Сравнение Matplotlib, Seaborn, Plotly и Plotnine

Наряду с информацией о типе графиков, который подходит каждому.

Matplotlib — это библиотека визуализации данных на Python, которая часто используется для создания статических двумерных графиков. Вот пример того, как вы можете использовать Matplotlib для создания простого линейного графика:

import
 matplotlib.pyplot as plt

# Create some data
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]

# Use Matplotlib to create a line plot
plt.plot(x, y)

# Show the plot
plt.show()

Seaborn — это библиотека визуализации данных, основанная на Matplotlib, которая предоставляет высокоуровневый интерфейс для рисования привлекательных и информативных статистических графиков. Вот пример того, как вы можете использовать Seaborn для создания простой точечной диаграммы:

import seaborn as sns

# Load the iris dataset
iris = sns.load_dataset("iris")

# Use Seaborn to create a scatter plot
sns.scatterplot(x="sepal_length", y="sepal_width", data=iris)

# Show the plot
sns.show()

Plotly — это библиотека визуализации данных, которая позволяет создавать интерактивные графики и информационные панели на Python. Вот пример того, как вы можете использовать Plotly для создания простого линейного графика:

import plotly.express as px

# Create some data
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]

# Use Plotly to create a line plot
fig = px.line(x=x, y=y)
fig.show()

Plotnine — это библиотека визуализации данных, основанная на Grammar of Graphics — визуальном языке, используемом для описания и построения статистических графиков. Вот пример того, как вы можете использовать Plotnine для создания простой точечной диаграммы:

from plotnine import *
from plotnine.data import mpg

# Use Plotnine to create a scatter plot
(ggplot(mpg)
 + aes(x='displ', y='hwy', color='class')
 + geom_point()
)

В общем, Matplotlib — хороший выбор для создания базовых графиков и рисунков, а также для настройки графиков сверх того, что предоставляется другими библиотеками. Это низкоуровневая библиотека, поэтому ее использование может быть несколько сложным, но она обеспечивает большую гибкость для настройки.

Seaborn — это библиотека более высокого уровня, созданная поверх Matplotlib, которая проще в использовании и создает более привлекательные графики. Он хорошо подходит для визуализации статистических моделей и для создания широкого спектра статистических графиков.

Plotly — хороший выбор для создания интерактивных графиков, которые можно отображать в веб-браузере, а также для создания статических графиков. Это особенно полезно для создания информационных панелей и визуализации данных, которые изменяются с течением времени.

Plotnine — хороший выбор для тех, кто знаком с грамматикой графики и хочет создавать статистические графики, совместимые с инструментами, которые они используют для обработки и анализа данных в Python. Это также хороший выбор для тех, кому нужен более интуитивно понятный интерфейс для создания статистических графиков. Однако она может быть не такой гибкой, как некоторые другие библиотеки, когда дело доходит до настройки графиков.

Дополнительные материалы на PlainEnglish.io.

Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord.

Хотите масштабировать запуск своего программного обеспечения? Ознакомьтесь с разделом Схема.