Bokeh Vs Plotly Vs Altair Vs Pygal

Bokeh Vs Plotly Vs Altair Vs Pygal – Sebelum kita masuk ke dalam paket, mungkin berguna untuk membiasakan diri dengan Datapane, kerangka kerja Python dan API untuk menerbitkan dan berbagi laporan Python. Kami dapat menggunakannya untuk mengatur dan mempublikasikan komentar kami dan ulasan terkait. Ini salah satu contoh menariknya:

Seperti yang akan kita lihat di paragraf pembuka, ada banyak paket dan bagan untuk dipilih saat menggambar informasi dari data secara visual. Ini dapat menghemat banyak waktu dan masalah jika kita membahas fitur utama dan penggunaan paket dan tabel yang tersedia di artikel ini sehingga kita dapat dengan cepat menemukan paket yang tepat di masa depan sesuai dengan kebutuhan kita!

Bokeh Vs Plotly Vs Altair Vs Pygal

Pertama, saya ingin memberikan daftar lengkap folder yang paling sering digunakan dalam urutan abjad:

The Importance Of Data Visualization In Business Intelligence

Harap dicatat bahwa bagian ini bersifat subjektif dan dapat berubah. Ini hanya berfungsi sebagai representasi dari pendapat umum dokter.

Selanjutnya, kita akan memeriksa apa yang kita lihat dengan mata kita. Cemerlang, informatif, dan sejelas kedengarannya, visi bukanlah segalanya. Idealnya, kita akan melihat dimensi, hubungan 2-D, dll. Di sini saya akan mencoba membuat daftar daftar umum topik yang cocok untuk dilihat.

Kami tahu informasi apa yang terlihat, tetapi itu tidak cukup. Grafik yang berbeda memberikan pesan yang berbeda, jadi penting untuk mengetahui semua grafik yang tersedia dan memilih yang paling tepat.Pertanyaan ini biasanya memiliki jawaban yang sederhana: satu-satunya cara adalah Matplotlib. Saat ini, Python adalah bahasa Ilmu data dan memiliki lebih banyak opsi. Yang mana yang harus Anda gunakan?

Panduan ini akan membantu Anda memutuskan. Saya akan menunjukkan cara menggunakan tujuh pustaka Python, dengan instruksi bonus mendalam untuk setiap pustaka!

How To Use Top Python Packages In Power Bi

Saya juga menyertakan contoh untuk setiap perpustakaan sebagai alat Anvil, yang menunjukkan bagaimana membangun alat data berbasis web dengan Python. Semua perpustakaan ini tersedia di Modul Server Anvil, dan Plotly juga berjalan langsung pada kode Python asli Anvil! Klik pada panduan mendalam untuk kode sampel.

Pustaka Python yang paling populer adalah Matplotlib, Plotly, Seaborn dan Bokeh. Saya juga menyertakan beberapa permata yang harus Anda pertimbangkan: Altair, yang memiliki API yang jelas, dan Pygal, yang memiliki rendering SVG yang bagus. Mari kita lihat juga API pendaftaran yang sangat sederhana yang disediakan oleh Pandas.

Masing-masing perpustakaan ini memiliki pendekatan yang sedikit berbeda. Untuk membandingkannya, saya akan membuat proyek serupa dengan setiap perpustakaan, dan menunjukkan kepada Anda kode sumbernya. Saya telah memilih tabel gabungan hasil pemilu Inggris sejak 1966. Ini dia:

Saya menyusun daftar sejarah pemilihan Inggris dari Wikipedia: jumlah kursi parlemen Inggris yang dimenangkan oleh Partai Konservatif, Buruh, dan Liberal (didefinisikan secara luas) di setiap pemilihan dari tahun 1966 hingga 2019, serta jumlah kursi yang dimenangkan lainnya. ‘. Anda dapat mengunduhnya sebagai file CSV di sini.

Web Story: Famous Python Data Visualization Libraries

Matplotlib adalah pustaka plot Python tertua, dan masih sangat populer. Itu dibuat pada tahun 2003 sebagai bagian dari SciPy Stack, perpustakaan komputasi ilmiah open source yang mirip dengan Matlab.

Matplotlib memberi Anda kontrol halus atas plot Anda – misalnya, Anda dapat menentukan posisi x dari setiap bilah di bilah Anda. Saya menulis panduan yang lebih rinci tentang Matplotlib, dan Anda dapat menemukannya di sini.

Seaborn adalah paket di atas Matplotlib – ini memberi Anda antarmuka yang rapi untuk dengan mudah membuat berbagai plot fungsi.

Itu tidak mempengaruhi kekuatan, meskipun! Seaborn memberi Anda jalan keluar untuk mengakses dasar-dasar Matplotlib, sehingga Anda masih memiliki kontrol penuh. Anda dapat melihat panduan lebih detail tentang Seaborn di sini.

How To Create Interactive Dashboards With Panel And Python

Berikut adalah rencana kami untuk hasil pemilu di Seaborn. Anda dapat melihat bahwa kodenya jauh lebih sederhana daripada Matplotlib mentah.

Plotly adalah lingkungan plot yang menyertakan pustaka plot Python. Ada tiga antarmuka yang berbeda:

Proyek plotly dirancang untuk disematkan dalam aplikasi web. Pada dasarnya, Plotly adalah perpustakaan JavaScript! Menggunakan D3 dan stack.gl untuk menggambar gambar.

Anda dapat membangun pustaka Plotly dalam bahasa lain dengan meneruskan JSON ke pustaka JavaScript. Pustaka Python dan R resmi melakukannya. Di Anvil, kami telah mengimplementasikan Plotly Python API untuk dijalankan di browser web.

Great Plotting Libraries For Python

Bokeh (diucapkan “BOE-kay”) berfungsi paling baik untuk membuat ruang interaktif, jadi contoh ini tidak menunjukkan yang terbaik. Lihat panduan lengkap untuk Bokeh ini, tempat kami menambahkan tips alat! Seperti Plotly, proyek Bokeh dirancang untuk disematkan dalam aplikasi web – mereka menghasilkan proyek mereka sebagai file HTML.

Altair didasarkan pada bahasa pemrograman (atau ‘bahasa visual’) yang disebut Vega. Ini berarti API yang dipikirkan dengan matang yang menskalakan proyek kompleks, menyelamatkan Anda dari tersesat di neraka bersarang.

Seperti Bokeh, Altair membuat proyeknya sebagai file HTML. Lihat panduan tambahan untuk Altair di sini.

Seperti inilah proyek hasil polling kami di Altair. Perhatikan bagaimana proyek itu sendiri didefinisikan dengan jelas, hanya dalam enam baris Python:

What Is The Best Interactive Plotting Package In Python?

Pygal berfokus pada penampilan visual. Ini secara otomatis menghasilkan proyek SVG, sehingga Anda dapat memindahkannya hingga tak terbatas – atau mencetaknya – tanpa menjadi piksel. Proyek Pygal juga dilengkapi dengan fitur kolaborasi bawaan yang hebat, menjadikan Pygal sebagai alternatif yang bagus jika Anda ingin mengintegrasikan proyek ke dalam aplikasi web Anda.

Pandas adalah perpustakaan ilmu data populer untuk Python. Ini memungkinkan Anda untuk melakukan semua jenis manipulasi data dalam skala besar, tetapi juga memiliki API pemrograman sederhana. Karena bekerja langsung pada bingkai data, contoh Panda kami adalah cuplikan kode terpendek dalam artikel ini—bahkan lebih pendek dari Seaborn!

Pandas API adalah pembungkus Matplotlib, sehingga Anda dapat menggunakan Matplotlib API yang mendasarinya untuk mendapatkan kontrol yang lebih baik atas proyek Anda.

Anda dapat menggunakan salah satu perpustakaan yang saya sebutkan dalam artikel ini untuk membuat desain di Anvil, dan menampilkannya di browser web. Sempurna untuk membangun papan reklame:

Unpopular Opinion: Matplotlib Is A Bad Library

Di setiap panduan mendalam untuk Matplotlib, Plotly, Seaborn, Bokeh, Altair, dan Pygal, Anda akan menemukan contoh aplikasi web yang dapat Anda buka dan edit di Anvil, menunjukkan cara menggunakan masing-masing pustaka pemrograman Python itu. .

Anda juga akan menemukan saran khusus Anvil dalam manajemen proyek Anvil. Ini memberi tahu Anda cara menggunakan plot dari semua perpustakaan yang disebutkan dalam artikel ini di alat Anvil Anda, termasuk versi Python front-end dari Plotly.

Baca selanjutnya- Gunakan Difusi Stabil openvino oleh puisi 0xkoji – 2 September 5 paket NPM harian digunakan di semua proyek Bereaksi shrey vijayvargiya – 28 Agustus Javascript 10.000 Batas Karakter di Webflow [lulus] ChrisDrit – 11 September Bagaimana melindungi terhadap array JS Andrey Smolko – 29 Agustus

Mengonversi notebook Jupyter ke Aplikasi Web #python #datascience #tutorial #web Mendapatkan gambar dari Mars dengan API NASA #python #show #web 12 Alasan menggunakan Python, bukan JS, untuk Front End Web elopment #python #web

Of The Best Data Visualization Libraries In Python

Meredydd secara teratur memposting konten yang melanggar Kode Etik Komunitas karena bersifat kasar, menyinggung, atau berisi spam. . Selain itu, data harus divisualisasikan untuk menyajikan data dalam bentuk gambar, mulai dari grafik, diagram, dan lain-lain.

Secara keseluruhan, Python mengacu pada pemrograman sebagai bahasa yang penting. Hanya digunakan sebagai alat analisis data, Python juga mampu menyediakan visualisasi data yang menarik bagi perusahaan. Untuk informasi tentang Python, ada beberapa library yang umum digunakan. Apakah kamu siap?

Ada beberapa library Python yang digunakan untuk memvisualisasikan data, tergantung spesifikasi masing-masing. Lihat pustaka pointer Python terbaru untuk visualisasi data.

Pertama, Matplotlib merupakan salah satu library Python yang banyak diyanuka. Diluncurkan sejak tahun 2003, library ini digunakan oleh sebagian besar pengguna Python. Paket ini menyediakan alat visualisasi data dua dimensi seperti grafik, plot, histogram, dan lainnya. Matplotlib memiliki banyak fitur karena bersifat open source dan gratis untuk diakses.

Visualizations Speak. Data Visualization — Graphical…

Berikudya, and Seaborn yang menjadi satu paket laris dam Python. Harap berikan informasi tentang integrasi Matplotlib dan NumPy dan plot data dari Pandas. Seaborn akan membaca dan memahami data sebelum akhirnya menganalisis semantik dan statistik. Akhirnya, kumpulan data yang kompleks dapat ditampilkan sebagai plot yang informatif. Dan Anda akan memiliki kesempatan untuk membaca yang terbaik dan berkomentar.

Dibandingkan dengan matplotlib dan seaborn, Plotly memiliki keunggulan dalam menghasilkan plot yang interaktif. Library ini menampilkan koleksi operasi yang terus meningkat menggunakan 40 grafik, histogram, peta panas, grafik tiga dimensi, dan lan-lan. Plotly bersifat open source dan dapat diakses secara gratis. Anda juga dapat memberikan banyak informasi tentang sumber daya web menggunakan alat web, menggunakan Dash dan Jupyter Notebook, atau menggunakan berbagai cara untuk menggunakan HTML.

Pustaka Python lain yang berguna untuk visualisasi data adalah Altair. Altair bergantung pada beberapa pustaka Python lainnya, seperti python 3.6, titik masuk, jsonschema, NumPy, Pandas, dan Toolz. Namun demikian, Altair merupakan paket yang disenangi karena interaktiv, bisa keratinan berwadang tipe bagan tanpa bahasa pemrograman

Bagikan:

Leave a Comment