Las mejores bibliotecas de visualización de datos para la programación de Python y R

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La visualización de datos es uno de los aspectos más importantes de las tecnologías disponibles en la actualidad para el análisis de datos, la inteligencia empresarial y la ciencia de datos. Al presentar grandes cantidades de datos en una representación visual, es más fácil hacer llegar la información a todos con facilidad. La visualización de datos ayuda a dar sentido a los datos disponibles, lo que reduce directamente la molestia de quienes los leen. La visualización de datos eficiente conduce a una mejor toma de decisiones para su aplicación en cualquier industria, por lo que elegir sabiamente las bibliotecas de visualización de datos es fundamental. Han surgido muchas herramientas y bibliotecas de visualización de datos para ayudar a crear tablas y gráficos de visualización utilizando lenguajes de programación como Python, JavaScript y R. Estas son algunas de las bibliotecas de visualización de datos más novedosas e interactivas disponibles para los científicos de datos:

1 parcela GG

Es la biblioteca de visualización de datos predominante para la programación R. Con la ayuda de su estructura avanzada, sus funcionalidades son fáciles de entender y muy eficientes en su entorno de trabajo. GGPlot es uno de los paquetes R más populares que se utilizan en la actualidad. GGPlot2 es la versión más nueva con mejores funciones y ofrece un mayor nivel de abstracción. Sigue un esquema general en el que los datos se convierten en unas pocas capas y módulos antes de finalmente escalarlos para el gráfico.

Consulta la documentación de GGPlot

2 pandas

Pandas es una de las bibliotecas de procesamiento de datos más utilizadas que también se puede usar ampliamente para el aspecto de visualización de datos. Tiene todas las características básicas de visualización como gráficos de barras, histogramas, gráficos circulares, etc. Pandas es una biblioteca de formato y manipulación de datos de Python que se utiliza en exceso y que millones de desarrolladores utilizan en proyectos de programación de Python. Los pandas también incorporan varios métodos estadísticos y de visualización de datos para crear cuadros y gráficos interactivos para los datos en procesamiento. Se puede utilizar muy bien en proyectos de iluminación donde hay comparativamente menos necesidad de visualización.

Guía del usuario de Pandas

3 matplotlib

Matplotlib es una biblioteca de Python líder y extremadamente poderosa para crear gráficos interactivos y gráficos estadísticos. Ofrece muchos aspectos numéricos y matemáticos para mejorar las capacidades de sus gráficos de visualización. Una de las maravillosas ventajas de usar la biblioteca Matplotlib es que el programador puede acceder a grandes cantidades de datos de varios marcos de datos y fuentes para crear gráficos y tablas visuales. Algunos ejemplos de gráficos incluidos en esta biblioteca son histogramas, diagramas de dispersión, gráficos de líneas, gráficos de barras, etc. La biblioteca Matplotlib se desarrolló en matrices NumPy.

Ver más detalles

4 Seaborn

Seaborn es otra biblioteca de visualización de Python que se usa mucho y que mejora el atractivo. Seaborn se desarrolló en la biblioteca matplotlib y está muy integrado para admitir pandas. Seaborn ofrece a sus usuarios un mayor nivel de capacidades de visualización de datos estadísticos. Con seaborn, los desarrolladores también pueden crear gráficos estadísticos significativos que hacen que los gráficos parezcan más atractivos. También permite a los desarrolladores / analistas mejorar las figuras interpretadas por Matplotlib de una manera más estilística debido a sus características avanzadas de mejora estética.

Más información sobre la biblioteca Seaborn

5 bokeh

Bokeh fue creado a mano para los científicos de datos con una mente creativa. Ofrece métodos para la visualización interactiva de los datos. Bokeh tiene capacidades poderosas para crear cuadros interactivos, gráficos y cuadros de datos estadísticos. La herramienta principal de Bokeh es que está idealmente diseñada para apuntar a imágenes y visuales del navegador web. Además, Bokeh admite varios lenguajes como Julia, Python, JavaScript y R. Los gráficos de Bokeh son potentes y muy interactivos. Los últimos scripts de visualización como D3.js incluso han hecho posible la visualización de datos en streaming. Bokeh ofrece flexibilidad en el estilo visual, la conectividad de las botellas también puede crear gráficos complejos con solo unas pocas líneas de código o comandos.

Bienvenido a bokeh

6 parcela

Plotly es una biblioteca de gráficos interactivos de código abierto utilizada por grandes empresas para sus soluciones analíticas. Plotly amplió recientemente su funcionalidad con la introducción de la biblioteca de gráficos plotly.js. Plotly es perfecto para mantener la coherencia en sus ofertas. Es de código abierto y puede ser utilizado por muchos lenguajes de programación como R, Python y JavaScript. Las figuras de Plotly son hermosas, pero fáciles de desarrollar utilizando los módulos y paquetes simples de la biblioteca. Plotly se puede utilizar en cualquier IDE sin ningún problema, Anaconda es uno de ellos.

Bibliotecas con representación gráfica

7 Altair

Altair Limited ha desarrollado su propia biblioteca para visualización de alto nivel. Es bastante rápido y solo requiere unas pocas líneas de código para realizar las actividades de visualización. Se basa en un enfoque declarativo, lo que significa que el desarrollador / analista solo necesita proporcionar los enlaces básicos entre los ejes xey del gráfico y el resto se encarga automáticamente de las funciones y métodos de la biblioteca. Definitivamente vale la pena probar Altair cuando se trata de velocidad en la ejecución del proceso de visualización.

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El objetivo principal de la visualización de datos es traducir una gran cantidad de datos en gráficos comprensibles que reducen la complejidad y mejoran la legibilidad de los conocimientos o tendencias en los datos. Los científicos de datos utilizan las bibliotecas anteriores para crear diagramas de visualización altamente estandarizados en diferentes dominios escribiendo código en lenguajes como Python y R para impulsar una amplia variedad de negocios en todo el mundo.

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