Визуализация является важнейшим инструментом при анализе и обработке данных, поскольку позволяет наиболее полно понять и представить данные. Визуализация данных помогает представить большие и сложные объемы данных в простом и наглядном виде. В данной статье мы рассмотрим популярные библиотеки визуализации данных для Python.
Python предоставляет большой набор инструментов визуализации, а именно Matplotlib, Seaborn, Plotly, Altair, Geoplotlib и другие. Некоторые из перечисленных библиотек позволяют создавать интерактивные диаграммы. Одни библиотеки более гибкие, чем другие позволяя более детально настроить отображения и параметры графика. Рассмотрим перечисленные библиотеки более подробно.
Matplotlib
Matplotlib это обширная библиотека для создания статических, анимированных, и интерактивных визуализации в Python. Является самой используемой Python библиотекой для визуализации. Она очень проста, богата на инструменты. Matplotlib может создать любые графики, но с его помощью тяжело построить или подогнать сложные графики, чтобы они выглядели красиво.
Создаваемые графики могут встраиваться в графический дизайн приложения Tkinter, GTK+, wxPython, Qt и других.
Пакет поддерживает многие виды графиков и диаграмм:
- Графики;
- Диаграммы рассеяния;
- Столбчатые диаграммы и гистограммы;
- Круговые диаграммы;
- Диаграммы стебель-листья;
- Контурные графики;
- Поля градиентов;
- Спектральные диаграммы.
Пользователь может указать оси координат, решетку, добавить надписи и пояснения, использовать логарифмическую шкалу или полярные координаты.
Seaborn
Seaborn это библиотека визуализации данных Python, основанная на matplotlib. Модуль предоставляет высокоуровневый интерфейс для рисования привлекательных и информативных статистических графиков.
Некоторые из функций, которые предоставляет Seaborn:
- API, ориентированный на набор данных, для изучения взаимосвязей между несколькими переменными;
- Удобное представление общей структуры сложных наборов данных;
- Специализированная поддержка использования категориальных переменных для отображения наблюдений или сводной статистики;
- Опции для визуализации одномерных или двумерных распределений и для их сравнения между подмножествами данных;
- Автоматическая оценка и построение моделей линейной регрессии для различных видов зависимых переменных;
- Абстракции высокого уровня для структурирования сеток с несколькими графиками, которые позволяют легко создавать сложные визуализации;
- Краткий контроль над стилем фигур matplotlib с несколькими встроенными темами;
- Инструменты для выбора цветовых палитр, которые точно выявляют закономерности в ваших данных.
К тому же имеет дополнительные инструменты, например, heatmap и violin plots, а также встроенные темы оформления. Модуль в основном используется людьми знакомыми с Matplotlib, которые хотят создать более красивые диаграммы. Стоит заметить, что Seaborn более ограничен и не имеет такой широкой коллекции графиков, как matplotlib
Plotly
Plotly это библиотека для создания интерактивных визуализаций и управления ими. Модуль упрощает создание интерактивных графиков типографского качества. Он также может создавать диаграммы, аналогичные Matplotlib и seaborn, такие как линейные графики, точечные диаграммы, диаграммы с областями, столбчатые диаграммы и т. д.
Plotly также упрощает создание интерактивных графиков. Интерактивные графики не только красиво выглядят, но и позволяют публике более внимательно изучить каждую точку на графике. С помощью Plotly достаточно легко создавать сложные графики. Plotly отлично подходит для создания интерактивных и качественных графиков при помощи всего нескольких строк кода.
Модуль используют когда необходимо строить интерактивные диаграммы, анимированные диаграммы, требуется создать красивые карты, научные или финансовые графики и 3D-диаграммы для демонстрации широкой аудитории.
Altair
Altair это библиотека декларативной статистической визуализации для Python, основанная на Vega и Vega-Lite, что идеально подходит для графиков, требующих большого количества статистических преобразований. С Altair вы можете тратить больше времени на понимание своих данных и их значение. API Altair прост, удобен и последователен. Модуль производит красивые и эффективные визуализации с минимальным количеством кода.
Необходимо только обозначить связи между столбцами данных и каналами их преобразования, а остальная часть построения графиков обрабатывается автоматически. Это звучит довольно абстрактно, но имеет решающее значение, когда вы работаете с данными, и делает визуализацию информации очень быстрой и интуитивно понятной.
Altair также упрощает преобразование данных при создании диаграммы.
Altair можно считать промежуточным звеном между Seaborn и Plotly, поскольку она более настраиваемая, чем Seaborn, но не настолько интерактивна как Plotly.
Geoplotlib
Geoplotlib это набор инструментов Python для визуализации географических данных и создания карт.
Эту Python-библиотеку можно использовать для создания различных типов карт и графов:
- фоновые карты (choropleths),
- тепловые карты (heatmaps),
- карты плотности точек (dot density maps),
- пространственные графы,
- диаграммы Вороного (Voronoi diagram).
Для использования Geoplotlib у вас должен быть установлен Pyglet объектно-ориентированный программный интерфейс. Достоинством данной библиотеки является интеграция с Pandas и простой интерфейс.
Визуализация данных помогает анализировать, извлекать данные, облегчает поиск тенденций и закономерностей. Визуализация данных помогает представить результаты исследования другим людям в простой, красивой и интуитивно понятной форме.
В этой статье мы рассмотрели популярные библиотеки для визуализации данных. В следующих статьях, мы более подробно рассмотрим каждую из перечисленных библиотек.
С уважением, Карян Армен.
Занимаюсь профессиональной разработкой прикладных программ на Python.
email SoftSAR@yandex.ru
Telegram @SoftSar_am
