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Plotly vs Matplotlib: Welche ist besser für Datenvisualisierung?

Die Datenvisualisierung ist eine wichtige Komponente jedes Datenanalyseprojekts. Sie hat die Fähigkeit, komplexe Daten in leicht verständliche Visualisierungen umzuwandeln, sodass wir komplexe Muster und Trends schnell erfassen können. In der Python-Umgebung haben sich zwei Bibliotheken als führend in der Datenvisualisierung etabliert: Plotly und Matplotlib. Dieser Artikel soll einen umfassenden Vergleich dieser beiden Bibliotheken liefern und ihre Funktionen, Stärken und Einschränkungen erforschen. Wir werden auch auf die Frage eingehen, welche Bibliothek für verschiedene Datenvisualisierungsaufgaben besser geeignet ist.

Plotly und Matplotlib sind beide leistungsstarke Bibliotheken mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Eigenschaften, die sie für verschiedene Arten von Aufgaben geeignet machen. Das Verständnis dieser Unterschiede ist entscheidend, um das richtige Werkzeug für Ihre Datenvisualisierungsanforderungen auszuwählen. In den folgenden Abschnitten werden wir diese Bibliotheken im Detail erforschen und Beispiele und Vergleiche liefern, um Ihnen bei einer informierten Entscheidung zu helfen.

Was ist Plotly?

Plotly ist eine moderne, Open-Source-Datenvisualisierungsbibliothek, die interaktive und hochwertige Diagramme liefert. Sie ermöglicht es Benutzern, eine Vielzahl von Visualisierungen zu erstellen, einschließlich grundlegender Diagramme wie Linien-, Balken- und Tortendiagramme sowie komplexerer wie 3D-Diagramme, geografischer Karten und Heatmaps. Eine der Hauptfunktionen von Plotly ist ihre Interaktivität. Benutzer können zoomen, schwenken und über Datenpunkte schweben und sogar auf Elemente klicken, um Ereignisse auszulösen.

Plotly ist auch sehr anpassbar und ermöglicht Benutzern, fast jeden Aspekt ihrer Diagramme anzupassen, von Farben und Layout bis hin zu Schriftarten und Achsen. Darüber hinaus unterstützt Plotly eine Vielzahl von Exportformaten für Ihre Visualisierungen, darunter PNG, JPEG, SVG und PDF. Dadurch wird es zu einem vielseitigen Werkzeug für die Erstellung von Visualisierungen für Webanwendungen und Printmedien.

Hier ist ein einfaches Beispiel, wie man ein Liniendiagramm mit Plotly erstellt:

import plotly.express as px
 
df = px.data.gapminder().query("country=='Canada'")
fig = px.line(df, x="year", y="lifeExp", title='Lebenserwartung in Kanada')
fig.show()

In diesem Beispiel verwenden wir den in Plotly Express verfügbaren "gapminder"-Datensatz und erstellen ein Liniendiagramm, das die Lebenserwartung in Kanada über die Jahre zeigt.

Wie unterscheidet sich Plotly von Matplotlib?

Während sich Plotly auf interaktive und anpassbare Visualisierungen konzentriert, geht Matplotlib einen anderen Weg. Matplotlib ist eine der ältesten und am weitesten verbreiteten Datenvisualisierungsbibliotheken in Python. Es bietet eine Vielzahl von Optionen zum Erstellen statischer, animierter und interaktiver Diagramme sowohl in 2D als auch in 3D.

Matplotlib ist bekannt für seine Flexibilität und Kontrolle über jedes Element in einer Abbildung, einschließlich Größe der Abbildung, dpi, Textposition, Farbe, Stil usw. Es ist auch bekannt für seine Fähigkeit, Abbildungen in Druckqualität in einer Vielzahl von Ausgabeformaten und interaktiven Umgebungen plattformübergreifend zu erzeugen. Diese Flexibilität hat jedoch ihren Preis: Die API von Matplotlib kann für Anfänger komplex und einschüchternd sein.

Im Gegensatz dazu ist die API von Plotly benutzerfreundlicher und intuitiver, was es zu einer besseren Wahl für diejenigen macht, die neu in der Datenvisualisierung sind oder die eine einfachere Herangehensweise an die Erstellung von Visualisierungen bevorzugen. Allerdings kann diese Einfachheit manchmal das Maß an Anpassungsmöglichkeiten im Vergleich zu Matplotlib einschränken.

Hier ist ein Beispiel für die Erstellung eines ähnlichen Liniendiagramms mit Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
 
## Man nehme an, dass df ein pandas DataFrame mit denselben Daten wie im vorherigen Beispiel ist
df = pd.DataFrame({
    'year': [1952, 1957, 1962, 1967, 1972, 1977, 1982, 1987, 1992, 1997, 2002, 2007],
    'lifeExp': [68.75, 69.96, 71.30, 72.13, 72.88, 74.21, 75.76, 76.86, 77.95, 78.61, 79.77, 80.65]
})
 
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(df['year'], df['lifeExp'])
plt.title('Lebenserwartung in Kanada')
plt.xlabel('Jahr')
plt.ylabel('Lebenserwartung')
plt.grid(True)
plt.show()

In diesem Beispiel erstellen wir ein Liniendiagramm, das die Lebenserwartung in Kanada über die Jahre zeigt, ähnlich wie im vorherigen Plotly-Beispiel. Wie Sie sehen können, ist der Code jedoch etwas ausführlicher und erfordert mehr manuelle Konfiguration.

Welche Bibliothek ist besser für Datenvisualisierung: Plotly oder Matplotlib?

Die Frage, welche Bibliothek für die Datenvisualisierung "besser" ist, hängt weitgehend von den spezifischen Anforderungen und Präferenzen des Benutzers ab. Sowohl Plotly als auch Matplotlib haben ihre Stärken und können effektiv für verschiedene Arten von Aufgaben eingesetzt werden.

Plotly glänzt bei der Erstellung interaktiver und webbasierter Visualisierungen. Ihre benutzerfreundliche API und ihr hohes Maß an Anpassungsmöglichkeiten machen sie zu einer hervorragenden Wahl für die Erstellung von optisch ansprechenden und interaktiven Diagrammen für Webanwendungen. Darüber hinaus ermöglicht Plotlys Fähigkeit, große Datensätze effizient zu verarbeiten, und ihre Unterstützung für eine Vielzahl von Exportformaten machen sie zu einem vielseitigen Werkzeug sowohl für die Datenexploration als auch für die Präsentation.

Auf der anderen Seite eignet sich Matplotlib hervorragend für die Erstellung statischer und komplexer Diagramme von hoher Präzision. Ihre umfassende API und die feinkörnige Kontrolle über jeden Aspekt einer Abbildung machen sie zur Referenzbibliothek für die Erstellung von Visualisierungen in Verlagsqualität. Darüber hinaus machen die Vielzahl unterstützter Diagrammtypen und ihre Integration mit anderen Python-Bibliotheken wie NumPy und Pandas sie zu einem leistungsstarken Werkzeug für wissenschaftliches Rechnen und technische Anwendungen.

Eine weitere Alternative zu Matplotlib und Plotly: PyGWalker

PyGWalker (ausgesprochen als "Pig Walker") ist ein skurriler Portmanteau aus "Python-Bindung für Graphic Walker". Es vereint Jupyter Notebook (oder andere jupyter-basierte Notebooks) mit Graphic Walker (opens in a new tab). Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler können jetzt Datenvisualisierungen einfach per Drag & Drop erstellen, anstatt Python-Code zu verwenden!

Sie können PyGWalker sofort ausprobieren bei Google Colab (opens in a new tab), Kaggle Code (opens in a new tab), Binder (opens in a new tab) oder der Graphic Walker Online-Demo (opens in a new tab)!

So können Sie schnell mit PyGWalker starten:

Pygwalker einrichten

Bevor Sie loslegen, stellen Sie bitte sicher, dass Sie die erforderlichen Pakete über die Befehlszeile mit pip oder conda installieren. Mit Pip: Um PygWalker zu installieren, führen Sie einfach folgenden Befehl aus:

pip install pygwalker

Wenn Sie Ihre Version auf dem neuesten Stand halten möchten, versuchen Sie Folgendes:

pip install pygwalker --upgrade

Alternativ können Sie auch

pip install pygwalker --upgrade --pre

verwenden, um die neuesten Funktionen und Fehlerbehebungen zu erhalten.

Mit Conda-forge:

Um PygWalker über conda-forge zu installieren, führen Sie entweder den Befehl

conda install -c conda-forge pygwalker

oder

mamba install -c conda-forge pygwalker

aus. Weitere Hilfe finden Sie im conda-forge-Feedstock.

PyGWalker ausführen

Wenn Sie PygWalker installiert haben, können Sie es in Jupyter Notebook verwenden, indem Sie pandas und PygWalker importieren.

import pandas as pd
import pygwalker as pyg

PygWalker integriert sich nahtlos in Ihren bestehenden Workflow. Um zum Beispiel Graphic Walker mit einem DataFrame aufzurufen, können Sie Ihre Daten mit pandas laden und dann Folgendes ausführen:

df = pd.read_csv('./bike_sharing_dc.csv', parse_dates=['date'])
gwalker = pyg.walk(df)

Wenn Sie polars verwenden (Version pygwalker>=0.1.4.7a0), können Sie PygWalker auch wie folgt verwenden:

import polars as pl
df = pl.read_csv('./bike_sharing_dc.csv',try_parse_dates = True)
gwalker = pyg.walk(df)

Für noch mehr Flexibilität können Sie PygWalker online über Binder (opens in a new tab), Google Colab (opens in a new tab) oder Kaggle Code (opens in a new tab) ausprobieren.

Das war's. Jetzt haben Sie eine Tableau-ähnliche Benutzeroberfläche, um Daten zu analysieren und zu visualisieren, indem Sie Variablen ziehen und ablegen. PyGWalker mit einer Tableau-ähnlichen Benutzeroberfläche

Gibt es Einschränkungen bei der Verwendung der beiden Bibliotheken?

Wie jedes Werkzeug haben sowohl Plotly als auch Matplotlib ihre Einschränkungen. Bei Plotly ist eine der Hauptbeschränkungen die Leistung mit großen Datensätzen. Obwohl Plotly große Datensätze effizienter verarbeiten kann als viele andere Visualisierungsbibliotheken, kann es dennoch bei sehr großen Datensätzen oder komplexen Visualisierungen zu langsameren Renderzeiten kommen.

Eine weitere Einschränkung von Plotly ist seine Abhängigkeit von JavaScript für die Darstellung. Dies bedeutet, dass Benutzer JavaScript in ihren Browsern aktiviert haben müssen, um Plotly-Visualisierungen anzeigen zu können. Obwohl dies für die meisten modernen Webbrowser kein Problem darstellt, kann es für Benutzer mit älteren Browsern oder solche, die JavaScript aus Sicherheitsgründen deaktiviert haben, ein Problem darstellen.

Matplotlib hingegen hat aufgrund seiner umfangreichen und manchmal komplexen API eine steile Lernkurve. Obwohl dies den Benutzern ein hohes Maß an Kontrolle über ihre Visualisierungen gibt, kann es für Anfänger auch schwierig sein, mit der Bibliothek zu beginnen. Darüber hinaus fehlen Matplotlib aufgrund ihres Schwerpunkts auf statischen und komplexen Plots einige der interaktiven Funktionen, die Plotly für webbasierte Anwendungen so attraktiv machen.

Können Plotly und Matplotlib zusammen verwendet werden?

Ja, Plotly und Matplotlib können in demselben Projekt zusammen verwendet werden. Tatsächlich kann Plotly sogar Matplotlib-Figuren mit der Funktion plotly.tools.mpl_to_plotly in interaktive Plotly-Figuren umwandeln. Dies ermöglicht es den Benutzern, die Stärken beider Bibliotheken zu nutzen und Matplotlib für komplexe statische Plots und Plotly für interaktive und webbasierte Visualisierungen zu verwenden.

Hier ein Beispiel, wie man eine Matplotlib-Figur in eine Plotly-Figur umwandelt:

import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.tools as tls
 
## Einfache Matplotlib-Figur erstellen
plt.figure()
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5])
 
## Die Figur in eine Plotly-Figur umwandeln
plotly_fig = tls.mpl_to_plotly(plt.gcf())
plotly_fig.show()

In diesem Beispiel erstellen wir zuerst mit Matplotlib ein einfaches Liniendiagramm. Anschließend wandeln wir diese Figur mit der Funktion mpl_to_plotly aus dem Modul plotly.tools in eine Plotly-Figur um. Das Ergebnis ist eine interaktive Plotly-Figur, die das Aussehen der ursprünglichen Matplotlib-Figur beibehält.

Plotly und Matplotlib im Vergleich zu anderen Bibliotheken

Obwohl Plotly und Matplotlib zwei der beliebtesten Datenvisualisierungsbibliotheken in Python sind, sind sie keineswegs die einzigen Optionen. Es gibt viele andere Bibliotheken zur Auswahl, die unterschiedliche Funktionen und Fähigkeiten bieten. Eine solche Bibliothek ist Seaborn, die auf Matplotlib aufbaut und eine benutzerfreundlichere Schnittstelle für die Erstellung attraktiver statistischer Grafiken bietet.

Seaborn integriert sich gut in den PyData-Stack und unterstützt numpy- und pandas-Datenstrukturen sowie statistische Routinen von scipy und statsmodels. Es bietet auch eingebaute Themes für die Stilisierung von Matplotlib-Grafiken. Obwohl Seaborn nicht das gleiche Maß an Interaktivität wie Plotly bietet, zeichnet es sich durch die Möglichkeit aus, komplexe statistische Visualisierungen mit weniger Code zu erstellen.

Fazit

Zusammenfassend sind sowohl Plotly als auch Matplotlib leistungsstarke Werkzeuge zur Datenvisualisierung in Python. Die Wahl zwischen ihnen hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts und Ihren persönlichen Vorlieben ab. Indem Sie die Stärken und Grenzen jeder Bibliothek verstehen, können Sie eine informierte Entscheidung treffen und das Tool auswählen, das am besten zu Ihren Bedürfnissen passt. Ob Sie nun einfache Liniendiagramme für eine Webanwendung oder komplexe 3D-Diagramme für eine wissenschaftliche Arbeit erstellen, es gibt eine Python-Bibliothek, die perfekt zu Ihren Anforderungen passt.

FAQs

  1. Was sind die Hauptunterschiede zwischen Plotly und Matplotlib? Plotly ist bekannt für seine interaktiven Grafiken und benutzerfreundliche Oberfläche, während Matplotlib für seine Flexibilität und Kontrolle über jede Aspekte einer Figur bekannt ist. Plotly ist im Allgemeinen besser geeignet für webbasierte und interaktive Visualisierungen, während Matplotlib besser geeignet ist für die Erstellung statischer und komplexer Diagramme mit hoher Präzision.

  2. Können Plotly und Matplotlib zusammen verwendet werden? Ja, Plotly und Matplotlib können gemeinsam in einem Projekt verwendet werden. Plotly kann sogar Matplotlib-Figuren mithilfe der Funktion plotly.tools.mpl_to_plotly in interaktive Plotly-Figuren umwandeln.

  3. Was sind einige Einschränkungen von Plotly und Matplotlib? Plotly kann Schwierigkeiten mit sehr großen Datensätzen oder komplexen Visualisierungen haben und erfordert JavaScript, um die Visualisierungen darzustellen. Matplotlib hingegen hat eine steile Lernkurve aufgrund seiner umfangreichen und manchmal komplexen API.