Top 10 bibliothèques de visualisation de données en Python en pleine croissance en 2023

L'écosystème robuste de visualisation de Python permet aux utilisateurs de disposer de nombreuses bibliothèques. Bien que cela offre de la flexibilité, il est crucial de comprendre les forces et les limitations de chaque bibliothèque. Plongeons plus en profondeur dans les nouvelles tendances des 10 meilleures bibliothèques de visualisation de données en Python en 2023.

Le classement est basé sur les étoiles reçues par le dépôt GitHub de la bibliothèque en 2023. Plus il reçoit d'étoiles, plus il est haut dans le classement.

N°1 PyGWalker

Étoiles reçues par kanaries/pygwalker depuis 2023 : 7486

La bibliothèque de visualisation de données la plus populaire en Python en 2023. Elle transforme vos données en un tableau de bord interactif d'exploration des données, avec une seule ligne de code. (opens in a new tab) Elle propose une interface simple de glisser-déposer/chat pour construire des graphiques. Elle peut s'exécuter dans un notebook Jupyter, ce qui signifie que vous n'avez pas besoin de passer constamment entre votre code et l'application de visualisation. De plus, vous pouvez également construire des visualisations spatiales interactives sur des cartes. (opens in a new tab) Il existe également une version JavaScript et R.

• Avantages : Application d'exploration des données interactive avec une seule ligne de code ; interface de glisser-déposer/chat ; visualisation spatiale interactive sur des cartes.
• Inconvénients : Pas très flexible pour les styles personnalisables.

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

N°2 Matplotlib

Étoiles reçues par matplotlib/matplotlib depuis 2023 : 1821

Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données très traditionnelle en Python, publiée en 2003. Elle est la base de nombreuses autres bibliothèques, telles que seaborn, pygal, et autres. Elle est très flexible et personnalisable, mais elle est également très verbeuse et pas très efficace, ce qui nécessite généralement beaucoup de code pour des visualisations simples.

• Avantages : Base pour de nombreuses autres bibliothèques ; fortement personnalisable.
• Inconvénients : Courbe d'apprentissage abrupte ; nécessite parfois beaucoup de code pour des visualisations simples ; l'esthétique peut sembler dépassée.

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

N°3 Plotly

Étoiles reçues par plotly/plotly.py depuis 2023 : 1705

Plotly est également une bibliothèque de visualisation de données multiplateforme comme pygwalker. La société de Plotly a également créé Dash, qui transforme votre code de graphiques Plotly en une application web de type tableau de bord.

• Avantages : Fournit des visualisations interactives prêtes pour le web ; peut être publié en tant qu'applications de données avec Dash.
• Inconvénients : Le mode en ligne nécessite une connexion internet ; la version gratuite a des limitations sur le nombre de graphiques et la visibilité publique.

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

N°4 Bokeh

Étoiles reçues par bokeh/bokeh depuis 2023 : 1126

Bokeh est créé par Anaconda, une entreprise très célèbre dans le monde de la science des données. Date de publication : 2013

• Avantages : Conçu pour des visualisations web interactives ; gère efficacement les grands ensembles de données.
• Inconvénients : La syntaxe peut sembler peu familière pour les utilisateurs de Matplotlib ; plus adapté aux applications web qu'aux graphiques statiques.

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

N°5 Seaborn

Étoiles reçues par mwaskom/seaborn depuis 2023 : 1111

Seaborn est construit sur Matplotlib, ce qui signifie qu'il bénéficie de la flexibilité de Matplotlib, mais hérite également de sa verbeuse.

• Avantages : Construit sur Matplotlib avec une esthétique améliorée ; efficace pour les graphiques statistiques.
• Inconvénients : Moins personnalisable que Matplotlib ; peut ne pas convenir aux graphiques avancés ou non statistiques.

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

N°6 pyecharts

Étoiles reçues par pyecharts/pyecharts depuis 2023 : 1015

pyecharts est l'interface Python de la célèbre bibliothèque de visualisation de données apache/echarts en JavaScript.

• Avantages : Prise en charge d'une large gamme de types de graphiques, y compris 3D et webGL.
• Inconvénients : Configuration complexe des options.

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

N°7 Altair (opens in a new tab)

Étoiles reçues par altair-viz/altair depuis 2023 : 604

Altair est construit sur vega-lite, qui est une bibliothèque de visualisation de données très célèbre en JavaScript et dans le monde universitaire de la visualisation. Elle bénéficie de presque tous les avantages de vega-lite, tels que l'approche déclarative, les sorties prêtes pour le web, et ainsi de suite. L'avantage le plus important est sa spécification déclarative de l'interaction, qui, selon l'article de vega-lite, est la grammaire des graphiques interactifs.

• Avantages : L'approche déclarative simplifie le code ; génère des sorties prêtes pour le web. Des opérateurs plus intuitifs pour créer des graphiques.
• Inconvénients : En raison de vega-lite, il y a une limite de personnalisation/types de graphiques. La création de graphiques complexes peut nécessiter la conception de flux de signaux complexes par l'utilisateur.

Github : Altair (opens in a new tab)

N°8 plotnine

Étoiles reçues par has2k1/plotnine depuis 2023 : 323

plotnine est conçu sur la base de la grammaire des graphiques, qui est une théorie très célèbre dans le monde universitaire de la visualisation. Cette théorie est également la base de ggplot2 en R.

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

N°9 Holoviews

Étoiles reçues par holoviz/holoviews depuis 2023 : 169

Holoviews est construit sur Bokeh, ce qui signifie qu'il bénéficie de l'efficacité de Bokeh, mais hérite également de la syntaxe peu familière de Bokeh.

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

N°10 vispy

Étoiles reçues par vispy/vispy depuis 2023 : 154

vispy est destiné aux utilisateurs intéressés par OpenGL. Elle fournit quelques API de bas niveau pour permettre aux utilisateurs de créer des graphiques plus flexibles et personnalisables.

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

Conclusion

En 2023, le paysage de visualisation des données en Python est riche et varié, avec PyGWalker (opens in a new tab) en tête de file vers des outils d'exploration de données intuitifs et interactifs. Bien que des acteurs traditionnels comme Matplotlib restent importants, on observe un changement notable vers des visualisations prêtes pour le web et interactives, comme le montrent Plotly et Bokeh. La diversité de cette liste des 10 meilleures indique que le choix de la bibliothèque idéale dépend des spécificités du projet et des préférences personnelles.

Principales conclusions :

1. La montée de PyGWalker signifie une demande d'outils d'exploration de données conviviaux et interactifs.
2. Les visualisations prêtes pour le web gagnent du terrain.
3. Les bibliothèques traditionnelles comme Matplotlib restent importantes en raison de leur flexibilité.
4. Le bon choix dépend des besoins du projet et de la personnalisation souhaitée.