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miércoles, 12 de junio de 2019

Las 5 mejores bibliotecas de programación de Python para la visualización de datos

Las mejores bibliotecas de Python para la visualización de datos.


Los datos son una de las partes más importantes de cada trabajo de investigación y exploración, pero no pueden proporcionarle muchas ideas por sí solo. La visualización de datos le permite convertirlo en una representación visual que puede explorar con sus ojos, una especie de mapa de información. Hoy, compartiré las cinco mejores bibliotecas para la visualización de datos que puede usar en sus proyectos de Python. Así que, sin más preámbulos, ¡comencemos ..!

Las 5 mejores bibliotecas de Python para la visualización de datos

1. Matplotlib

metaplotlib
Matplotlib es la biblioteca de Python más popular para la visualización de datos. Se puede utilizar en shells Python e IPython, scripts Python, notebook Jupyter, servidores de aplicaciones web, etc. Es una biblioteca de trazado 2D con más de 10 años de antigüedad que viene con una plataforma interactiva.
Puede usar esta biblioteca para múltiples propósitos, como generar gráficos, gráficos de barras, histogramas, espectros de potencia, stemplots, gráficos circulares y más. Lo mejor de Matplotlib es que solo tiene que escribir algunas líneas de código y se encarga del resto por sí solo. Metaplotilib se enfoca en imágenes estáticas para publicación junto con figuras interactivas utilizando kits de herramientas como Qt y GTK.

2. Seaborn

por mar
La biblioteca de visualización de datos de Seaborn también se basa en Matplotlib. Si está buscando algunas opciones más avanzadas para su trabajo, pruebe esta biblioteca de python. Viene con una interfaz con todas las funciones para dibujar gráficos estadísticos atractivos e informativos. Su API para crear visualizaciones basadas en KDE es más concisa que otras.
Seaborn está trabajando arduamente para hacer de la visualización una parte central de la comprensión y la exploración de datos. Sus funciones de trazado orientadas a conjuntos de datos se ejecutan en marcos de datos que llevan conjuntos de datos completos. Seaborn realiza internamente la cartografía semántica y la agregación estadística necesarias para proporcionar gráficos informativos. Por último, Seaborn está totalmente integrado con la pila PyData, incluida la compatibilidad con estructuras de datos numpy y pandas.

3. Altair

alta
Es una biblioteca estadística declarativa construida sobre la popular gramática de visualización Vega-Lite. Altair es amigable, consistente y viene con una API simple. Usando esta biblioteca de visualización de datos, puede crear visualizaciones hermosas y efectivas con una cantidad mínima de código. Si no lo sabe, una biblioteca declarativa debe mencionarse solo un enlace entre las columnas de datos y los canales de codificación, y el resto se manejará automáticamente. Puedes consultar el repositorio oficial de Altair en Github.

4. Plotly

gráficamente
Plotly es un conjunto de herramientas de visualizaciones de datos basadas en la web que viene con funcionalidades únicas como dendrogramas, gráficos 3D y gráficos de contorno, que no es muy común en otras bibliotecas. Tiene una gran API que ofrece diagramas de dispersión, gráficos de líneas, gráficos de barras, barras de error, diagramas de caja y otras visualizaciones. Incluso se puede acceder a Plotly desde un cuaderno de Python.

5. ggplot

ggplot
ggplot es un sistema para crear gráficos declarativamente. Se basa en el lenguaje de programación Grammar of Graphics of R y está estrechamente integrado con Pandas. ggplot solo requiere que usted declare cómo asignar las variables a la estética y las primitivas para usar y maneja el resto automáticamente. Recuerde, ggplot no se recomienda para crear gráficos altamente personalizados.

Ultimas palabras

Eso es todo para este artículo. Si está buscando una biblioteca de Python para la visualización de datos, primero conozca sus requisitos claramente y luego elija cualquiera de las bibliotecas de arriba sin problemas. Si conoce alguna otra biblioteca que merezca un lugar en esta lista, háganoslo saber en los comentarios a continuación.

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