Автор оригинала: Pankaj Kumar.
Топ 5 лучших библиотек и графов Python
В этой статье рассказывается о некоторых из лучших библиотек по заговорам Python и графика! Прежде чем мы начнем со списка лучших библиотек, давайте будем иметь быстрый обзор, почему необходима визуализация данных, и что
Оглавление
- Почему необходима визуализация данных?
- Топ 5 лучших библиотек и графов Python
- 1. matplotlib.
- 2. Морной
- 3. GGPlot
- 4. Боке
- 5. Правильно
- Обернуть это …
Почему необходима визуализация данных?
В эпоху просмотра анализа данных часто более удобно просмотреть результаты нашего анализа и результатов вывода, чем проходить через текстовые данные или файлы CSV, чтобы понять результаты.
Следовательно, визуализация данных – это простой способ найти ответы на сложные вопросы. Это также позволяет пользователям выражать результаты лучше, чем таблицы.
Топ 5 лучших библиотек и графов Python
Вот быстрый список нескольких библиотек по заговорам Python и графика, которые мы обсудим:
- Матплотлиб: Сюжеты графов легко на всех приложениях, используя его API.
- Морной: Универсальная библиотека на основе MATPLOTLIB, которая позволяет сравнивать между несколькими переменными.
- GGPLOT: Производит специфичные домены визуализации
- Боке: Предпочтительные библиотеки для потоковой передачи и данных в реальном времени.
- Чутлино: Позволяет очень интерактивные графики с помощью JS.
1. matplotlib.
Matplotlib – это библиотека построения для Python. Он предоставляет объектно-ориентированную API, который позволяет нам построить графики в самом приложении. Это свободный и открытый источник. Поддерживает десятки выходных типов AD Back-End.
Matplotlib позволяет использовать панды как обертки вокруг его API. Эта библиотека имеет лучшее время выполнения и занимает небольшое пространство памяти.
Преимущества использования matplotlib
- Понимание корреляции между переменными
- Сообщает фитинг модели данных
- Разбросные участки могут быть использованы для обнаружения выбросов
2. Морной
Meeborn – это библиотека визуализации данных, доступная в Python, основанная на MatPlotlib. У Meeborn есть API, основанный на наборах наборах, которые позволяют сравнивать между несколькими переменными.
Он поддерживает многоразовые сетки, которые в свою очередь облегчают здание комплексной визуализации. Он имеет одноуровневые и двусторонние визуализации для сравнения между подмутами данных.
Он использует разные цветовые палитры для выявления различных видов узоров. Это также автоматически оценивает модели линейной регрессии.
Морной против Матплотлиб
Matplotlib пытается сделать легкие вещи легкими и тяжелыми возможными, Seaborn пытается определить четко определенный набор тяжелых вещей. Фактически матплотлиб это хорошо, но морской лучше. Matplotlib покидает графики, которые менее привлекательны, но у Seaborn есть интерфейсы высокого уровня и настраиваемые темы для решения этой проблемы.
При работе с Pandas MatPlotlib не служит хорошо при работе с кадрами данных. Принимая во внимание, что функции Seaborn работают на кадрах данных.
3. GGPlot
Первоначально реализован в R, GGPLOT является одним из универсальных библиотек для графов по заговорке в Python. Это определенный домен язык для создания специфичных доменных визуализаций, особенно для анализа данных.
GGPLOT позволяет графику быть нанесенным простым способом, используя только 2 строки кода. Однако тот же код, написанный с помощью MATPLOTLIB, очень сложен и включает в себя много строк кода. Следовательно, GGPLOT упрощает кодирование графа. Это чрезвычайно ценная библиотека Python.
Необходимо использовать Pands для достижения всех функций GGPlot.
4. Боке
Боке, библиотека, аналогичная GGPlot, основана на грамматике графики. Тем не менее, это библиотека, ровная на Python и не была импортирована из R. Создает интерактивные готовные участки, которые могут быть выведены в различных форматах, таких как – HTML-документы и объекты JSON.
Боке был одним из самых предпочтительных библиотек для потоковой передачи и данных в реальном времени.
Bokeh доступен на трех уровнях для пользователей, а именно – высокий уровень, средний уровень и низкий уровень. Пользователи высокого уровня могут легко и быстро создавать гистограммы и диаграммы гистограммы. Пользователи среднего уровня могут использовать рамку MATPLOTLIB для создания точек для разбросов.
5. Правильно
Правильная платформа онлайн визуализации с поддержкой библиотеки. Здесь мы можем создавать интерактивные участки, такие как Bokeh, однако с дополнительными графиками, такими как контурные участки, 3D-диаграммы и дендрограммы. Правильно также распознает события на курсоре мыши и курсора, что делает так же уникальную библиотеку с графикой и JavaScript.
Bokeh и Trugly – это похожие библиотеки, однако, с застройкой, вам придется преобразовать данные в словари. Тем не менее, сюрмно проще, когда речь идет о обработке кадров данных, используя Pandas.
Обернуть это …
Выгодным и невыгодным, чтобы использовать Python для графиков графиков из-за простой причины, по которой Python предлагает широкий спектр вариантов. Выбор лучшей библиотеки целиком зависит от типа задачи, которую вы пытаетесь выполнить. Пожалуйста, обратите внимание, ни одна библиотека не превосходит другой, а использование каждой библиотеки зависит от потребностей пользователя.
MATPLOTLIB, однако, служит ядром всех этих библиотек и позволяет кодерам обернуть инструменты над ним. Seborbor, используя MATPLOTLIB, сюжеты сложных и интерактивных визуализаций. Боке с другой стороны помогает создать свой собственный сервер для визуализации. Используйте эти библиотеки и сообщите нам, что вы себя чувствуете в разделе «Комментарий» ниже.