Was sind die am häufigsten verwendeten Tools für die Python-Visualisierung?

Matplotlib

Matplotlib ist eine Zeichenbibliothek für Python, die hochwertige Liniendiagramme, Streudiagramme, Säulendiagramme, Balkendiagramme usw. zeichnen kann. Es ist auch die Basis für viele andere Visualisierungsbibliotheken.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

Seaborn

Seaborn ist eine auf Matplotlib basierende Python-Datenvisualisierungsbibliothek, die speziell zum Zeichnen statistischer Grafiken wie Heatmaps, Violinplots, Liniendiagramme mit Fehlerbalken usw. verwendet wird.

import seaborn as sns
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=df)

Plotly

Plotly ist eine interaktive Datenvisualisierungsbibliothek, die hochwertige Liniendiagramme, Streudiagramme, 3D-Grafiken und mehr zeichnen kann. Es unterstützt mehrere Programmiersprachen wie Python, R, JavaScript und mehr.

import plotly.graph_objs as go
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=x, y=y))
fig.show()

Bokeh

Bokeh ist eine interaktive Datenvisualisierungsbibliothek, die auch mehrere Programmiersprachen wie Python, R, JavaScript und mehr unterstützt. Es kann hochwertige Liniendiagramme, Streudiagramme, Säulendiagramme, Balkendiagramme und mehr zeichnen.

from bokeh.plotting import figure, show
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

p = figure(title='Sine Wave')
p.line(x, y, legend_label='Sine')
show(p)

Altair

Altair ist eine auf Vega-Lite basierende Python-Visualisierungsbibliothek, mit der Sie schnell und einfach hochwertige Liniendiagramme, Streudiagramme, Histogramme und mehr zeichnen können.

import altair as alt
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

alt.Chart(df).mark_bar().encode(
    x='year',
    y='sales',
    color='region'
)

ggplot

ggplot ist eine Python-Visualisierungsbibliothek, die auf der ggplot2-Bibliothek in der R-Sprache basiert und hochwertige Streudiagramme, Histogramme, Boxplots usw. zeichnen kann.

from ggplot import *
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

ggplot(df, aes(x='date', y='value', color='variable')) + \
    geom_line() + \
    theme_bw()

Holoviews

Holoviews ist eine Python-Visualisierungsbibliothek, die interaktive Datenvisualisierungen erstellen kann und mehrere Arten von Visualisierungsgrafiken unterstützt, wie z. B. Liniendiagramme, Streudiagramme, Balkendiagramme, Heatmaps usw.

import holoviews as hv
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

hv.extension('bokeh')
hv.Curve((x, y))

Plotnine

Plotnine ist eine Visualisierungsbibliothek, die auf der ggplot2-Bibliothek von Python basiert und hochwertige Datenvisualisierungsgrafiken wie Streudiagramme, Histogramme, Liniendiagramme und mehr erstellen kann.

from plotnine import *
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

(ggplot(df, aes(x='year', y='sales', fill='region')) +
 geom_bar(stat='identity', position='dodge'))

Wordcloud

Wordcloud ist eine Python-Bibliothek zum Generieren von Wortwolken, mit der häufig vorkommende Wörter im Text grafisch dargestellt werden können.

from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

text = "Python is a high-level programming language"

wordcloud = WordCloud().generate(text)

plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis('off')
plt.show()

Networkx

Networkx ist eine Python-Bibliothek zum Erstellen, Bearbeiten und Visualisieren komplexer Netzwerke. Es unterstützt die Erstellung vieler Arten von Netzwerkstrukturen, wie z. B. gerichtete Graphen, ungerichtete Graphen, gewichtete Graphen und mehr.

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

G = nx.DiGraph()

G.add_edge('A', 'B')
G.add_edge('B', 'C')
G.add_edge('C', 'D')
G.add_edge('D', 'A')

pos = nx.spring_layout(G)

nx.draw_networkx_nodes(G, pos, node_size=500)
nx.draw_networkx_edges(G, pos)
nx.draw_networkx_labels(G, pos)

plt.axis('off')
plt.show()

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