By Роя Ачарі, ентузіаст машинного навчання

«Мета візуалізації — розуміння, а не зображення».

— Бен Шнейдерман

Джерело – Venn gage

Візуалізація даних — це візуальне представлення даних або інформації. Мета візуалізації даних — чітко й ефективно донести дані чи інформацію до читачів. Як правило, дані візуалізуються у вигляді діаграми, інфографіки, схеми, карти тощо.

Як це допомагає?

• Визначте тенденції та викиди
• Розкажіть історію в межах даних
• Підкріпіть аргумент або думку
• Виділіть важливий момент у наборі даних

Давайте зануримося в кожну з них.

Потрібні бібліотеки

 
Використовуйте менеджер пакетів pip встановити нижче:

pip встановити matplotlib pip встановити seaborn pip встановити plotnine pip встановити plotly pip встановити боке

Матплотліб

Matplotlib — це комплексна бібліотека для створення статичних, анімованих та інтерактивних візуалізацій на Python. Більшість програмістів починають свій шлях візуалізації даних із Matplotlib. 

Особливості гри:

• Він розроблений як MATLAB, тому перемикатися між ними досить легко.
• Містить багато механізмів візуалізації.
• Він може відтворити практично будь-які сюжети (доклавши трохи зусиль).
• Існує вже більше десяти років, тому може похвалитися величезною базою користувачів.

Швидкі ручні коди для Matplotlib за 10 хвилин

Морський народжений

Seaborn використовує потужність Matplotlib для створення красивих діаграм у кількох рядках коду. Ключовою відмінністю є стандартні стилі та колірні палітри Seaborn, які розроблені, щоб бути більш естетично привабливими та сучасними. Оскільки Seaborn створено на основі Matplotlib, вам потрібно знати Matplotlib, щоб налаштувати параметри Seaborn за замовчуванням.

Особливості гри:

• Вбудовані теми для стилізації графіки matplotlib
• Візуалізація однофакторних і двофакторних даних
• Встановлення та візуалізація моделей лінійної регресії
• Побудова статистичних часових рядів даних
• Seaborn добре працює зі структурами даних NumPy і Pandas
• Він постачається з вбудованими темами для стилізації графіки Matplotlib

Швидкі ручні коди для Seaborn за 10 хвилин

Plotnine

Plotnine — це реалізація граматики графіки в Python, вона заснована на ggplot2. Граматика дозволяє користувачам створювати графіки, явно відображаючи дані на візуальних об’єктах, які складають графік.

Особливості гри:

• Статистичні перетворення
• Ваги
• Системи координат
• Грані
• теми

Швидкі ручні коди для Plotnine за 10 хвилин

Боке

Джерело: Патрік Глобіль

Bokeh — це інтерактивна бібліотека візуалізації для сучасних веб-браузерів. Він забезпечує елегантну, лаконічну структуру універсальної графіки та забезпечує високопродуктивну інтерактивність над великими або потоковими наборами даних. Боке може допомогти будь-кому, хто хоче швидко та легко створювати інтерактивні графіки, інформаційні дошки та додатки для даних.

Особливості гри:

• гнучкий
• інтерактивний
• Потужний
• Продуктивні
• Спільний
• OpenSource

Швидкі ручні коди для ефекту боке за 10 хвилин

Сюжетно

plotly — це інтерактивна графічна бібліотека для Python із відкритим вихідним кодом, яка базується на браузері. Створений на основі plotly.js, plotly.py є високорівневою бібліотекою декларативних діаграм. plotly.js поставляється з понад 30 типами діаграм, включаючи наукові діаграми, тривимірні графіки, статистичні діаграми, карти SVG, фінансові діаграми тощо.

Особливості гри:

• Діаграми, інформаційні панелі
• Експорт файлів, менеджер програм
• Kubernetes, автентифікація
• Черга завдань, Snapshot Engine
• Вбудовування, великі дані для Python

Швидкі ручні коди для Plotly за 10 хвилин

 
Посилання та довідка:

• https://matplotlib.org/stable/tutorials/index.html
• http://seaborn.pydata.org/index.html
• https://plotnine.readthedocs.io/en/stable/
• https://bokeh.org/
• https://plotly.com/python/

 
Біо: Роя Ачарі (Згорнути, GitHub) є ентузіастом машинного навчання та пристрасним учнем. Вона цікавиться галуззю штучного інтелекту, науки про дані з розробкою програмного забезпечення та завжди відкрита до змістовної співпраці.

За темою:

• Анімовані перегони гістограм у Python
• Як візуалізація трансформує дослідницький аналіз даних
• Отримуйте інтерактивні сюжети безпосередньо за допомогою Pandas