Phần này đã được cập nhật bởi Người viết nội dung kỹ thuật của chúng tôi, Chioma Dunkley
tháng mười. cập nhật '22. Trăn 3. 9 và các thư viện mới đã được thêm vào môi trường sổ tay tiêu chuẩn
Cuộn qua Chỉ mục gói Python và bạn sẽ tìm thấy các thư viện cho mọi nhu cầu trực quan hóa dữ liệu trên thực tế—từ GazeParser để nghiên cứu chuyển động của mắt đến pastalog để trực quan hóa thời gian thực về đào tạo mạng thần kinh. Và trong khi nhiều thư viện trong số này tập trung cao độ vào việc hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể, một số thư viện có thể được sử dụng bất kể lĩnh vực của bạn là gì
Danh sách này là tổng quan về 12 thư viện trực quan hóa dữ liệu Python liên ngành, từ nổi tiếng đến ít người biết đến. Mode Python Notebooks hỗ trợ 5 thư viện trong danh sách này - matplotlib, Seaborn, Plotly, pygal và Folium - và hơn 60 thư viện khác mà bạn có thể khám phá trên
Chúng tôi hy vọng những danh sách này truyền cảm hứng cho bạn và nếu bạn muốn thêm một thư viện không có trong danh sách, hãy sử dụng hướng dẫn của chúng tôi để hoặc gửi ghi chú thành công [at] modeanalytics [dot com]
matplotlib
Hai biểu đồ []
matplotlib là O. G. thư viện trực quan hóa dữ liệu Python. Mặc dù đã hơn một thập kỷ nhưng đây vẫn là thư viện được sử dụng rộng rãi nhất để vẽ sơ đồ trong cộng đồng Python. Nó được thiết kế gần giống với MATLAB, một ngôn ngữ lập trình độc quyền được phát triển vào những năm 1980
Vì matplotlib là thư viện trực quan hóa dữ liệu Python đầu tiên, nhiều thư viện khác được xây dựng trên nó hoặc được thiết kế để hoạt động song song với nó trong quá trình phân tích. Một số thư viện như pandas và Seaborn là "trình bao bọc" trên matplotlib. Chúng cho phép bạn truy cập một số phương thức của matplotlib với ít mã hơn
Mặc dù matplotlib rất tốt để hiểu dữ liệu, nhưng nó không tốt lắm
hữu ích để tạo biểu đồ chất lượng xuất bản một cách nhanh chóng và dễ dàng. Như Chris Moffitt đã chỉ ra trong phần tổng quan về các công cụ trực quan hóa Python, matplotlib “cực kỳ mạnh mẽ nhưng sức mạnh đó đi kèm với sự phức tạp. ”
matplotlib từ lâu đã bị chỉ trích vì các kiểu mặc định của nó, mang lại cảm giác khác biệt của những năm 1990. Bản phát hành matplotlib 3 hiện tại. 5. 3 vẫn phản ánh phong cách này
Được tạo bởi. John Đ. Hunter, có tại Nơi để tìm hiểu thêm. matplotlib. tổ chức
Hãy thử matplotlib trong Chế độ
Bạn muốn cải thiện kỹ năng Python của mình?
sinh ra biển
Âm mưu vĩ cầm [Michael Waskom]
Seaborn khai thác sức mạnh của matplotlib để tạo các biểu đồ đẹp mắt trong một vài dòng mã. Sự khác biệt chính là các kiểu và bảng màu mặc định của Seaborn, được thiết kế để mang tính thẩm mỹ và hiện đại hơn. Vì Seaborn được xây dựng dựa trên matplotlib, nên bạn sẽ cần biết matplotlib để điều chỉnh các giá trị mặc định của Seaborn
Được tạo bởi. Michael Waskom, có tại Nơi để tìm hiểu thêm. http. // trang web. standford. edu/~mwaskom/phần mềm/seaborn/index. html
Hãy thử Seaborn trong Chế độ
Âm mưu [ggplot2]
Thay đổi thứ hạng []
Plotnine là một triển khai python của ggplot2, một hệ thống vẽ đồ thị R và các khái niệm từ The Grammar of Graphics. Đó là một gói trực quan mạnh mẽ mà bạn xếp lớp các thành phần để tạo ra một cốt truyện hoàn chỉnh. Chẳng hạn, bạn có thể bắt đầu bằng các trục, sau đó thêm điểm, sau đó là đường thẳng, đường xu hướng, v.v. Là một cổng chức năng của ggplot2, các lập trình viên R quen thuộc với ggplot2 sẽ thấy Plotnine dễ dàng chuyển sang
Plotnine được tích hợp chặt chẽ với gấu trúc, vì vậy tốt nhất bạn nên lưu trữ dữ liệu của mình trong một khi sử dụng Plotnine
Được tạo bởi. Hassan Kibirige [Xem cuộc phỏng vấn của anh ấy với chúng tôi. ] Học thêm ở đâu. https. // cốt truyện chín. đọcthedocs. io/vi/ổn định/chỉ mục. html
Bokeh
Thống kê thời tiết tương tác cho ba thành phố []
Giống như ggplot, Bokeh dựa trên Ngữ pháp đồ họa, nhưng không giống như ggplot, nó có nguồn gốc từ Python, không được chuyển từ R. Điểm mạnh của nó nằm ở khả năng tạo các biểu đồ tương tác, sẵn sàng cho web, có thể dễ dàng xuất ra dưới dạng đối tượng JSON, tài liệu HTML hoặc ứng dụng web tương tác. Bokeh cũng hỗ trợ phát trực tuyến và dữ liệu thời gian thực
Bokeh cung cấp ba giao diện với các mức điều khiển khác nhau để phù hợp với các kiểu người dùng khác nhau. Mức cao nhất là để tạo biểu đồ nhanh chóng. Nó bao gồm các phương pháp để tạo các biểu đồ phổ biến như biểu đồ thanh, biểu đồ hộp và biểu đồ. Cấp độ giữa có cùng tính đặc hiệu như matplotlib và cho phép bạn kiểm soát các khối xây dựng cơ bản của mỗi biểu đồ [ví dụ: các dấu chấm trong biểu đồ phân tán]. Cấp độ thấp nhất hướng đến các nhà phát triển và kỹ sư phần mềm. Nó không có giá trị mặc định được đặt trước và yêu cầu bạn xác định mọi thành phần của biểu đồ
Được tạo bởi. Anaconda Tìm hiểu thêm ở đâu. http. //bokeh. pydata. org/vi/mới nhất/
Bạn muốn cải thiện kỹ năng Python của mình?
pygal
Cốt truyện hình hộp [Florian Mounier]
Giống như Bokeh và Plotly, pygal cung cấp các biểu đồ tương tác có thể được nhúng trong trình duyệt web. Điểm khác biệt chính của nó là khả năng xuất biểu đồ dưới dạng SVG. Miễn là bạn đang làm việc với các tập dữ liệu nhỏ hơn, SVG sẽ làm tốt công việc của bạn. Nhưng nếu bạn đang tạo biểu đồ với hàng trăm nghìn điểm dữ liệu, chúng sẽ gặp khó khăn khi hiển thị và trở nên chậm chạp
Vì mỗi loại biểu đồ được đóng gói thành một phương thức và các kiểu tích hợp sẵn rất đẹp nên thật dễ dàng để tạo một biểu đồ đẹp mắt trong một vài dòng mã
Được tạo bởi. Florian Mounier Tìm hiểu thêm ở đâu. http. //www. pygal. org/vi/mới nhất/chỉ mục. html
Hãy thử pygal trong Chế độ
Tìm hiểu thêm
Xem các Hình ảnh hóa bạn có thể tạo trong Chế độ
Tìm hiểu về Visual Explorer
âm mưu
Biểu đồ đường [Plotly]
Bạn có thể biết Plotly là một nền tảng trực tuyến để trực quan hóa dữ liệu, nhưng bạn có biết rằng bạn có thể truy cập các khả năng của nó từ sổ ghi chép Python không?
Được tạo bởi. Plotly, có tại Nơi tìm hiểu thêm. https. //kịch bản. ly/trăn/
Hãy thử Plotly trong Chế độ
địa lý
Choropleth [Andrea Cuttone]
geoplotlib là một hộp công cụ để tạo bản đồ và vẽ dữ liệu địa lý. Bạn có thể sử dụng nó để tạo nhiều loại bản đồ, như choropleth, bản đồ nhiệt và bản đồ mật độ điểm. Bạn phải cài đặt Pyglet [giao diện lập trình hướng đối tượng] để sử dụng geoplotlib. Tuy nhiên, vì hầu hết các thư viện trực quan hóa dữ liệu Python không cung cấp bản đồ, thật tuyệt khi có một thư viện dành riêng cho chúng
Được tạo bởi. Andrea Cuttone Tìm hiểu thêm ở đâu. https. //github. com/andrea-cuttone/geoplotlib
Tia
Biểu đồ phân tán với đường xu hướng [David Robinson]
Gleam được lấy cảm hứng từ gói Shiny của R. Nó cho phép bạn biến các phân tích thành các ứng dụng web tương tác chỉ bằng các tập lệnh Python, vì vậy bạn không cần phải biết bất kỳ ngôn ngữ nào khác như HTML, CSS hoặc JavaScript. Gleam hoạt động với mọi thư viện trực quan hóa dữ liệu Python. Khi bạn đã tạo một biểu đồ, bạn có thể tạo các trường trên biểu đồ đó để người dùng có thể lọc và sắp xếp dữ liệu
Được tạo bởi. David Robinson Tìm hiểu thêm ở đâu. https. //github. com/dgrtwo/glam
mất tích không
Ma trận vô hiệu []
Xử lý dữ liệu bị thiếu là một nỗi đau. missno cho phép bạn nhanh chóng đánh giá mức độ đầy đủ của tập dữ liệu bằng một bản tóm tắt trực quan, thay vì lê bước qua một bảng. Bạn có thể lọc và sắp xếp dữ liệu dựa trên mức độ hoàn thành hoặc điểm tương quan với bản đồ nhiệt hoặc chương trình dendro
Được tạo bởi. Aleksey Bilogur Tìm hiểu thêm ở đâu. https. //github. com/ResidentMario/missno
Da thú
Lưới biểu đồ với tỷ lệ nhất quán []
Người sáng tạo ra Leather, Christopher Groskopf, nói rằng nó tốt nhất. “Da là thư viện biểu đồ Python dành cho những người cần biểu đồ ngay bây giờ và không quan tâm liệu chúng có hoàn hảo hay không. ” Nó được thiết kế để hoạt động với tất cả các loại dữ liệu và tạo biểu đồ dưới dạng SVG, vì vậy bạn có thể chia tỷ lệ chúng mà không làm giảm chất lượng hình ảnh. Vì thư viện này tương đối mới nên một số tài liệu vẫn đang được tiến hành. Các biểu đồ bạn có thể tạo khá cơ bản—nhưng đó là ý định
Được tạo bởi. Christopher Groskopf Tìm hiểu thêm ở đâu. https. //da thú. đọcthedocs. io/vi/mới nhất/chỉ mục. html
bàn thờ
Đồ thị hơi nước [Altair]
Giống như Seaborn, Altair là một thư viện trực quan hóa khai báo cho phép bạn tạo các đồ thị & biểu đồ đẹp mắt về mặt thẩm mỹ; . Thật tuyệt vời để tạo trực quan hóa tương tác một cách dễ dàng và nhanh chóng. Nhược điểm của nó là trông không đẹp như cốt truyện hay hiệu ứng bokeh và một số người dùng đã đề cập đến việc gặp khó khăn khi sắp xếp các thành phần của nó
Được tạo bởi. Jake Vanderplas & Brian Granger
học thêm ở đâu. https. // altair-viz. github. io/chỉ mục. html
tán lá
Đa tuyến [Folium]
Folium là một thư viện mã nguồn mở được xây dựng dựa trên sức mạnh dữ liệu của python và khả năng lập bản đồ của tờ rơi. js [một thư viện Javascript]. Nó cho phép bạn trực quan hóa dữ liệu không gian địa lý. Bạn có thể xây dựng nhiều loại bản đồ tương tác như bản đồ choropleth, bản đồ phân tán, bản đồ bong bóng, bản đồ nhiệt, v.v. Một yếu tố mạnh mẽ của Folium là các plugin khác nhau như Markercluser, ScrollZoomToggler, DualMap cho phép bạn bọc các bản đồ tờ rơi và mở rộng chức năng của nó
Được tạo bởi. tán lá
học thêm ở đâu. https. //github. com/python-visualization/folium
Các bài đọc tuyệt vời khác về trực quan hóa dữ liệu Python
Có rất nhiều đánh giá và tổng quan tuyệt vời về các thư viện trực quan hóa dữ liệu Python ngoài kia. Kiểm tra một số mục yêu thích của chúng tôi
Không có kinh nghiệm mã hóa? . Tìm hiểu Python bằng cách sử dụng dữ liệu trong thế giới thực với hướng dẫn miễn phí của chúng tôi
Bài viết được đề xuấttháng mười. cập nhật '22. Trăn 3. 9 và các thư viện mới đã được thêm vào môi trường sổ tay tiêu chuẩn
Xem bây giờ
Tìm hiểu sâu hơn về Trực quan hóa của Chế độ
Tìm hiểu cách hình ảnh hóa của Chế độ có thể giúp bạn kể những câu chuyện hấp dẫn hơn bằng dữ liệu của mình trong video hướng dẫn của chúng tôi