👩‍🎨 Всем привет!

🐍 В продолжении поста о визуализации данных, которая является неотъемлемой частью любого исследования, делюсь подборкой самых популярных библиотек Python, которые помогут Вам в этом нелегком деле.

⚒️ Matplotlib

Matplotlib - библиотека Python для создания статических, интерактивных и анимированных визуализаций на Python. Легко настраиваемая библиотека, и ее API прост в освоении. Отличный выбор как для начинающих, так и для опытных аналитиков данных.

🌊 Seaborn

Seaborn - это библиотека визуализации данных, основанная на Matplotlib. В Seaborn есть множество встроенных тем и цветовых палитр, которые позволяют делать самые красивые графики.

🦫 Plotly

Plotly - это библиотека визуализации данных на Python, которая создает интерактивные визуализации, готовые к публикации, используя Dash. Plotly поддерживает несколько языков, включая Python, R и Julia.

📸 Bokeh

Bokeh - это библиотека визуализации данных на Python, для создания интерактивных визуализаций для веб-браузеров. Она поддерживает инструменты для очистки и соединения данных. Bokeh предназначен для использования с большими наборами данных и может обрабатывать потоковые данные в режиме реального времени. С помощью Bokeh можно создавать визуализации на основе JavaScript, не используя JavaScript.

🦅 Altair

Altair - это декларативная библиотека визуализации для Python, которая предоставляет простой и лаконичный синтаксис для создания визуализаций. Altair построен поверх Vega-Lite. Может использоваться с большими наборами данных.

📊 Ggplot

Ggplot - это библиотека визуализации данных на Python, которая предоставляет API для создания графиков. Она основана на популярном R-пакете ggplot2 и предоставляет аналогичный синтаксис и функционал. Предоставляет широкий спектр возможностей настройки.

🐼 Pandas

Pandas Visualization - это встроенная библиотека визуализации данных, которая предоставляет простой API для создания диаграмм и графиков из DataFrame Pandas.

🌁 HoloViews

HoloViews - это библиотека визуализации данных на Python, которая предоставляет гибкий и мощный API для создания интерактивных визуализаций данных. HoloViews построен поверх Bokeh и поддерживает несколько бэкендов, включая Matplotlib. Богатые возможности для создания аннотаций к графикам.

🙏 Cufflinks

Cufflinks - это библиотека Python для создания интерактивных графиков из DataFrames Pandas с помощью Plotly. Cufflinks также поддерживает несколько стилей построения, включая темы из Matplotlib и Plotly.

🕊️ Pygal

Pygal - это библиотека визуализации данных на Python. Она построена поверх SVG, что позволяет легко встраивать диаграммы в веб-приложения и документы. Pygal поддерживает целый ряд опций настройки, включая темы и цветовые схемы.

🖼️ Vincent

Vincent - это библиотека визуализации данных на Python с использованием Vega и Vega-Lite. Возможно, самое главное, что у Vincent есть Pandas-Fu, и он создан специально для обеспечения быстрого построения графиков DataFrames и Series Pandas.

🔗 Вот данные в табличном виде.

✒️ А какая Ваша любимая библиотека для визуализации?

#подборка #визуализация