Análise Em Detalhes: Plotly vs Matplotlib no Python
A visualização de dados é um elemento crucial na ciência e análise de dados, aprimorando a compreensão e comunicação de dados complexos. Aqui, estamos investigando uma análise detalhada de duas das bibliotecas de visualização de dados mais amplamente utilizadas no Python, ou seja, Plotly e Matplotlib. Exploraremos as forças e fraquezas de cada uma, ao mesmo tempo em que demonstramos suas capacidades com exemplos detalhados e pedaços de código.
Preparação do Ambiente Python
Antes de prosseguirmos com as comparações, é essencial ter um ambiente Python adequado configurado. Para seguir junto com os exemplos deste artigo, certifique-se de que o Python esteja instalado junto com os pacotes necessários. Se a sua versão do Python estiver desatualizada, considere:
- Fazer o download e instalar o ambiente de tempo de execução "Data Plotting" pré-construído para Windows 10 ou Mac OSX.
- Criar uma customização Python com apenas os pacotes necessários para este projeto, criando uma conta gratuita no ActiveState Platform.
A plataforma ActiveState também oferece ActivePython, uma versão Python pré-construída contendo centenas de pacotes com o objetivo de resolver tarefas comuns. Para obter mais ajuda sobre o Python, você pode ler nossos tutoriais sobre Python aqui.
Comparando Plotly e Matplotlib: Visualizando Dados
Plotly e Matplotlib, duas bibliotecas Python feitas um grande impacto no mundo da visualização de dados. No entanto, cada uma vem com suas características únicas que poderiam tornar uma mais adequada às suas necessidades do que a outra.
Plotagem de Dados com Matplotlib
Matplotlib, reminiscente da funcionalidade de plotagem do MATLAB, fornece aos usuários controle completo sobre a estética, como fontes, estilos de linha, cores e propriedades dos eixos. Essa flexibilidade permite personalização intrincada, mas pode levar a verbosidade no código. Para estender a funcionalidade do Matplotlib, pacotes de terceiros como Basemap e Cartopy são amplamente utilizados. Matplotlib também está bem integrado ao pandas, uma biblioteca robusta de manuseio e manipulação de dados em Python, acelerando a análise exploratória de dados.
Aqui está um exemplo de plotagem de dados usando Matplotlib:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
# Supondo que wine_df seja o seu DataFrame e as colunas 'Alcohol' e 'OD280/OD315' existam
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 Dados de Vinho')
ax.grid(True)
fig.tight_layout()
plt.show()Plotagem de Dados com Plotly
Plotly, por outro lado, é capaz de gerar visualizações interativas baseadas na web, tornando-o uma ferramenta poderosa para dados geográficos, científicos, estatísticos e financeiros. Sua integração perfeita com pandas e interatividade oferece vantagens significativas sobre os gráficos estáticos do matplotlib.
Veja como criar um scatter plot interativo com Plotly:
import plotly.express as px
# Supondo que wine_df é o seu DataFrame e as colunas 'Alcohol' e 'OD280/OD315' existem
fig = px.scatter(wine_df, x="Alcohol", y='OD280/OD315', color="Class", marginal_y="box", marginal_x="box")
fig.show()A interatividade no Plotly permite aos usuários ampliar, mover, pairar e obter informações detalhadas sobre cada ponto de dados no gráfico sem ter que modificar o código-fonte. Isso adiciona uma nova dimensão à visualização de dados que torna a experiência mais imersiva.
Considere o caso em que você tem centenas ou milhares de pontos de dados em sua plotagem de dispersão. Com imagens estáticas, você não pode obter informações específicas sobre pontos de dados individuais a menos que adicione anotações, o que pode poluir o gráfico. Pelo contrário, com o Plotly, basta pairar o mouse sobre o ponto que lhe interessa para obter os detalhes daquele ponto.
Além disso, você pode incluir mais dimensões de dados usando cor, tamanho e até animação. No exemplo acima, a cor de cada ponto corresponde ao atributo "Class", adicionando outra camada de informações ao nosso gráfico.
Aqui está como você pode adicionar mais dimensões usando tamanho e animação:
# Suponha que a coluna "Size" representa o tamanho de cada ponto e "Year" representa o atributo de tempo.
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()O gráfico Plotly não apenas exibirá a plotagem de dispersão para cada ano quando você reproduzir a animação, mas também mostrará como a plotagem de dispersão muda ao longo do tempo.
Comparar Ploty e Matplotlib com outras bibliotecas Python de visualização de dados
Compreender as nuances de várias bibliotecas de visualização de dados pode capacitá-lo a escolher a mais adequada para o seu caso de uso específico. Vamos comparar algumas bibliotecas populares com o Matplotlib - MATLAB, ggplot2, pandas, Plotly, Seaborn e PyGWalker.
Alternativa ao Matplotlib: Visualize dados com PyGWalker
Além de usar o Matplotlib para visualizar seu DataFrame do pandas, aqui está uma alternativa à biblioteca Python de código aberto que pode ajudá-lo a criar visualizações de dados com facilidade: PyGWalker (opens in a new tab).
Não é mais necessário concluir o processamento complicado com a codificação Python; basta importar seus dados e arrastar e soltar variáveis para criar todos os tipos de visualizações de dados! Aqui está um rápido vídeo de demonstração sobre a operação:
Veja como usar o PyGWalker em seu Jupyter Notebook:
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)Alternativamente, você pode experimentá-lo no Kaggle Notebook / Google Colab:
PyGWalker é construído com base no apoio de nossa comunidade de código aberto. Não se esqueça de verificar PyGWalker GitHub (opens in a new tab) e nos dar uma estrela!
MATLAB vs Matplotlib
MATLAB, uma linguagem de computação técnica dedicada, possui um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) de código fechado. Ele pode se fundir com códigos escritos em várias outras linguagens como C, C ++, Java, .NET e Python.
Matplotlib, por outro lado, é uma biblioteca de plotagem de código aberto que oferece uma interface semelhante ao MATLAB por meio de seu módulo Pyplot. No entanto, ao criar gráficos complexos, o Matplotlib pode encontrar problemas de desempenho.
# Exemplo do Matplotlib PyPlot
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4])
plt.ylabel('Número de amostras')
plt.show()Se você é um cientista ou engenheiro com orçamento para uma licença MATLAB, pode achar o MATLAB preferível. No entanto, o Matplotlib pode ser uma excelente escolha se você procura uma biblioteca de plotagem de código aberto que oferece versatilidade e o benefício adicional das capacidades algorítmicas do Python.
ggplot2 vs. Matplotlib
ggplot2, uma biblioteca de visualização projetada para a linguagem de programação R, permite aos usuários criar grafos intuitivamente declarando a saída desejada. Por outro lado, o Matplotlib, projetado para Python, envolve os usuários na especificação das etapas para construir um gráfico.
# Exemplo de construção de gráfico do Matplotlib
plt.figure()
plt.plot([1,2,3,4])
plt.xlabel('eixo x')
plt.ylabel('eixo y')
plt.title('Exemplo de gráfico')
plt.show()Se você é um usuário de R que prefere uma abordagem declarativa para criar gráficos, considere ggplot2. Por outro lado, o Matplotlib é benéfico se você é novo na visualização de dados com Python ou está mais familiarizado com Python do que com R.
Matplotlib vs. Pandas
Matplotlib, uma biblioteca de visualização, sinergiza com bibliotecas como NumPy e pandas para representar visualmente dados. pandas se concentra principalmente na manipulação e análise de dados em formato tabular, com funções de plotagem integradas que dependem do Matplotlib.
# Exemplo de plotagem incorporada do pandas
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]})
df.plot(kind='bar')Para controle total sobre suas visualizações, considere usar a Matplotlib em cima do pandas. No entanto, se o seu foco é em visualizações de prova de conceito e organização de dados sem o uso explícito de outras bibliotecas, você pode optar apenas pelo pandas.
Plotly vs. seaborn
Plotly, uma ferramenta parcialmente de código aberto, oferece recursos extensos, incluindo gráficos baseados na web, em 3D e animados. Ele suporta várias linguagens e permite um alto grau de personalização e interatividade.
seaborn, totalmente de código aberto e construído em cima do Matplotlib, ajuda na criação de gráficos visualmente atraentes rapidamente. No entanto, não há suporte para recursos integrados 3D e animação sem o Matplotlib.
# Exemplo de gráfico seaborn
import seaborn as sns
iris = sns.load_dataset('iris')
sns.pairplot(iris, hue='species')Considere o Plotly se você trabalha com Python, R, MATLAB, Perl, Julia ou deseja gráficos baseados na web interativos ou animados. Se seu objetivo é criar rapidamente gráficos visualmente atraentes aproveitando a funcionalidade do Matplotlib, o seaborn pode ser a sua escolha.
ggplot2 vs. seaborn
ggplot2, uma biblioteca de plotagem declarativa para R, permite aos usuários descrever de forma concisa componentes gráficos e construir visualizações. seaborn, uma biblioteca Python, facilita a criação de visualizações baseadas no Matplotlib usando menos código, mas tem algumas limitações. A: As a more sophisticated tool than Matplotlib, Plotly's key advantages are its ability to efficiently create intricate visualizations and easily produce interactive plots. However, some of its customization options require more complex technical solutions. Despite this challenge, Plotly remains a powerful tool for data visualization.
Para os usuários de Python, por favor, forneça a tradução para este arquivo markdown:
# gráfico seaborn com personalização
sns.set_style('whitegrid')
sns.boxplot(x='species', y='petal_length', data=iris)Se você usa R e prefere definir a aparência da sua visualização em vez de descrever as etapas para criá-la, considere o ggplot2. Para os usuários de Python que desejam criar visualizações Matplotlib sem muita interação com a própria biblioteca, pode-se escolher usar o Seaborn.
pandas vs seaborn
pandas é uma biblioteca Python que oferece manipulação de dados concisa, principalmente em formato tabular. Seus métodos de plotagem internos (com personalização limitada) usam o Matplotlib. O Seaborn, outra biblioteca Python de plotagem, integra-se fortemente com o pandas para criar gráficos Matplotlib visualmente atraentes.
# gráfico seaborn usando pandas DataFrame
sns.histplot(data=df, x="A", bins=10)Considere usar apenas o pandas se seu objetivo é manipular dados e criar visualizações rapidamente sem ter muito controle sobre a visualização. Para mais controle e personalização em suas visualizações, considere usar o Seaborn com pandas.
Conclusão
A visualização de dados é uma parte vital da análise e exploração de dados. A escolha da ferramenta certa depende do caso de uso específico, da preferência de linguagem de programação, da necessidade de interatividade e do nível de personalização necessário. Enquanto o Matplotlib fornece uma maneira simples e versátil de criar plots estáticos, bibliotecas como o Plotly, Seaborn, ggplot2 e pandas oferecem forças únicas em interatividade, apelo estético, simplicidade de sintaxe e manipulação de dados, respectivamente.
Se você preferir a interface MATLAB-like do Matplotlib, os gráficos interativos baseados na web do Plotly, a estética do Seaborn ou a simplicidade do pandas, cada uma dessas ferramentas traz algo único para a mesa. Sua escolha deve estar alinhada com seus objetivos, a natureza de seus dados e seu ambiente de programação.
FAQ
Qual é a diferença entre o Matplotlib e o Plotly?
R: Matplotlib e Plotly são bibliotecas Python usadas para visualização de dados. O Matplotlib é uma biblioteca popular e ótima para criar visualizações estáticas, enquanto o Plotly é uma ferramenta mais sofisticada que é mais adequada para criar gráficos elaborados de forma mais eficiente. O Matplotlib é mais explícito na declaração de cada elemento do gráfico, tornando-o um local ideal para novos usuários de Python começarem, enquanto o Plotly é adequado para criar plots interativos para serem exibidos em um navegador da web.
Quais são as vantagens e desvantagens do uso do Plotly em Python?
R: O Plotly é uma ferramenta mais sofisticada do que o Matplotlib, e suas principais vantagens são sua capacidade de criar gráficos interativos e sua velocidade ao criar visualizações intricadas. A principal desvantagem do Plotly é que algumas de suas opções de personalização requerem soluções complexas e técnicas. No entanto, ainda é uma ferramenta poderosa para visualização de dados.
Para que o Plotly é bom?
R: O Plotly é uma ótima ferramenta para criar visualizações interativas que podem ser exibidas em um navegador da web. É eficiente na criação de visualizações de dados intricadas com seus recursos e APIs bem projetados. Também é uma ferramenta útil para criar visualizações estáticas.
Qual biblioteca de plot é a melhor para Python?
R: A escolha entre diferentes bibliotecas de plot depende dos requisitos do projeto, do nível de habilidade do usuário e do tipo de visualização necessária. O Matplotlib é uma ótima biblioteca para iniciantes, enquanto o Seaborn é ideal para criar plots complexos com código mínimo. O Plotly é uma ferramenta mais sofisticada que é bem adequada para criar visualizações interativas, especialmente para aplicativos baseados na web. Outras bibliotecas populares incluem ggplot2, Bokeh e pandas.
Como o Plotly se compara ao Seaborn e ao Bokeh?
A: O Seaborn é ideal para criar visualizações complexas com código mínimo, enquanto o Bokeh é melhor para criar visualizações interativas baseadas na web. O Plotly é uma ferramenta mais sofisticada do que o Seaborn e o Bokeh, e é bem adequado para criar visualizações interativas com seus recursos e APIs bem projetados. No entanto, algumas de suas opções de personalização exigem soluções mais complexas e técnicas.