Svg データ視覚化のためのライブラリ: データを表示する優れた方法

公開: 2023-01-13

svgデータビジュアライゼーションのライブラリは、よりインタラクティブで魅力的な方法でデータを表示する優れた方法です。 svg を使用することで、より視覚的に魅力的で理解しやすいチャートやグラフを作成できます。さらに、svg はレスポンシブな方法でデータを表示する優れた方法です。つまり、データはどのデバイスでも美しく表示されます。

チャートライブラリはオンラインで入手でき、多数のオプションから選択できます。私は SVG が一般的にグラフを作成するための最良のツールだと考えていますが、それだけではありません。ツールを使用して、チャートデータからフラットなラスターグラフィックスを生成することができます。簡単な HTML ベースのグラフを作成することもできます。

D3 は最高の視覚化ライブラリですか?

d3 が最適な視覚化ライブラリであるかどうかについて、明確なコンセンサスはありません。ただし、多くの人々は、それが強力な候補であり、機能と柔軟性の点で提供できるものがたくさんあることに同意しているようです.

JavaScript で最も人気のある 2 つのチャートライブラリは、D3.js と Chart.js です。それらの間には強い関連性があり、この 2 つを使用して単純な棒グラフ、折れ線グラフ、および散布図を作成できます。 D3 は、カレーをゼロから調理することに似ているという点で、Chart と同じです。 JS レシピは、すぐに食べられるソースに似ています。チャートのコードが機能するためには、最小限の時間制限が必要です。 Chart.js と D3.js は、データを視覚化するための優れたライブラリです。折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフ、レーダーチャート、散布図、およびバブルチャートは、Chart.js を使用して作成される、より一般的に使用されるグラフの一部です。オバマ大統領の予算案やソーシャルネットワークの分析など、特定の方法でデータを視覚化する場合は、D3 の方が適している可能性があります。両方のライブラリを使用して、何千ものデータポイントを簡単に設定および維持できます。

SVG チャートライブラリ

SVG は、対話機能とアニメーションをサポートするベクターグラフィックイメージ形式です。 SVG 仕様は、1999 年に World Wide Web Consortium (W3C) によって開発されたオープン標準です。
SVG 画像とその動作は、XML テキストファイルで定義されます。これは、それらを検索、索引付け、スクリプト化、および圧縮できることを意味します。 XML ファイルとして、SVG 画像は任意のテキストエディタで作成および編集できますが、描画ソフトウェアで作成されることが多いです。

データ視覚化ライブラリ

開発者が利用できるデータ視覚化ライブラリは数多くありますが、それぞれに利点と欠点があります。一般的なデータ視覚化ライブラリには、D3.js、Highcharts、Chart.js などがあります。 D3.js は、多くのカスタマイズを可能にする強力なライブラリですが、習得が難しい場合があります。 Highcharts は、使いやすく幅広い機能を備えた人気のあるライブラリですが、D3.js ほどカスタマイズ可能ではありません。 Chart.js は、使いやすく幅広い機能を備えた単純なライブラリですが、D3.js や Highcharts ほど強力ではありません。

フロントエンドエンジニアとして、データ視覚化ライブラリを使用してさまざまなコンポーネントを構築する必要があります。 D3 は最も有名なライブラリであるだけでなく、他の多くのライブラリがそれに基づいているため、最も人気があります。 React-vis ライブラリは、使用とインストールが非常に簡単で、優れたドキュメントと Uber サポートが付属しています。 Chart.js は、バー、バブル、ドーナツ、ライン、ポーラエリア、レーダー、散布図など、完全にレスポンシブなチャートを備えた軽量の Web サイトです。チャートライブラリは React コンポーネントを使用し、優れたドキュメントを提供し、Rechart でライブサンプルを利用できます。 VX はほとんど意見がなく、上に構築されるように設計されています。 Chart は、小さなライブラリを備えた構成可能なオブジェクトです。

JS ライブラリを作成できるため、開発者に適しています。 D3 に要素を計算させて JS フレームワークを作成させることも、レンダリングを自分で行うことも選択できます。そうすることで、印象的なインタラクティブなグラフを作成できるようになります。

Google チャート、Tableau、Grafana、Chartist、FusionCharts、Datawrapper、Infogram、および ChartBlocks は、利用可能な最高のデータ視覚化ツールの一部です。大量のデータを処理できるシンプルで使いやすいツールだけでなく、さまざまな視覚化スタイルが利用可能です。

Pandas はデータ視覚化ライブラリですか?

データセットについて学習している間、または調査結果を公開する準備をしている間は、視覚化を使用する必要があります。 Python ライブラリである pandas は、Python データ分析ライブラリを作成する際の出発点として適しています。

Python の長所と短所

Python には独自の欠点がありますが、優れたプログラミング言語でもあります。データ処理に関しては、他の言語ほど速くはありません。適切な専門家がいない場合、プロジェクトで一緒に働く適切な人を見つけるのは難しい場合があります。

データの視覚化に使用される Python ライブラリは?

データの視覚化は、2 つの Python ライブラリである Matplotlib と Seaborn を使用することで可能になります。各デバイスには、さまざまなグラフをプロットするためのモジュールが組み込まれています。

Jupyter Notebook と他の可視化ツールの比較

Jupyter と他の視覚化ツールの違いは何ですか? 強力な視覚化ツールである Jupyter Notebook は、ipywidgets エコシステムやその他の多数のインタラクティブな視覚化ライブラリなど、多くのインタラクティブな出力をサポートしています。これらのファイルは、適切に構成されていれば、Jupyter Book を使用してサポートできます。他の視覚化ツールよりも Plotly を使用する利点は何ですか? Plotly Express は、見た目が同じグラフに加えて、線数が少なくインタラクティブな機能を備えた同様のグラフを提供します。 Plotly Express のもう 1 つの利点は、プログラムと同じ行数でグラフをフォーマットできる Seaborn よりもはるかに簡単にグラフをフォーマットできることです。

Matplotlib は視覚化ライブラリですか?

Matplotlib は、静的、アニメーション、およびインタラクティブな Python グラフィックスを生成するための包括的なライブラリを提供します。 Matplotlib を使用すると、物事を簡単かつ簡単に行うことができます。パブリケーションの品質をプロットします。ズーム、パン、更新が可能なインタラクティブな Figure を作成することで、動的な Figure を作成できます。

Pandas がデータ分析に最適な Python ライブラリである理由

Python の Pandas ライブラリは、データを分析するためのアプリケーションです。多くのデータサイエンティストや統計学者が、この手法に惹きつけられています。使い方が簡単で、さまざまなプラットフォームに統合できるため、優れたツールです。

データ視覚化 Python に最適なライブラリ

Python でデータを視覚化するためのライブラリは多数ありますが、最も人気のあるライブラリには、Matplotlib、seaborn、plotly などがあります。 3 つのライブラリにはそれぞれ長所と短所があるため、ライブラリに何を求めているかによって異なります。非常にカスタマイズ可能で、複雑な視覚化を作成できるものが必要な場合は、Matplotlib がおそらく最善の策です。より使いやすく、いくつかの組み込み機能を備えたものを探している場合は、seaborn または plotly の方が適している可能性があります。

Python には、データの視覚化に最適なライブラリが 10 個含まれていることがわかっています。データを視覚化する最善の方法は、それを理解することです。 Matplotlib のプロットライブラリを使用して、静的、動的、およびインタラクティブなグラフを作成できます。 10 年以上前のものであるにもかかわらず、今でもプロット用の最も人気のある Python ライブラリです。 Matplotlib は、データの視覚化をサポートする最初の Python ライブラリです。 Seaborn のユーザーインターフェイスとデータ視覚化ライブラリは、業界標準になりました。 Ggplot は、R プログラミングの ggplot2 ライブラリをモデルにしたプロットライブラリです。

Pygal のインタラクティブなグラフにより、ユーザーはそれらを含む Web ページを作成できます。独自のディレクトリで実行され、Plotly JavaScript ライブラリ (plotly.js) に基づいています。 Gleam R のシャイニーキットは、ブランドのインスピレーションとなりました。ヒートマップとデンドログラムを使用すると、データが完成までどのくらい離れているか、またはデータがどこに接続されているかを確認できます。 Vega と Vega-Lite は、インタラクティブなデータビジュアライゼーションデザインの作成、保存、共有に使用できる 2 つのプログラミング言語で、Altair で使用される主要な言語です。 Python ライブラリの助けを借りて、インターフェイスとデータ視覚化ツールを作成できます。アナリストや統計学者がこのデータにアクセスするのは比較的簡単です。

人間は視覚的な生き物であるため、棒グラフ、散布図、折れ線グラフ、地理マップなどの視覚的なチャートは、人間が理解するために不可欠です。データの視覚化は、すべての Python データサイエンティストのやることリストの一番上にあるはずです。ビッグデータ可視化ライブラリである Matplotlib と Seaborn は、そのようなライブラリの例です。データは、Plotly、Bozone、Pygal などのライブラリを使用して視覚化できます。 Matplotlib は、最も広く使用されている Python データ視覚化ライブラリです。

Python はデータ視覚化で最も人気のある言語です

一方、データサイエンティストは、データの視覚化に最も広く使用されている言語である Python に惹かれます。 Matplotlib は最も人気のあるデータ視覚化ライブラリであり、簡単に使用できます。データ視覚化ライブラリを探している場合は、Plotly Express ライブラリもリストに含まれているはずです。

Javascript データ視覚化ライブラリ

さまざまな JavaScript データ視覚化ライブラリが利用可能です。人気のあるものには、D3.js、Highcharts、Chart.js などがあります。各ライブラリには独自の長所と短所があるため、作業中の特定のプロジェクトに適したものを選択することが重要です。

データアナリストまたはビジネスアナリストの学位を取得すると、いずれかの分野で働く準備が整います。データを視覚化するには、グラフやチャートなどの視覚的な表現が必要です。データを視覚的に表示することで、理解しやすく、処理しやすくなります。以下は、ユーザーが複雑なアイデアを解明するのを支援するために設計された、最高のデータ視覚化ライブラリの 10 個のリストです。データを収集すると、得られる洞察の種類に影響を与える可能性があります。 JavaScript は、オブジェクト指向プログラミングを使用して、静的な Web サイトをインタラクティブな Web サイトに変換するプログラミング言語です。 2021 年の JavaScript のデータ視覚化ライブラリに関する議論の一環として、最も人気のある 10 のライブラリを見ていきます。ニーズに最適なライブラリを選択する前に、各ライブラリの特定の機能を理解することが重要です。