Comment utiliser correctement le package de visualisation Python

Matplotlib est le plus visible en Python, mais la difficulté est que l'API est encombrée et difficile à retenir. Je trouve que Bokeh est le plus pratique car l'API est bien organisée, mais il est regrettable qu'il y ait encore peu d'informations en japonais. J'espère que Bokeh, qui peut prendre en charge le Web, se développera à l'avenir.

Utilisation recommandée

--Si vous souhaitez tracer rapidement des données simples - Matplotlib --Si vous passez de MATLAB à Python - Matplotlib ――Si tu veux avoir l'air cool - Bokeh --Si vous souhaitez inclure des opérations interactives - Bokeh --Si vous souhaitez vérifier la valeur numérique du point de données sur le graphique - Bokeh - Plotly --Si vous souhaitez tracer une forme 3D - Plotly - Mayavi --Pour l'analyse statistique - seaborn

Matplotlib

bon point

――Il est facile de tracer des données simples.

• La fonction de tracé est substantielle (je pense).
• Il y a plus d'informations en japonais que d'autres.
• Vous pouvez tracer directement à partir de la méthode DataFrame.plot de pandas.
  • Visualization
  • API Reference - Series - Plotting
  • API Reference - DataFrame - Plotting
• Puisque l'API est similaire à MATLAB, il est facile de passer de MATLAB.
• L'échelle du tracé 3D est automatiquement définie pour chaque axe.

Mauvais points

• Le japonais ne peut pas être affiché par défaut. -Vous ne pouvez pas déplacer le graphique de manière interactive sur le notebook. (Si vous utilisez % matplotlib notebook au lieu de% matplotlib inline, cela fonctionnera, mais si vous fermez et rouvrez le notebook, cela ne fonctionnera pas.)
• Un mélange d'API pédagogiques et d'API orientées objet peut prêter à confusion.
• La réponse de l'opération interactive n'est pas bonne.
• La procédure de traçage 3D est lourde et difficile à retenir. ――Il est assez gênant d'aligner les échelles de 3 axes dans un tracé 3D, il ne convient donc pas à l'affichage de formes 3D.

Échantillon de parcelle

Bokeh

bon point

-Vous pouvez déplacer le graphique de manière interactive après le traçage, même sur Notebook.

• Vous pouvez convertir des graphiques qui peuvent être déplacés de manière interactive en HTML et les transmettre aux utilisateurs.
  • Embedding Plots and Apps --Facile à personnaliser l'opération interactive
  • Configuring Plot Tools
  • Adding Widgets --Peut être intégré à un site Web.
  • Running a Bokeh Server
• Vous pouvez mettre à jour dynamiquement le graphique avec des données en continu.
  • Updating From Threads
• Si WebGL est activé, vous pouvez vous déplacer avec une bonne réponse même si vous tracez une grande quantité de données.
  • Speeding up with WebGL
• Les documents sont faciles à lire.

Mauvais points

• Je ne peux pas tracer en 3D.
• L'API du module de traçage de base doit être codée par vous-même.
• L'API du module de graphiques est un rond-point pour tracer des données simples.

Échantillon de parcelle

Plotly

bon point

-Vous pouvez déplacer le graphique de manière interactive après le traçage, même sur Notebook.

• Vous pouvez convertir des graphiques qui peuvent être déplacés de manière interactive en HTML et les transmettre aux utilisateurs.
• La fonction d'affichage de la valeur numérique du point de données est activée par défaut.
• Le traçage 3D peut être effectué selon la même procédure que le traçage 2D.
• La réponse du tracé 3D est bonne.
• Étant donné que l'échelle du tracé 3D est la même pour les trois axes, il convient à l'affichage de formes 3D.

D'autres fonctionnalités sont similaires à Bokeh, mais je ne les ai pas examinées en détail.

Mauvais points

--Il est difficile de spécifier la taille du graphique. --Je ne sais pas comment afficher un tracé 3D à une échelle différente pour chaque axe.

• Il y a très peu d'informations.
• Certaines fonctions sont chargées (le streaming semble être chargé)
• Le document est difficile à consulter.
• L'explication de docstring est courte.
• La plupart des exemples de code utilisent la version payante de l'API.
• Impossible de rechercher dans le document officiel.

Échantillon de parcelle

Remarque: comment exécuter l'exemple de code dans la version gratuite

Si vous remplacez ʻimport plotly.plotly as py par ʻimport plotly.offline as py, cela devrait fonctionner.

Mayavi

bon point

• Comme il est exclusivement destiné au traçage 3D, il dispose d'une gamme complète de fonctions de traçage 3D.
• Vous pouvez modifier les paramètres après le traçage. --Il existe un tutoriel japonais sur les tracés 3D.
• 3.5. 3D Plot by Mayavi - Scipy conférence notes

Mauvais points

• L'installation est gênante car elle ne prend pas en charge PyQt5 --Il ne fonctionne pas par défaut dans l'environnement racine d'Anaconda 4.3.0.
• Vous devez spécifier la version et installer PyQt4. --conda update --all est NG (mis à jour vers PyQt5) --Par défaut, l'axe n'est pas affiché. -Bien qu'il puisse être affiché sur le portable, ses fonctions sont assez limitées.

seaborn

bon point

• Il existe de nombreuses API de très haut niveau spécialisées dans l'analyse statistique. --lmplot: régression et tracé à la fois - seaborn.lmplot --joinplot: combinaison de diagramme de dispersion et d'histogramme de 2 variables - seaborn.jointplot --pairplot: collecte de diagrammes de dispersion multivariés - seaborn.pairplot
• La gigue est pratique (une fonction pour tracer des points de chevauchement difficiles à voir avec un léger décalage)
• Exemple de gigue: seaborn.stripplot

Mauvais points

• Le style de Matplotlib est modifié sans autorisation par simple importation.

Lien de référence

Comparaison de la bibliothèque de dessins Jupyter-notebook-Qiita Cheet sheet pour afficher quoi que ce soit dans Jupyter Notebook --Qiita