Unlocking Insights: Pythonデータ可視化ライブラリ
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- Rajiv Chandra
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データ可視化は、現代のデータ駆動型の世界で非常に手に入れたスキルです。複雑なデータセットを理解し、データの傾向、パターン、関係性を発見し、容易に消化できる形式で洞察を伝えることができます。データ可視化において、Pythonはその多様性、アクセシビリティ、そして提供する豊富なライブラリの生態系のために、特別な位置を占めています。この記事は、Pythonのトップ5データ可視化ライブラリを紹介し、その主要な特徴とユースケースについて詳しく説明して、選択プロセスをご案内します。
Pythonのパワーをデータ可視化に
Pythonがデータサイエンスの主導的な言語に上昇するのには、そのシンプルさと堅牢な機能が理由です。学習と理解が簡単で、強力なライブラリを備えており、事実上どんなデータサイエンスタスクでも処理できます。データ可視化に関しては、Pythonは多数のライブラリを提供しており、多くの伝統的なツールの機能を超えています。
データ可視化の重要な側面の1つは、複雑なデータドリブンの決定をより管理しやすくすることです。万能で高度に適応性があるPythonは、単純なラインプロットから複雑なヒートマップまで、幅広い魅力的な可視化の作成を可能にします。ただし、利用可能なライブラリの種類は新参者には圧倒的です。そこで私たちはお手伝いするためにここにいます。
最高のPythonデータ可視化ライブラリ
トップ5ライブラリに飛び込む前に、評価に使用する基準を明確にしましょう。ライブラリが対話型機能をサポートしているかどうか、可視化プロセスに対する制御レベル、およびその主要な強みと典型的なユースケースを考慮します。
Matplotlib
Matplotlib (opens in a new tab)は、Pythonのプロットに必須のライブラリの1つとされています。このライブラリは、高度にカスタマイズ可能な低レベルのインターフェースを提供して、さまざまな2Dおよび3Dのプロットを作成することができます。制御が面倒なため、学習曲線が多少ながらあるかもしれませんが、柔軟性と大規模なサポートコミュニティのため、Matplotlibは可視化の精度制御を必要とする人にとって優れた選択肢です。
Matplotlibの可視化の例:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()PyGWalker
今すぐPyGWalkerをテストするには、Google Colab (opens in a new tab)、Binder (opens in a new tab)、またはKaggle (opens in a new tab)でPyGWalkerを実行できます。
PyGWalkerはオープンソースです。PyGWalkerのGitHubページ (opens in a new tab)をチェックして、それについてのTowards Data Science記事 (opens in a new tab)を読んでください。
Jupyter NotebookでPyGWalkerを利用しましょう
PyGWalkerはJupyter Notebookのデータ分析とデータ可視化のワークフローを簡素化することができます。Pythonを使用してデータ分析する代わりに、軽量で使いやすいインターフェースを提供することにより、ステップを簡素化できます。
PyGWalkerとpandasをJupyter Notebookにインポートして、始めましょう。
import pandas as pdpygwalkerを使用すると、既存のワークフローを変更せずに使用できます。たとえば、次のように読み込まれたデータフレームからGraphic Walkerを呼び出すことができます。
df = pd.read_csv('./bike_sharing_dc.csv', parse_dates=['date']) gwalker = pyg.walk(df)
### PyGWalkerでグラフのサイズを変更する
マウスカーソルを使用して簡単にグラフのサイズを変更できます。
### グラフタイプの変更
ラインチャートはバーチャートよりも登録ユーザー数のトレンドをよりよく示す場合があります。既存のグラフをラインチャートに切り替えるには、ツールバーの**マークタイプ**オプションをクリックして**ライン**を選択します。
### 連結ビューの作成
`登録ユーザー`と`カジュアルユーザー`の違いを比較したい場合があります。単純に行/列により多くのメジャーを追加して比較できます。
> [PyGWalker GitHubリンク](https://github.com/Kanaries/pygwalker)
### Seaborn
[Seaborn](https://seaborn.pydata.org/)は、Matplotlibを基にしたPythonのデータ可視化ライブラリで、美しい統計グラフを作成するためのハイレベルインターフェイスを提供します。より美しく見栄えのするデフォルトのテーマを提供し、Matplotlibよりも使いやすいです。ただし、SeabornはMatplotlibに基づいているため、必要に応じてMatplotlibの機能を使用してSeabornプロットを調整できます。
**Seabornの可視化の例:**
```python
import seaborn as sns
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips)Bokeh
Bokeh (opens in a new tab)は、モダンなWebブラウザで大規模なデータセットの高性能なビジュアルプレゼンテーションを可能にするPythonの対話型可視化ライブラリです。統計的プロットの作成を早く効率的に行うための文法に影響を受けた高レベルおよび低レベルのインターフェースを提供します。
Bokehの可視化の例:
from bokeh.plotting import figure, show
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=20, color="navy", alpha=0.5)
show(p)Altair
Altair (opens in a new tab)は、Pythonの宣言的な統計的可視化ライブラリです。Altairは、強力で簡潔な可視化文法を提供し、さまざまな統計的可視化を迅速に構築できます。
Altairの可視化の例:
```python
import altair as alt
from vega_datasets import data
source = data.cars()
alt.Chart(source).mark_circle(size=60).encode(
x='馬力',
y='ガロンあたりのマイル数',
color='原産地',
).interactive()Plotly
[Plotly（https://plotly.com/python/）]は、インタラクティブなプロットを作成するための高レベルと低レベルのインタフェースの両方を提供する、機能豊富なライブラリです。ライングラフ、3Dチャート、ヒートマップなどの複雑な出版に適したグラフ作成に優れています。 (opens in a new tab) Pythonで分析的Webアプリケーションを構築する人気のあるフレームワークであるDashでも頻繁に使用されています。
Plotly Visualizationの例：
import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x="がく片の幅", y="がく片の長さ", color="種類", size='花びらの長さ', hover_data=['花びらの幅'])
fig.show()適切なPythonデータ視覚化ライブラリの選択
適切なPythonデータ視覚化ライブラリを選択することは、タスクの複雑さ、カスタマイズの必要性、および特定のコーディングスタイルの好みに応じて異なります。 MatplotlibとSeabornは、静的なプロットに強力な力を発揮する一方、Bokeh、Altair、およびPlotlyは、インタラクティブな視覚化を作成することに優れています。個々の強みを活用するために複数のライブラリを使用することは珍しくありません。
Pythonの豊富なデータ視覚化ライブラリのエコシステムにより、データを洞察力に富み、意味のある方法で提示できます。 Pythonを使って、印象的で洞察力に富み、インタラクティブな視覚化を作成することができます。
import BlogFooter from '../../components/blog-footer';
<BlogFooter author="chandra" />