Visualización de datos de Python: descripción general de la visualización
La visualización de datos es uno de los campos de aplicación más comunes de Python. La visualización de datos consiste en utilizar medios gráficos para expresar un conjunto de datos en forma de gráficos y utilizar herramientas de desarrollo y análisis de datos para descubrir desconocidos. proceso de procesamiento de datos.
Hay un dicho que circula ampliamente en el mundo académico: Una imagen vale más que mil palabras. En clase, el ejemplo que suelo dar es que cuando navegamos por Momentos, si vemos a alguien retuiteando un artículo con un título atractivo, todos haremos clic en él. Quizás leamos los primeros párrafos con mucha atención. El artículo es muy interesante. A medida que pasa el tiempo, empezarás a leer diez líneas a la vez y perderás interés en leer.
Por lo tanto, expresar datos, tablas, texto y otros contenidos en forma de gráficos no solo puede aumentar el interés de los lectores en la lectura, sino también expresar intuitivamente lo que quieren expresar.
Hay muchas bibliotecas de visualización de Python. Estas son algunas de las más utilizadas.
matplotlib
Es el creador de muchas bibliotecas de visualización de datos en Python y también es la biblioteca de terceros más básica para la visualización de datos subyacentes. El estilo del lenguaje es simple y fácil de entender. Y es especialmente adecuado para que los principiantes aprendan.
seaborn
Seaborn es una encapsulación API más avanzada basada en matplotlib, que facilita el dibujo. En la mayoría de los casos, usar seaborn puede generar gráficos potentes y muy atractivos, y usar matplotlib puede crear gráficos con. más funciones. Seaborn debe verse como un complemento de matplotlib, no como un reemplazo.
pyecharts
pyecharts es una poderosa herramienta de visualización de datos que combina python y echarts. Los gráficos generados son exquisitos e interactivos y se pueden integrar fácilmente en Flask, Sanic, Django, etc. Un marco web convencional reconocido por muchos desarrolladores.
bokeh
bokeh es una biblioteca de visualización interactiva para navegadores web que proporciona una construcción elegante y concisa de gráficos versátiles y la capacidad de trabajar con grandes conjuntos de datos o transmisión de datos. Proporciona interactividad de alto rendimiento. en el set.
Las bibliotecas de visualización de Python pueden generar gráficos coloridos de manera conveniente y eficiente. A continuación se muestran algunos gráficos comunes.
Gráfico de columnas
Gráfico de barras
Gráfico de pendiente
Gráfico de Nightingale Rose
Gráfico de radar
Gráfico de nube de palabras
Gráfico de dispersión
Gráfico de contorno
Gráfico de cascada
Gráfico de coeficiente de correlación
Gráfico de dispersión
Histograma
Gráfico de caja
Gráfico de estimación de densidad de kernel
Gráfico de líneas
Gráfico de áreas
Gráfico de calendario
Gráfico circular
Gráfico de anillos
Gráfico de mosaico
Gráficos de gofres
También hay otros gráficos, como los tipos geoespaciales, por lo que no los enumeraré uno por uno. En la siguiente sección, primero aprenderemos matplotlib, la biblioteca de visualización más utilizada.