-графиков. Он построен на основе библиотеки JavaScript Plotly.js и может использоваться для создания широкого спектра графиков, включая точечные графики, гистограммы и тепловые карты. Пример:
import plotly.express as px df = px.data.gapminder() fig = px.scatter(df, x="gdpPercap", y="lifeExp", size="pop", color="continent", hover_name="country", log_x=True, size_max=60) fig.show()
Плюсы:
- Предоставляет интерактивный веб-интерфейс для создания графиков.
- Предлагает широкий спектр графиков, включая точечные графики, гистограммы и тепловые карты.
- Имеет много документации и примеров, доступных в Интернете
Минусы:
- Может быть немного тяжеловат для простых сюжетов
- Интерактивные функции могут быть ошеломляющими, если вы не привыкли работать с JavaScript.
Боке:
Эта библиотека похожа на Plotly тем, что используется для создания интерактивных веб-графиков. Он построен на основе библиотеки JavaScript Bokeh.js и предоставляет простой и элегантный интерфейс для создания графиков. Пример:
from bokeh.plotting import figure, show
from bokeh.sampledata.iris import flowers
colormap = {'setosa': 'red', 'versicolor': 'green', 'virginica': 'blue'}
colors = [colormap[x] for x in flowers['species']]
p = figure(title = "Iris Morphology")
p.xaxis.axis_label = 'Petal Length'
p.yaxis.axis_label = 'Petal Width'
p.circle(flowers["petal_length"], flowers["petal_width"],
color=colors, fill_alpha=0.2, size=10)
show(p)
Плюсы:
- Предоставляет интерактивный веб-интерфейс для создания графиков.
- Предлагает простой и элегантный интерфейс для создания графиков.
- Имеет много документации и примеров, доступных в Интернете
Минусы:
- Может быть немного тяжеловат для простых сюжетов
- Интерактивные функции могут быть ошеломляющими, если вы не привыкли работать с JavaScript.
ggplot:
Эта библиотека основана на популярной библиотеке ggplot2 для R и используется для создания статических графиков. Он предоставляет простой и лаконичный интерфейс для создания широкого спектра графиков, включая точечные графики, линейные графики и гистограммы. Пример:
from ggplot import *
ggplot(aes(x='date', y='beef'), data=meat) +\
geom_line() +\
stat_smooth(colour='blue', span=0.2)
Плюсы:
- Основан на популярной библиотеке ggplot2 для R и используется для создания статических графиков.
- Предоставляет простой и лаконичный интерфейс для создания широкого спектра графиков.
Минусы:
- ggplot использует другой синтаксис и грамматику, чем другие библиотеки, поэтому может потребоваться некоторое время, чтобы привыкнуть к
- Не так широко используется, как Matplotlib или Seaborn, поэтому поддержка сообщества может быть ограничена.
Пигал:
Эта библиотека используется для создания статических графиков на основе SVG. Он известен своим чистым, простым интерфейсом и возможностью создавать интерактивные сюжеты. Пример:
import pygal
bar_chart = pygal.Bar()
bar_chart.add('Fibonacci', [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55])
bar_chart.render()
Плюсы:
- Он известен своим чистым, простым интерфейсом и возможностью создавать интерактивные сюжеты.
- Меньше по размеру, чем другие библиотеки, и его легко установить.
- Используется для создания статических графиков на основе SVG.
Минусы:
- Не так широко используется, как Matplotlib или Seaborn, поэтому поддержка сообщества может быть ограничена.
- Ограниченные возможности настройки по сравнению с другими библиотеками
Фолиум:
Эта библиотека используется для создания интерактивных карт на основе leaflet.js. Это полезно для визуализации географических данных и создания визуализаций на основе карт. Пример:
import folium
m = folium.Map(location=[45.523, -122.675], zoom_start=13)
folium.Marker([45.523, -122.675], popup='Portland, OR').add_to(m)
folium.CircleMarker([45.5215, -122.6755], radius=50,
popup='Laurelhurst Park', color='#3186cc',
fill_color='#3186cc',).add_to(m)
m
Плюсы:
- Это полезно для визуализации географических данных и создания визуализаций на основе карт.
- Имеет много документации и примеров, доступных в Интернете
- Используется для создания интерактивных карт на основе leaflet.js.
Минусы:
- Может быть немного тяжеловат для простых сюжетов
- Интерактивные функции могут быть ошеломляющими, если вы не привыкли работать с JavaScript.
- Может быть довольно медленным при обработке больших наборов данных
Альтаир:
Эта библиотека используется для создания декларативных графиков на основе Vega-Lite. Он предоставляет простой, интуитивно понятный интерфейс для создания широкого спектра графиков и особенно удобен для создания интерактивных визуализаций. Пример:
import altair as alt
from vega_datasets import data
source = data.cars()
alt.Chart(source).mark_point().encode(
x='Horsepower',
y='Miles_per_Gallon',
color='Origin',
)
Плюсы:
- Основан на Vega-Lite, высокоуровневой грамматике интерактивной графики.
- Предоставляет простой интуитивно понятный интерфейс для создания широкого спектра графиков и особенно удобен для создания интерактивных визуализаций.
Минусы:
- Требуется изучить новый синтаксис
- Не так широко используется, как Matplotlib или Seaborn, поэтому поддержка сообщества может быть ограничена.
Сюжет:
Эта библиотека основана на популярной библиотеке ggplot2 для R и используется для создания статических графиков. Он построен на основе библиотеки Matplotlib и предоставляет простой и лаконичный интерфейс для создания широкого спектра графиков. Пример:
from plotnine import * from plotnine.data import mpg (ggplot(mpg) # defining what data to use + aes(x='class') # defining what variable to use + geom_bar(size=20) # defining the type of plot to use )
Плюсы:
- Построен на основе библиотеки Matplotlib и предоставляет простой и лаконичный интерфейс для создания широкого спектра графиков.
- Основан на популярной библиотеке ggplot2 для R, поэтому знаком пользователям R.
- Имеет много документации и примеров, доступных в Интернете
Минусы:
- Не так широко используется, как Matplotlib или Seaborn, поэтому поддержка сообщества может быть ограничена.
- Некоторым пользователям его синтаксис и грамматика могут показаться отличными от других библиотек.
Геоплотлиб:
Эта библиотека используется для создания статических карт на основе matplotlib. Он построен на основе библиотеки Basemap и особенно хорош для визуализации географических данных. Пример:
import geoplotlib
from geoplotlib.utils import read_csv
data = read_csv('data.csv')
geoplotlib.dot(data)
geoplotlib.show()
Плюсы:
- Используется для создания статических карт на основе matplotlib.
- Построен на основе библиотеки базовых карт и особенно хорош для визуализации географических данных.
- Имеет много документации и примеров, доступных в Интернете
Минусы:
- Не так широко используется, как другие библиотеки для визуализации данных, такие как Matplotlib или Seaborn, поэтому поддержка сообщества может быть ограничена.
- Некоторым пользователям его синтаксис и грамматика могут показаться отличными от других библиотек.
- Библиотека больше не поддерживается активно.
Это 10 лучших библиотек Python для визуализации данных в 2023 году, каждая библиотека имеет свои плюсы и минусы, и выбор правильной зависит от ваших конкретных потребностей.
