Данные являются одной из наиболее важных частей любой исследовательской работы, но ефективно обработать кучу данных - сложно. Визуализация данных позволяет вам намного легче воспринимать информацию, например, создаваэ своего рода информационную карту.

Сегодня мы рассмотрим пять лучших библиотек для визуализации данных, которые вы можете использовать в своих проектах на Python.

5 лучших библиотек Python для визуализации данных

1. Matplotlib

Matplotlib - самая популярная библиотека Python для визуализации данных. Ее можно использовать в оболочках Python и IPython, скриптах Python, серверах веб-приложений и т.д. Это библиотека для построения 2D-графиков, которой уже более 10 лет и которая поставляется с интерактивной платформой.

Вы можете использовать эту библиотеку для различных целей, таких как создание графиков, гистограмм, спектров мощности, ствол-лист диаграмм, круговых диаграмм и многого другого. Самое лучшее в Matplotlib - это то, что вам просто нужно написать несколько строк кода, а остальное он обрабатывает самостоятельно.

Metaplotilib фокусируется на статических изображениях для публикации вместе с интерактивными фигурами, используя наборы инструментов, такие как Qt и GTK.

2. Seaborn

Библиотека визуализации данных Seaborn также основана на Matplotlib. Если вы ищете более продвинутые опции для вашей работы, попробуйте эту библиотеку Python. 

Она поставляется с полнофункциональным интерфейсом для рисования привлекательной и информативной статистической графики. Его API для создания визуализаций на основе KDE более лаконичен, чем у других похожых библиотек.

Seaborn усердно работает над тем, чтобы визуализация стала центральной частью понимания и изучения данных. Seaborn полностью интегрирован со стеком PyData, включая поддержку структур данных numpy и pandas.

3. Altair

Это декларативная статистическая библиотека, построенная на основе популярной грамматики визуализации Vega-Lite. Altair последовательна и имеет простой API. 

Используя эту библиотеку визуализации данных, вы можете создавать красивые и эффективные визуализации с минимальным количеством кода. Ведь в декларативной библиотеке нужно упомянуть только одну ссылку между столбцами данных на каналы кодирования, а остальные будут обрабатываться автоматически. 

4. Plotly

Plotly - это веб-инструментарий визуализации данных, который поставляется с уникальными функциями, такими как дендрограммы, трехмерные диаграммы, а также контурные диаграммы, что не очень распространено в других библиотеках. Он имеет великолепный API, предлагающий точечные диаграммы, линейные диаграммы, гистограммы, гистограммы ошибок, коробчатые диаграммы и другие визуализации. 

5. ggplot

ggplot - это система декларативного создания графики. Она основан на грамматике графики языка программирования R и тесно интегрирован с Pandas. ggplot просто требует, чтобы вы объявили, как сопоставить переменные для использования, а остальное обрабатывает автоматически.

Если вы знаете какую-либо другую библиотеку, которая заслуживает места в этом списке, сообщите нам об этом в комментариях ниже.