¿Cuáles son las bibliotecas clásicas para visualización de datos en Python?
Python tiene muchas bibliotecas de visualización de datos clásicas. Las bibliotecas de visualización de datos más clásicas incluyen las siguientes. matplotlib
es una interfaz de operación visual para el lenguaje de programación Python y su paquete de extensión de matemáticas numéricas NumPy. Proporciona una API para aplicaciones para dibujo integrado utilizando kits de herramientas GUI comunes como Tkinter, wxPython, Qt o GTK+.
pyplot es un módulo de matplotlib que proporciona una interfaz similar a MATLAB. matplotlib está diseñado para usarse como MATLAB, con la capacidad de usar Python.
Ventajas: La calidad del dibujo es alta y se pueden dibujar gráficos con calidad de publicación. El código es bastante simple, fácil de entender y ampliar, lo que facilita el dibujo. Puede dibujar fácilmente algunos gráficos simples o complejos a través de Matplotlib. Con solo unas pocas líneas de código, puede generar histogramas, gráficos de barras, diagramas de dispersión y diagramas de densidad. etc. etc. Lo más importante es que sea gratuito y de código abierto. pandas
Pandas es una biblioteca de código abierto con licencia BSD que proporciona estructuras de datos y herramientas de análisis de datos de alto rendimiento y fáciles de usar. Pandas se utiliza ampliamente en diversos campos del análisis de datos, como el académico, las finanzas, las estadísticas, etc. Cabe señalar que no es "Panda", el nombre se deriva de los términos "datos de panel" y "análisis de datos de Python".
Ventajas: Es la biblioteca principal de soporte de análisis de datos de Python, que proporciona una estructura de datos rápida, flexible y clara, con el objetivo de procesar datos relacionales y etiquetados de manera simple e intuitiva. Para los profesionales del análisis de datos, es una poderosa herramienta para el análisis y visualización de datos. seaborn
Seaborn es un paquete Python de visualización de gráficos basado en matplotlib. Proporciona una interfaz altamente interactiva que permite a los usuarios crear una variedad de gráficos estadísticos atractivos.
Se basa en un paquete API de nivel superior de matplotlib, lo que facilita el dibujo. En la mayoría de los casos, seaborn se puede utilizar para crear diagramas muy atractivos. Seaborn debe considerarse más bien como un complemento de matplotlib. Más que un reemplazo, es altamente compatible con estructuras de datos numpy y pandas, así como con modelos estadísticos como scipy y statsmodels. Ventajas: matplotlib está altamente encapsulado, tiene menos código y gráficos hermosos. En comparación con matplotlib, tiene las ventajas de un diseño de paleta de colores más hermoso y moderno. scikit-plot
Esta es una biblioteca de dibujo que se combina efectivamente con el aprendizaje automático. Los amigos que quieran obtener más información pueden consultar su repositorio de github. No entraré en detalles aquí.
Ventajas: Scikit-Plot es una herramienta de visualización para aprendizaje automático creada por Reiichiro Nakano. Puede dibujar de forma rápida y concisa imágenes que requieren muchas líneas de declaraciones para dibujar con Matplotlib. La clave es que esta biblioteca tiene un buen soporte para el procesamiento de visualización relacionado con el aprendizaje automático. Networkx
Networkx es un paquete de Python que se utiliza para construir y operar estructuras de gráficos complejas y proporciona algoritmos para analizar gráficos. Un gráfico es una estructura de datos compuesta por vértices, aristas y atributos opcionales. Los vértices representan datos y los bordes están determinados únicamente por dos vértices y representan la relación entre los dos vértices. Los vértices y aristas también pueden tener más atributos para almacenar más información.
Ventajas: Se utiliza para crear, manipular y estudiar la estructura de redes complejas, y para aprender la estructura, función y dinámica de redes complejas.
Lo anterior es mi respuesta, ¡espero que te sea útil!