Análisis en profundidad: Plotly vs Matplotlib en Python
La visualización de datos es un elemento crucial en la ciencia y el análisis de datos, mejorando la comprensión y la comunicación de datos complejos. Aquí, profundizamos en un análisis de dos de las bibliotecas de visualización de datos más utilizadas en Python, Plotly y Matplotlib. Exploraremos las fortalezas y debilidades de cada una, al mismo tiempo que demostraremos sus capacidades con ejemplos detallados y fragmentos de código.
Configuración del entorno de Python
Antes de comenzar con las comparaciones, es esencial tener configurado un entorno adecuado de Python. Para seguir los ejemplos de este artículo, asegúrese de tener Python instalado junto con los paquetes requeridos. Si su versión de Python está desactualizada, considere:
- Descargando e instalando el entorno de tiempo de ejecución "Data Plotting" precompilado para Windows 10 o Mac OSX.
- Creando un tiempo de ejecución personalizado de Python con solo los paquetes que necesitará para este proyecto creando una cuenta gratuita en ActiveState Platform.
La plataforma ActiveState también ofrece ActivePython, una versión precompilada de Python que contiene cientos de paquetes destinados a resolver tareas comunes. Para obtener más ayuda con Python, puede leer nuestros tutoriales de Python aquí.
Comparación de Plotly y Matplotlib: Visualización de Datos
Plotly y Matplotlib, dos bibliotecas de Python, han tenido un impacto significativo en el mundo de la visualización de datos. Sin embargo, cada una tiene sus rasgos únicos que podrían hacer que una sea más adecuada para sus necesidades en comparación con la otra.
Visualización de datos con Matplotlib
Matplotlib, que recuerda la funcionalidad de trazado de MATLAB, brinda a los usuarios un control completo sobre la estética, como fuentes, estilos de línea, colores y propiedades de los ejes. Esta flexibilidad permite una personalización intrincada, pero puede llevar a la verbosidad en el código. Para ampliar la funcionalidad de Matplotlib, se utilizan ampliamente paquetes de terceros como Basemap y Cartopy. Matplotlib también está bien integrado en pandas, una biblioteca sólida de manipulación y manejo de datos en Python, lo que acelera el análisis exploratorio de datos.
Aquí hay un ejemplo de trazado de datos utilizando Matplotlib:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
# Suponiendo que wine_df es su DataFrame y las columnas 'Alcohol' y 'OD280/OD315' existen
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,8))
ax.scatter(x = wine_df['Alcohol'], y = wine_df['OD280/OD315'], c = wine_df['Class'])
ax.set_xlabel('Alcohol', fontsize=15)
ax.set_ylabel('OD280/OD315', fontsize=15)
ax.set_title('Conjunto de datos de vino')
ax.grid(True)
fig.tight_layout()
plt.show()Visualización de datos con Plotly
Por otro lado, Plotly es capaz de generar visualizaciones interactivas basadas en web, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para datos geográficos, científicos, estadísticos y financieros. Su integración perfecta con pandas y su interactividad ofrecen ventajas significativas sobre los gráficos estáticos de matplotlib.
Así es como se crea un diagrama de dispersión interactivo con Plotly:
import plotly.express as px
# Suponiendo que wine_df es su DataFrame y las columnas 'Alcohol' y 'OD280/OD315' existen
fig = px.scatter(wine_df, x="Alcohol", y='OD280/OD315', color="Class", marginal_y="box", marginal_x="box")
fig.show()La interactividad en Plotly permite a los usuarios hacer zoom, desplazarse, sobrevolar y obtener información detallada sobre cada punto de datos en el gráfico sin tener que modificar el código fuente. Esto agrega una dimensión completamente nueva a la visualización de datos que la convierte en una experiencia más inmersiva.
Consideremos el caso en el que tiene cientos o miles de puntos de datos en su gráfico de dispersión. Con imágenes estáticas, no puede obtener información específica sobre los puntos de datos individuales a menos que agregue anotaciones, lo que puede desordenar el gráfico. Por el contrario, con Plotly, solo necesita poner el cursor sobre el punto que le interesa y obtendrá los detalles de ese punto.
Además, puede incluir más dimensiones de datos utilizando color, tamaño e incluso animación. En el ejemplo anterior, el color de cada punto corresponde al atributo "Clase", agregando otra capa de información a nuestro gráfico.
Aquí les mostramos cómo agregar más dimensiones usando el tamaño y la animación:
# Supongamos que la columna "Size" representa el tamaño de cada punto y "Year" representa el atributo de tiempo.
fig = px.scatter(wine_df, x="Alcohol", y='OD280/OD315', color="Class", size="Size", animation_frame="Year", marginal_y="box", marginal_x="box")
fig.show()El gráfico Plotly no solo mostrará el gráfico de dispersión para cada año cuando reproduzca la animación, sino que también mostrará cómo cambia el gráfico de dispersión con el tiempo.
Compare Ploty y Matplotlib con otras bibliotecas de visualización de datos de Python
Comprender los matices de varias bibliotecas de visualización de datos puede permitirle elegir la más adecuada para su caso de uso específico. Comparemos algunas bibliotecas populares con Matplotlib: MATLAB, ggplot2, pandas, Plotly, Seaborn y PyGWalker.
Alternativa a Matplotlib: Visualice datos con PyGWalker
Además de usar Matplotlib para visualizar su marco de datos pandas, aquí hay una alternativa, una biblioteca de Python de código abierto que puede ayudarlo a crear visualizaciones de datos con facilidad: PyGWalker (opens in a new tab).
¡No es necesario completar un procesamiento complicado con la codificación de Python, simplemente importe sus datos y arrastre y suelte variables para crear todo tipo de visualizaciones de datos! Aquí hay un video de demostración rápida sobre la operación:
Así es como puede usar PyGWalker en su Jupyter Notebook:
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)Alternativamente, puede probarlo en Kaggle Notebook / Google Colab:
| Ejecute PyGWalker en Kaggle Notebook (opens in a new tab) | Ejecute PyGWalker en Google Colab (opens in a new tab) | Dé a PyGWalker una ⭐️ en GitHub (opens in a new tab) |
|: ---: |: ---: |: ---: |
| 
(opens in a new tab) | 
(opens in a new tab) |  (opens in a new tab) |
PyGWalker se basa en el apoyo de nuestra comunidad de código abierto. ¡No olvide revisar PyGWalker GitHub (opens in a new tab) y darnos una estrella!
MATLAB vs. Matplotlib
MATLAB, un lenguaje de computación técnica dedicado, cuenta con un entorno de desarrollo integrado (IDE) de código cerrado. Puede integrarse con código escrito en varios otros lenguajes como C, C++, Java, .NET y Python.
Matplotlib, por otro lado, es una biblioteca de trazado de código abierto que ofrece una interfaz similar a MATLAB a través de su módulo Pyplot. Sin embargo, al crear gráficos complejos, Matplotlib puede tener problemas de rendimiento.
# Ejemplo de Matplotlib PyPlot
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4])
plt.ylabel('Números de muestra')
plt.show()Si eres un científico o ingeniero con presupuesto para una licencia de MATLAB, es posible que encuentres MATLAB preferible. Sin embargo, Matplotlib puede ser una excelente opción si buscas una biblioteca de trazado de código abierto que ofrezca versatilidad y la ventaja adicional de las capacidades algorítmicas de Python.
ggplot2 vs. Matplotlib
ggplot2, una biblioteca de visualización diseñada para el lenguaje de programación R, permite a los usuarios crear gráficos de manera intuitiva declarando el resultado deseado. Por otro lado, Matplotlib, diseñado para Python, requiere que los usuarios especifiquen los pasos para construir un gráfico.
# Ejemplo de construcción de gráficos con Matplotlib
plt.figure()
plt.plot([1,2,3,4])
plt.xlabel('eje x')
plt.ylabel('eje y')
plt.title('Gráfico de muestra')
plt.show()Si eres usuario de R y prefieres un enfoque declarativo para crear gráficos, considera ggplot2. Por otro lado, Matplotlib es beneficioso si eres nuevo en la visualización de datos con Python o estás más familiarizado con Python que con R.
Matplotlib vs. pandas
Matplotlib, una biblioteca de visualización, se combina con bibliotecas como NumPy y pandas para representar visualmente los datos. pandas se enfoca principalmente en la manipulación y análisis de datos en forma tabular, con funciones de trazado incorporadas que dependen de Matplotlib.
# Ejemplo de trazado incorporado de pandas
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})
df.plot(kind='bar')Para tener un control total sobre tus visualizaciones, considera usar Matplotlib junto con pandas. Sin embargo, si tu enfoque se centra en visualizaciones de prueba de concepto y organización de datos sin utilizar explícitamente otras bibliotecas, puedes optar solo por pandas.
Plotly vs. seaborn
Plotly, una herramienta parcialmente de código abierto, ofrece una amplia gama de funciones, incluidos gráficos basados en la web, en 3D y animados. Admite múltiples lenguajes y permite un alto grado de personalización e interactividad.
seaborn, completamente de código abierto y construido sobre Matplotlib, ayuda a crear gráficos visualmente atractivos rápidamente. Sin embargo, no admite capacidades de 3D y animación integradas sin Matplotlib.
# Ejemplo de gráfico seaborn
import seaborn as sns
iris = sns.load_dataset('iris')
sns.pairplot(iris, hue='species')Considera usar Plotly si trabajas con Python, R, MATLAB, Perl, Julia o si deseas gráficos web interactivos o animados. Si tu objetivo es crear rápidamente gráficos visualmente atractivos aprovechando las funcionalidades de Matplotlib, seaborn podría ser tu elección.
ggplot2 vs. seaborn
ggplot2, una biblioteca de trazado declarativa para R, permite a los usuarios describir de manera concisa los componentes del gráfico y construir visualizaciones. seaborn, una biblioteca de Python, facilita la creación de visualizaciones basadas en Matplotlib utilizando menos código, pero tiene algunas limitaciones.
# Ejemplo de gráfico seaborn con personalización
sns.set_style('whitegrid')
sns.boxplot(x='species', y='petal_length', data=iris)Considera ggplot2 si utilizas R y prefieres definir el aspecto visual de tu visualización en lugar de describir los pasos para crearla. Para los usuarios de Python que deseen crear visualizaciones de Matplotlib sin mucha interacción directa con Matplotlib, seaborn podría ser la opción.
pandas vs. seaborn
pandas, una biblioteca de Python, ofrece una manipulación de datos concisa, especialmente en formato tabular. Sus métodos de trazado incorporados (con una personalización limitada) utilizan Matplotlib. seaborn, otra biblioteca de trazado de Python, se integra en gran medida con pandas para crear gráficos visualmente atractivos con Matplotlib.
# Ejemplo de gráfico seaborn utilizando un DataFrame de pandas
sns.histplot(data=df, x="A", bins=10)Considera utilizar solo pandas si tu objetivo es manipular datos y crear visualizaciones rápidamente sin un control profundo sobre la visualización. Para obtener un mayor control y personalización en tus visualizaciones, considera usar seaborn junto con pandas.
Conclusión
La visualización de datos es una parte vital del análisis y exploración de datos. La elección de la herramienta adecuada depende de tu caso de uso específico, preferencia de lenguaje de programación, necesidad de interactividad y el nivel de personalización requerido. Si bien Matplotlib proporciona una forma simple y versátil de crear gráficos estáticos, bibliotecas como Plotly, Seaborn, ggplot2 y pandas ofrecen fortalezas únicas en cuanto a interactividad, atractivo estético, simplicidad de sintaxis y manipulación de datos, respectivamente.
Ya sea que prefieras la interfaz similar a MATLAB de Matplotlib, los gráficos interactivos y basados en web de Plotly, la estética de Seaborn o la simplicidad de pandas, cada una de estas herramientas aporta algo único. Tu elección debe estar alineada con tus objetivos, la naturaleza de tus datos y tu entorno de programación.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre Matplotlib y Plotly?
R: Matplotlib y Plotly son bibliotecas de Python utilizadas para la visualización de datos. Matplotlib es una biblioteca popular que es excelente para crear visualizaciones estáticas, mientras que Plotly es una herramienta más sofisticada que es mejor para crear gráficos elaborados de manera más eficiente. Matplotlib es más explícito al declarar cada elemento del gráfico, lo que lo convierte en un lugar ideal para que los nuevos usuarios de Python comiencen, mientras que Plotly es adecuado para crear gráficos interactivos que se mostrarán en un navegador web.
¿Cuáles son las ventajas y desventajas de usar Plotly en Python?
R: Plotly es una herramienta más sofisticada que Matplotlib, y sus principales ventajas son su capacidad para crear gráficos interactivos y su velocidad al crear visualizaciones intrincadas. La principal desventaja de Plotly es que algunas de sus opciones de personalización requieren soluciones complejas y técnicas. Sin embargo, sigue siendo una poderosa herramienta para la visualización de datos.
¿Para qué es bueno Plotly?
R: Plotly es una excelente herramienta para crear visualizaciones interactivas que se pueden mostrar en un navegador web. Es eficiente para crear visualizaciones de datos intrincadas con su conjunto de herramientas y API bien diseñados. También es una herramienta útil para crear visualizaciones estáticas.
¿Cuál es la mejor biblioteca de gráficos para Python?
R: La elección entre diferentes bibliotecas de gráficos depende de los requisitos del proyecto, el nivel de habilidad del usuario y el tipo de visualización necesaria. Matplotlib es una excelente biblioteca para principiantes, mientras que Seaborn es ideal para crear gráficos complejos con un código mínimo. Plotly es una herramienta más sofisticada que es adecuada para crear visualizaciones interactivas, especialmente para aplicaciones basadas en la web. Otras bibliotecas populares incluyen ggplot2, Bokeh y pandas.
¿Cómo se compara Plotly con Seaborn y Bokeh?
R: Seaborn es ideal para crear visualizaciones complejas con un código mínimo, mientras que Bokeh es el mejor para crear visualizaciones web interactivas. Plotly es una herramienta más sofisticada que Seaborn y Bokeh, y es adecuada para crear visualizaciones interactivas con su conjunto de herramientas y API bien diseñados. Sin embargo, algunas de sus opciones de personalización requieren soluciones complejas y técnicas.