Визуализация данных важна, потому что она помогает нам понимать сложные данные, эффективно передавать информацию, улучшать процесс принятия решений, предоставлять информацию и экономить время.
Мы рассмотрим библиотеки визуализации данных Python, которые можно использовать в различных областях. Это библиотеки Matplotlib, Seaborn, Plotnine, Bokeh, Pygal, Plotly, geoplotlib,missno, Altair, Pydeck и Folium.
Некоторые библиотеки поддерживают интерактивные графики. Некоторые из них построены на основе Matplotlib, другие можно использовать независимо или полагаться на Vega, например Altair, а некоторые хороши для создания приложений с интерактивными данными или сложных информационных панелей.
Мы также рассмотрим dx, который представляет собой регистрацию средства форматирования дисплея IPython компании Noteable и форматирование табличных данных для типов носителей DEX. Data Explorer («DEX)» — это внутренний инструмент Noteable для визуализации данных без кода, основанный на d3. Из этой статьи вы можете узнать больше о DEX и его мощном инструментарии.
Альтаир
Altair — это библиотека Python, используемая для создания интерактивных визуализаций данных. Он построен на основе грамматики визуализации Vega-Lite, что упрощает создание сложных и многоуровневых визуализаций с кратким декларативным синтаксисом.
Фолиум
Folium — это библиотека Python, используемая для создания интерактивных карт и визуализаций. Он построен на основе библиотеки Leaflet.js и предоставляет простой и интуитивно понятный способ создания карт и наложения различных данных.
сюжетно
Plotly — это мощная и интерактивная библиотека визуализации данных, которая позволяет пользователям создавать высококачественные и интерактивные графики, диаграммы и информационные панели. Plotly доступен на нескольких языках программирования, включая Python, R и JavaScript, и предлагает широкий спектр вариантов визуализации, от простых точечных диаграмм до сложных тепловых карт и 3D-визуализации.
Пигал
Pygal — это модуль Python, который позволяет создавать интерактивные и настраиваемые векторные графики и диаграммы. Он поддерживает широкий спектр типов диаграмм, включая линейные диаграммы, гистограммы, круговые диаграммы, лепестковые диаграммы и многое другое.
Пайдек
Pydeck — это библиотека Python для создания интерактивных карт и 3D-визуализации с использованием WebGL. Он построен на основе популярной библиотеки deck.gl и предоставляет высокоуровневый API для создания карт и визуализаций с минимальным кодом.
Боке
Bokeh — это библиотека Python для создания интерактивных визуализаций для веб-браузеров. Он позволяет быстро и легко создавать красивые и информативные визуализации.
сюжет
Plotnine — это библиотека визуализации данных Python, построенная на основе популярной библиотеки ggplot2 языка программирования R. Plotnine предоставляет простой и мощный синтаксис для создания высококачественных настраиваемых графиков для анализа и представления данных.
Сиборн
Seaborn построен на основе matplotlib. Он предоставляет высокоуровневый интерфейс для создания информативных и привлекательных статистических графиков.
Матплотлиб
Matplotlib — это популярная библиотека визуализации данных на Python, которая позволяет пользователям создавать широкий спектр высококачественных 2D- и 3D-графиков, диаграмм и графиков. Он широко используется в научных вычислениях, анализе данных и приложениях машинного обучения.
GeoPlotlib
GeoPlotlib — это библиотека Python с открытым исходным кодом для создания динамических и интерактивных визуализаций географических данных. Он предназначен для работы с широким спектром географических данных, включая точечные данные, линейные данные и полигональные данные. GeoPlotlib предоставляет простой интерфейс для создания карт, которые можно настраивать с помощью различных стилей, цветов и маркеров.
Вега
Vega — это грамматика визуализации данных с открытым исходным кодом, которая позволяет создавать интерактивные и настраиваемые визуализации с использованием декларативного языка. Vega разработана Лабораторией интерактивных данных Вашингтонского университета и предназначена для работы с широким спектром типов и форматов данных.
Миссингно
Missingno предоставляет небольшой набор гибких и простых в использовании инструментов визуализации отсутствующих данных и утилит, которые позволяют вам быстро получить визуальное представление о полноте (или ее отсутствии) вашего набора данных.
Примечательно + DEX
Noteable также упрощает переход от набора данных к богатой и красивой визуализации данных благодаря Data Explorer. Попробуйте этот интерактивный онлайн-блокнот Jupyter. Вы также можете ознакомиться с нашей огромной коллекцией общедоступных блокнотов с потрясающими визуализациями, которые вы можете использовать.
Готовы к следующему проекту данных?
Первоначально опубликовано на https://noteable.io 27 февраля 2023 г.
