Перевод статьи «7 Best Python Visualization Libraries for 2024».
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
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
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
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
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
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
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
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.
