👀7 Python-библиотек для визуализации данных
Быстро построить наглядный статический график или реализовать интерактивную диаграмму вам помогут следующие Python-библиотеки:
• Matplotlib – простая библиотека с широким набором инструментов для построения статических диаграмм всего за пару строчек кода. Также Matplotlib используется другими библиотеками, например, Pandas и Seaborn. Интерфейс Matplotlib очень прост и похож на MATLAB. Библиотека пригодится, если нужно быстро проверить гипотезу. Но строить в ней трехмерные графики не очень удобно, а двухмерные диаграммы более презентабельно получаются с помощью Plotly. https://matplotlib.org/
• Seaborn – высокоуровневая библиотека на основе Matplotlib с дополнительными инструментами, такими как, heatmap и violin plots, а также встроенными темами оформления. Seaborn отлично интегрируется с Pandas, и пригодится для визуализации статистических графиков, например, линейной регрессии. https://seaborn.pydata.org/index.html
• Missingno, которая хорошо подходит для разведочного анализа данных, когда нужно понять исходный датасет и провести его первичную оценку. Например, Missingno быстро отфильтрует и визуализирует пропуски (отсутствующие значения) в виде баров, матрицы, тепловой матрицы (heatmap) или дендограммы (dendrogram), а также поможет выявить корреляцию между различными атрибутами. https://github.com/ResidentMario/missingno
• Altair – простая и удобная библиотека для статистической визуализации и интерактивных графиков на базе Vega-Lite. Altair можно считать промежуточным звеном между Seaborn и Plotly: она более кастомизуруемая, чем Seaborn, но не настолько интерактивна как Plotly. Altair пригодится, если нужно быстро получить красивые результаты, в т.ч. интерактивные диаграмы, которые возвращают данные в формате JSON, чтобы потом их отрисовать с помощью Vega-Lite. Как и Seaborn, Altair отлично интегрируется с Pandas. https://altair-viz.github.io/
• Plotly - библиотека, написанная на JavaScript, с множеством алгоритмов для машинного обучения и анализа данных, в т.ч. их визуализации. Она позволяет строить интерактивные диаграммы с анимациями, создавать сложные красивые карты, презентовать научные и финансовые результаты, а также показывать наглядные трехмерные графики. https://plotly.com/
• Bokeh – это библиотека на основе Javascript для интерактивной визуализации с тремя типами уровня управления для разных пользователей. Самый высокий уровень позволяет создавать стандартные диаграммы (столбчатые, точечные и пр.). Средний уровень дает возможность контролировать основные строительные блоки каждой диаграммы. Наконец, полный контроль над каждым элементом диаграммы доступен на самом низком уровне. Bokeh пригодится, если нужны анимации и красивые интерактивные диаграммы, а также полный контроль над построением графиков. Однако, для 3D-диаграмм эта библиотека не очень удобна. https://bokeh.org/
• Pygal – библиотека с разнообразными видами графиков, которые возвращают XML, чтобы отобразить его в браузере или сохранить в формате SVG. Для экспорта в PNG понадобятся дополнительные зависимости. Также Pygal позволяет работать с простыми картами. http://www.pygal.org/en/stable/