Перевод статьи «7 Best Python Visualization Libraries for 2024».
![](https://pythonist.ru/wp-content/uploads/2024/04/data-plots-1024x576.png)
Путь от необработанных данных к убедительным визуализациям является ключевым в науке о данных. Это путь превращения сложных массивов данных в повествования, которые захватывают и обучают. Python остается в авангарде этой трансформации. Он предлагает набор библиотек, удовлетворяющих различные потребности в визуализации, будь то академические исследования, бизнес-аналитика или интерактивные веб-приложения.
В этой статье мы рассмотрим самые лучшие библиотеки Python, которые определяют будущее визуализации данных.
1. Taipy
![](https://pythonist.ru/wp-content/uploads/2024/04/taipy.jpg)
Taipy выделяется своим подходом к визуализации данных, ориентированным на пользователя. Эта библиотека делает динамические и интерактивные визуализации доступными для тех, кто имеет минимальный опыт веб-разработки.
Предлагая простой путь к созданию богатых, увлекательных историй данных, Taipy поощряет энтузиастов становиться контрибьюторами и поддерживать рост проекта, добавляя звезды их GitHub-репозиториям. Этот жест не только выражает признание усилий разработчиков, но и способствует формированию сообщества вокруг этого инновационного инструмента.
2. Plotly
![](https://pythonist.ru/wp-content/uploads/2024/04/plotly.jpg)
Эта библиотека — лидер в создании интерактивных графиков издательского качества в режиме онлайн. Сильной стороной Plotly является ее способность создавать широкий спектр графиков, включая сложные 3D-визуализации, географические карты и интерактивные временные ряды. Легкая интеграция библиотеки с веб-технологиями позволяет встраивать визуализации в веб-страницы, повышая интерактивность и доступность данных.
3. Matplotlib
![](https://pythonist.ru/wp-content/uploads/2024/04/matplotlib.jpg)
Matplotlib — прародительница инструментов визуализации на Python. Эта библиотека предлагает беспрецедентный контроль над каждым элементом графика, что делает ее идеальной для создания готовых к публикации графиков и рисунков. Это основа, на которой строятся многие другие библиотеки визуализации.
Matplotlib хвалят за ее универсальность и способность построить график из чего угодно с помощью достаточного количества команд.
От редакции Pythonist: пример использования Matplotlib приведен в статье «Строим математический график на Python».
4. Seaborn
![](https://pythonist.ru/wp-content/uploads/2024/04/seaborn.jpg)
Построенная на основе библиотеки Matplotlib, Seaborn расширяет ее функциональность, облегчая создание сложных визуализаций. Она особенно хорошо подходит для статистического анализа, так как предоставляет высокоуровневый интерфейс для рисования привлекательных и информативных статистических графиков.
Seaborn — незаменимый помощник для тех, кто хочет передать суть данных с помощью элегантных визуализаций, выходящих за рамки базового построения графиков.
5. Bokeh
![](https://pythonist.ru/wp-content/uploads/2024/04/bokeh.jpg)
С помощью этой библиотеки можно создавать интерактивные графики и информационные панели непосредственно в браузере. Ее мощный интерфейс позволяет разрабатывать сложные визуальные приложения, приборные панели, работающие в реальном времени, и сложные интерактивные графики, основанные на данных.
Bokeh предназначена для пользователей, которым нужно быстро и легко создавать интерактивные приложения для работы с данными, не погружаясь глубоко в веб-разработку.
6. Gradio
![](https://pythonist.ru/wp-content/uploads/2024/04/gradio.jpg)
Gradio позволяет невероятно просто создавать интерактивные пользовательские интерфейсы для скриптов Python, снижая барьер для обмена моделями машинного обучения и анализа данных. Она отлично подходит для сценариев, в которых визуализация результатов моделирования, сравнение различных моделей или демонстрация возможностей модели в режиме реального времени имеют решающее значение.
7. Streamlit
![](https://pythonist.ru/wp-content/uploads/2024/04/streamlit.jpg)
Библиотека Streamlit позволяет пользователям создавать высокоинтерактивные приложения для исследования и визуализации данных. Упор делается на скорость, простоту и возможность быстрой итерации.
В 2024 году эти библиотеки Python станут не просто инструментами, а шлюзами, позволяющими понимать данные и взаимодействовать с ними немыслимыми ранее способами. Выбрав правильную библиотеку визуализации для своего проекта, вы откроете для себя новые возможности, расскажете захватывающие истории о данных и сможете взаимодействовать со своей аудиторией на более глубоком уровне.