En el día de hoy vengo a contarte las mejores librerías de visualización de Python. Todas las librerías que se exponen a continuación son de uso gratuito y abierto, por lo que para utilizarlas en cualquiera de tus códigos e integrarlas en tus soluciones, solamente tendrás que hacer las correspondientes instalaciones de las librerias y seguir los sencillos pasos que se indiquen en la documentación de cada una de las librerias.
Las librerías de visualización en Python nos permiten hacer visualizaciones muy interesantes utilizando apenas unas líneas de código.
Contenidos
1. Librería Seaborn Python
Seaborn está construido sobre la biblioteca matplotlib. Tiene muchas funciones incorporadas con las que pueden crear hermosas visualizaciones utilizando muy pocas líneas de código. Proporciona una variedad de gráficos de visualización avanzados con una sintaxis simple como gráficos de caja, gráficos de violín, gráficos de distancia, gráficos conjuntos, gráficos de pares, mapas de calor, y muchos más.
Características principales:
- Se puede utilizar para determinar la relación entre dos variables.
- Diferenciar cuando se analizan distribuciones uni-variadas o bi-variadas.
- Trazar el modelo de regresión lineal para la variable dependiente.
- Proporciona un trazado multigrilla
Instalación: pip install seaborn
Veamos un ejemplo de código sencillo que permite mostrar las tendencias y la distribución de los datos de la famosa base de datos iris:
2. Librería Python Plotly
Plotly es una biblioteca avanzada de análisis de datos nativa de Python que ayuda a construir cuadros de mando interactivos.
Los gráficos construidos con Plotly son gráficos interactivos, lo que significa que usted puede encontrar fácilmente el valor en cualquier punto o sesión particular de los gráficos. Plotly hace que sea muy fácil generar dashboards, así como desplegar las visualizaciones creadas en el servidor.
Usted puede crear una amplia gama de gráficos utilizando la librería Plotly:
- Gráficos básicos
- Gráficos estadísticos
- Gráficos científicos
- Gráficos financieros
- Mapas
- Subplots
- Transformaciones
- Interacción con los widgets de Jupyter
Instalación: pip install plotly
Código para un simple gráfico de dispersión utilizando Plotly desde la documentación oficial:
Es compatible con Python, R y el lenguaje de programación Julia. Puedes encontrar más ayuda para programar con la librería Plotly utilizando su documentación oficial.
3. Librería Geoplotlib en Python
Se trata de una librería de Python que permite visualizar datos geográficos y hacer mapas.
Puedes crear una gran variedad de mapas usando esta librería. Algunos ejemplos de mapas que puedes crear con ella son mapas de calor, mapas de densidad de puntos, mapas geográficos y muchos más.
Installation: pip install geoplotlib
Documentación: Guía de usuario para Geoplotlib
4. Librería de Python ggplot
ggplot funciona de forma diferente a matplotlib. Esta librería te permite añadir múltiples componentes como capas para crear un gráfico o trazado completo al final. Por ejemplo, al principio puedes añadir un eje, luego puntos, y por último otros componentes que añadan una línea de tendencia.
Un buen consejo para utilizar correctamente esta librería ggplot es almacenar tu data como un conjunto de datos, para así obtener resultados más simples y sobre todo, más eficientes.
Instalación: pip install ggplot
Para obtener más información sobre el uso de esta biblioteca puedes visitar su Repositorio de Github, o visitar su página web para ver la documentación oficial.
Veamos un ejemplo de gráficos realizados en Python con ggplot:
Deja una respuesta