Die Top 10 wachsenden Data Visualization Libraries in Python im Jahr 2023

Pythons robuste Visualisierungsumgebung bedeutet, dass Benutzer zahlreiche Libraries zur Verfügung haben. Obwohl dies Flexibilität bietet, ist es wichtig, die Stärken und Grenzen jeder Library zu verstehen. Tauchen wir tiefer in den neuen Trend der Top 10 Data Visualization Libraries in Python im Jahr 2023 ein.

Das Ranking basiert auf den Sternen, die das GitHub-Repo der Library im Jahr 2023 erhalten hat. Je mehr Sterne es erhalten hat, desto höher ist es eingestuft.

Nr. 1 PyGWalker

Sterne, die kanaries/pygwalker seit 2023 erhalten hat: 7486

Die beliebteste Data Visualization Python Library von 2023. Sie verwandelt Ihren Dataframe mit nur einer Codezeile in eine interaktive Data Exploration App wie Tableau/PowerBI. (opens in a new tab) Sie bietet eine einfache Drag-and-Drop/Chat-Schnittstelle zum Erstellen von Diagrammen. Sie kann in Jupyter Notebook ausgeführt werden, was bedeutet, dass Sie nicht zwischen Ihrem Code und der Visualisierungs-App wechseln müssen. Darüber hinaus können Sie auch interaktive räumliche Visualisierungen auf Karten damit erstellen. (opens in a new tab) Und es gibt auch eine Javascript- und R-Version.

• Vorteile: Interaktive Data Exploration App mit nur einer Codezeile; Drag-and-Drop/Chat-Schnittstelle; interaktive räumliche Visualisierung auf Karten.
• Nachteile: Nicht sehr flexibel für anpassbare Stile;

Github: https://github.com/Kanaries/pygwalker (opens in a new tab)

Nr. 2 Matplotlib

Sterne, die matplotlib/matplotlib seit 2023 erhalten hat: 1821

Matplotlib ist eine sehr traditionelle Data Visualization Library in Python, die 2003 veröffentlicht wurde. Sie ist die Grundlage vieler anderer Libraries wie Seaborn, Pygal, usw. Sie ist sehr flexibel und anpassbar, aber auch sehr umständlich und nicht sehr effizient, was normalerweise umfangreichen Code für einfache Visualisierungen erfordert.

• Vorteile: Grundlage vieler anderer Libraries; hohe Anpassbarkeit.
• Nachteile: Steile Lernkurve; kann umfangreichen Code für einfache Visualisierungen erfordern; Ästhetik kann veraltet wirken.

Github: https://github.com/matplotlib/matplotlib (opens in a new tab)

Nr. 3 Plotly

Sterne, die plotly/plotly.py seit 2023 erhalten hat: 1705

Plotly ist ebenfalls eine plattformübergreifende Data Visualization Library wie PyGWalker. Die Firma von Plotly hat auch Dash entwickelt, mit dem Sie Ihren Plotly-Charts-Code in eine Web-App wie ein Dashboard umwandeln können.

• Vorteile: Liefert interaktive, webfähige Visualisierungen; kann als Data Apps mit Dash veröffentlicht werden.
• Nachteile: Der Online-Modus erfordert eine Internetverbindung; die kostenlose Version hat Einschränkungen bei der Anzahl der Diagramme und der öffentlichen Sichtbarkeit.

Github: https://github.com/plotly/plotly.py (opens in a new tab)

Nr. 4 Bokeh

Sterne, die bokeh/bokeh seit 2023 erhalten hat: 1126

Bokeh wurde von Anaconda erstellt, einem sehr bekannten Unternehmen in der Welt der Data Science. Veröffentlichungsdatum: 2013

• Vorteile: Dient der Erstellung interaktiver Web-Visualisierungen; verarbeitet große Datensätze effizient.
• Nachteile: Die Syntax kann für Matplotlib-Benutzer ungewohnt sein; eher auf Webanwendungen als auf statische Diagramme ausgerichtet.

Github: https://github.com/bokeh/bokeh (opens in a new tab)

Nr. 5 Seaborn

Sterne, die mwaskom/seaborn seit 2023 erhalten hat: 1111

Seaborn basiert auf Matplotlib, was bedeutet, dass es von der Flexibilität von Matplotlib profitiert, aber auch von der Umständlichkeit von Matplotlib erbt.

• Vorteile: Basierend auf Matplotlib mit verbesserten Ästhetik; effizient für statistische Diagramme.
• Nachteile: Weniger anpassbar als Matplotlib; möglicherweise nicht für fortgeschrittene oder nicht-statistische Diagramme geeignet.

Github: https://github.com/mwaskom/seaborn (opens in a new tab)

Nr. 6 pyecharts

Sterne, die pyecharts/pyecharts seit 2023 erhalten hat: 1015

Pyecharts ist die Python-Bindung der berühmten Data Visualization Library Apache/Echarts in Javascript.

• Vorteile: Unterstützt eine Vielzahl von Diagrammtypen, einschließlich 3D und WebGL.
• Nachteile: Komplexe Optionskonfiguration.

Github: https://github.com/pyecharts/pyecharts (opens in a new tab)

Nr. 7 Altair (opens in a new tab)

Sterne, die altair-viz/altair seit 2023 erhalten hat: 604

Altair basiert auf Vega-Lite, einer sehr bekannten Data Visualization Library in Javascript und der akademischen Welt der Visualisierung. Es profitiert von den meisten Vorteilen von Vega-Lite, wie z.B. deklarativer Ansatz, webfähige Ausgaben, usw. Der wichtigste Vorteil ist die deklarative Spezifikation der Interaktion, die nach dem Paper von Vega-Lite die Grammatik interaktiver Grafiken darstellt.

• Vorteile: Deklarativer Ansatz vereinfacht den Code; generiert webfähige Ausgaben. Intuitivere Operatoren zum Erstellen von Diagrammen.
• Nachteile: Aufgrund von Vega-Lite gibt es Einschränkungen bei der Anpassbarkeit und den Diagrammtypen. Das Erstellen komplexer Diagramme erfordert möglicherweise das Design komplexer Signalflüsse durch den Benutzer.

Github: Altair (opens in a new tab)

Nr. 8 plotnine

Sterne, die has2k1/plotnine seit 2023 erhalten hat: 323

Plotnine wurde auf Grundlage der Grammar of Graphics entwickelt, einer sehr berühmten Theorie in der akademischen Welt der Visualisierung. Die Theorie ist auch die Grundlage von ggplot2 in R.

Github: https://github.com/has2k1/plotnine (opens in a new tab)

Nr. 9 Holoviews

Sterne, die holoviz/holoviews seit 2023 erhalten hat: 169

Holoviews basiert auf Bokeh, was bedeutet, dass es von der Effizienz von Bokeh profitiert, aber auch von der ungewohnten Syntax von Bokeh erbt.

Github: https://github.com/holoviz/holoviews (opens in a new tab)

Nr. 10 vispy

Sterne, die vispy/vispy seit 2023 erhalten hat: 154

Vispy richtet sich an Benutzer, die sich für OpenGL interessieren. Es bietet einige Low-Level-APIs, mit denen Benutzer flexiblere und anpassbare Grafiken erstellen können.

Github: https://github.com/vispy/vispy (opens in a new tab)

Fazit

Im Jahr 2023 ist die Data Visualization-Landschaft in Python reich und vielfältig, wobei PyGWalker (opens in a new tab) die Führung bei intuitiven, interaktiven Explorationstools übernimmt. Während traditionelle Schwergewichte wie Matplotlib weiterhin relevant sind, gibt es eine deutliche Verschiebung hin zu webfähigen und interaktiven Visualisierungen, wie bei Plotly und Bokeh zu sehen ist. Die Vielfalt in dieser Top 10-Liste deutet darauf hin, dass die ideale Library von den Projektanforderungen und persönlichen Vorlieben abhängt.

Wichtige Erkenntnisse:

1. Der Aufstieg von PyGWalker deutet auf die Nachfrage nach benutzerfreundlichen, interaktiven Datenwerkzeugen hin.
2. Webfähige Visualisierungen gewinnen an Bedeutung.
3. Traditionelle Libraries wie Matplotlib sind aufgrund ihrer Flexibilität nach wie vor wichtig.
4. Die richtige Wahl hängt von den Projektanforderungen und der gewünschten Anpassung ab.