Hướng dẫn which library is used for plotting graphs in python? - thư viện nào được sử dụng để vẽ biểu đồ trong python?

Bài viết này nói về một số thư viện vẽ đồ thị và vẽ đồ thị tốt nhất ngoài kia! Trước khi chúng tôi bắt đầu với danh sách các thư viện tốt nhất, hãy để có một cái nhìn tổng quan nhanh về lý do tại sao trực quan hóa dữ liệu là cần thiết và những gì

Tại sao trực quan hóa dữ liệu cần thiết?

Trong thời đại phân tích dữ liệu bùng nổ, thường thuận tiện hơn khi xem kết quả phân tích của chúng tôi và suy ra kết quả so với việc đi qua dữ liệu văn bản hoặc các tệp CSV để hiểu kết quả.

Do đó, trực quan hóa dữ liệu là một cách đơn giản để tìm câu trả lời cho các câu hỏi phức tạp. Nó cũng cho phép người dùng thể hiện kết quả tốt hơn các bảng.

Dưới đây là danh sách nhanh các thư viện đồ thị và đồ thị Python mà chúng ta sẽ thảo luận:

1. Matplotlib: Biểu đồ biểu đồ dễ dàng trên tất cả các ứng dụng bằng API của nó.Plots graphs easily on all applications using its API.
2. Seaborn: Thư viện đa năng dựa trên matplotlib cho phép so sánh giữa nhiều biến. Versatile library based on matplotlib that allows comparison between multiple variables.
3. GGPLOT: Sản xuất trực quan đặc trưng cho miền Produces domain-specific visualizations
4. BOKEH: Các thư viện ưa thích cho truyền phát và dữ liệu thời gian thực. Preferred libraries for real-time streaming and data.
5. Lô đất: Cho phép các biểu đồ rất tương tác với sự trợ giúp của JS. Allows very interactive graphs with the help of JS.

1. Matplotlib

Matplotlib là một thư viện âm mưu cho Python. Nó cung cấp một API hướng đối tượng cho phép chúng tôi vẽ đồ thị trong chính ứng dụng. Nó là miễn phí và nguồn mở. Hỗ trợ hàng chục loại đầu ra Back-end.

Matplotlib cho phép sử dụng gấu trúc làm giấy gói xung quanh API của nó. Thư viện này có thời gian chạy tốt hơn và chiếm một không gian bộ nhớ nhỏ.

Lợi ích của việc sử dụng matplotlib

• Hiểu được mối tương quan giữa các biến
• Truyền đạt mô hình phù hợp với dữ liệu
• Các lô phân tán có thể được sử dụng để phát hiện ngoại lệ

2. Seaborn

Seaborn là một thư viện trực quan dữ liệu có sẵn trong Python, dựa trên matplotlib. Seaborn có API dựa trên các bộ dữ liệu cho phép so sánh giữa nhiều biến.

Nó hỗ trợ các lưới đa cốt truyện, lần lượt dễ dàng xây dựng hình dung phức tạp. Nó có trực quan hóa đơn biến và bivariate có sẵn để so sánh giữa các tập hợp dữ liệu.

Nó sử dụng các bảng màu khác nhau để tiết lộ các loại mẫu khác nhau. Nó cũng ước tính các mô hình hồi quy tuyến tính tự động.

Seaborn vs matplotlib

Matplotlib cố gắng làm cho những điều dễ dàng dễ dàng và khó khăn có thể, Seaborn cố gắng xác định một bộ những điều khó khăn được xác định rõ ràng. Thực tế là matplotlib là tốt, nhưng Seaborn là tốt hơn. Matplotlib để lại các lô ít hấp dẫn hơn, nhưng Seaborn có giao diện cấp cao và các chủ đề tùy chỉnh để giải quyết vấn đề này.

Khi làm việc với gấu trúc, Matplotlib không phục vụ tốt khi xử lý các khung dữ liệu. Trong khi các chức năng của Seaborn hoạt động trên các khung dữ liệu.

3. GGPLOT

Ban đầu được triển khai trong R, GGPLOT là một trong những thư viện đa năng để vẽ đồ thị trong Python. Nó là một ngôn ngữ dành riêng cho miền để tạo ra các hình ảnh trực quan cụ thể về miền, đặc biệt để phân tích dữ liệu.

GGPLOT cho phép biểu đồ được vẽ một cách đơn giản chỉ bằng 2 dòng mã. Tuy nhiên, cùng một mã được viết bằng matplotlib rất phức tạp và liên quan đến nhiều dòng mã. Do đó, GGPLOT đơn giản hóa việc mã hóa một biểu đồ. Nó là một thư viện cực kỳ có giá trị của Python.

Cần sử dụng gấu trúc để đạt được tất cả các tính năng của GGPLOT.

4. Bokeh

Bokeh, một thư viện tương tự như GGPLOT, dựa trên ngữ pháp của đồ họa. Tuy nhiên, nó là một thư viện có nguồn gốc từ Python và chưa được nhập từ R. Tạo các ô sẵn sàng cho web tương tác có thể được xuất ra ở các định dạng khác nhau như-tài liệu HTML và đối tượng JSON.

Bokeh là một trong những thư viện được ưa thích nhất để phát trực tuyến và dữ liệu thời gian thực.

Bokeh có sẵn ở ba cấp độ cho người dùng là - cấp cao, cấp trung bình và cấp thấp. Người dùng cấp cao có thể tạo biểu đồ và biểu đồ thanh dễ dàng và nhanh chóng. Người dùng cấp trung có thể sử dụng khung matplotlib để tạo dấu chấm cho các sơ đồ phân tán.

5. Lô đất

Plotly là một nền tảng trực quan trực tuyến với hỗ trợ thư viện. Ở đây, chúng ta có thể xây dựng các ô tương tác giống như Bokeh, tuy nhiên với các biểu đồ bổ sung như sơ đồ đường viền, biểu đồ 3D và dendrogram. Plotly cũng nhận ra các sự kiện nhấp chuột và nhấp chuột con trỏ, do đó làm cho Plotly trở thành một thư viện độc đáo với cả đồ họa và JavaScript.

Bokeh và Plotly là các thư viện tương tự, tuy nhiên, với Plotly, bạn sẽ phải chuyển đổi dữ liệu thành từ điển. Tuy nhiên, Plotly dễ dàng hơn khi xử lý các khung dữ liệu bằng cách sử dụng gấu trúc.

Để bọc nó lên…

Đó là lợi thế và bất lợi khi sử dụng Python để vẽ đồ thị vì lý do đơn giản là Python cung cấp nhiều tùy chọn khác nhau. Việc lựa chọn thư viện tốt nhất hoàn toàn phụ thuộc vào loại nhiệm vụ bạn đang cố gắng thực hiện. Vui lòng lưu ý, không có thư viện nào vượt trội so với mạng khác và việc sử dụng mỗi thư viện phụ thuộc vào nhu cầu của người dùng.

Tuy nhiên, Matplotlib đóng vai trò là cốt lõi của tất cả các thư viện này và cho phép các lập trình viên kết thúc các công cụ trên nó.Seaborn, sử dụng matplotlib, cốt truyện phức tạp và trực quan tương tác.Mặt khác, Bokeh giúp tạo máy chủ của riêng bạn để trực quan hóa.Sử dụng các thư viện này và cho chúng tôi biết bạn cảm thấy gì trong phần bình luận bên dưới.