Biblioteka do wizualizacji danych SVG: świetny sposób na wyświetlanie danych

Biblioteka do wizualizacji danych svg to świetny sposób na wyświetlanie danych w bardziej interaktywny i wciągający sposób. Używając svg, możesz tworzyć wykresy i wykresy, które są bardziej atrakcyjne wizualnie i łatwiejsze do zrozumienia. Ponadto svg to świetny sposób na responsywne wyświetlanie danych, co oznacza, że ​​Twoje dane będą wyglądać świetnie na każdym urządzeniu.

Biblioteki wykresów są dostępne online i istnieje wiele opcji do wyboru. Chociaż ogólnie uważam SVG za najlepsze narzędzie do tworzenia wykresów, nie jest ono jedyne. Możliwe jest generowanie płaskiej grafiki rastrowej z danych wykresu za pomocą narzędzi. Możesz także utworzyć prosty wykres oparty na HTML.

Czy D3 jest najlepszą biblioteką wizualizacji?

Nie ma jednoznacznej zgody co do tego, czy d3 jest najlepszą biblioteką do wizualizacji . Jednak wiele osób wydaje się zgadzać, że jest to silny rywal i że ma wiele do zaoferowania pod względem funkcji i elastyczności.

Dwie najpopularniejsze biblioteki wykresów w JavaScript to D3.js i Chart.js. Istnieje między nimi silne powiązanie i można ich używać do tworzenia prostych wykresów słupkowych, wykresów liniowych i wykresów punktowych. D3 jest tym samym co Chart, ponieważ przypomina gotowanie curry od podstaw. Receptura JS jest podobna do gotowego do spożycia sosu. Aby wykres działał, kod wykresu musi być minimalny i ograniczony czasowo. Chart.js i D3.js to doskonałe biblioteki do wizualizacji danych. Wykresy liniowe, słupkowe, kołowe, radarowe, punktowe i bąbelkowe to niektóre z częściej używanych wykresów tworzonych za pomocą Chart.js. Jeśli chcesz zwizualizować dane w określony sposób, na przykład propozycję budżetową prezydenta Obamy lub przeanalizować sieci społecznościowe, lepszym rozwiązaniem może być D3. Konfiguracja i obsługa tysięcy punktów danych w obu bibliotekach jest prosta.

Biblioteka wykresów SVG

SVG to format grafiki wektorowej obsługujący interaktywność i animację. Specyfikacja SVG jest otwartym standardem rozwijanym przez World Wide Web Consortium (W3C) od 1999 roku.
Obrazy SVG i ich zachowanie są zdefiniowane w plikach tekstowych XML. Oznacza to, że można je przeszukiwać, indeksować, tworzyć skrypty i kompresować. Jako pliki XML obrazy SVG można tworzyć i edytować za pomocą dowolnego edytora tekstu, ale częściej są one tworzone za pomocą oprogramowania do rysowania.

Biblioteki wizualizacji danych

Istnieje wiele bibliotek wizualizacji danych dostępnych dla programistów, z których każda ma swoje zalety i wady. Niektóre popularne biblioteki wizualizacji danych to D3.js, Highcharts i Chart.js. D3.js to potężna biblioteka, która pozwala na wiele dostosowań, ale może być trudna do nauczenia. Highcharts to popularna biblioteka, która jest łatwa w użyciu i ma szeroki zakres funkcji, ale nie jest tak konfigurowalna jak D3.js. Chart.js to prosta biblioteka, która jest łatwa w użyciu i ma szeroki zakres funkcji, ale nie jest tak potężna jak D3.js czy Highcharts.

Jako inżynier Front-End muszę używać bibliotek wizualizacji danych do budowania różnych komponentów. D3 jest nie tylko najbardziej znaną biblioteką, ale także najpopularniejszą, ponieważ opiera się na niej wiele innych bibliotek. Biblioteka React-vis jest niezwykle prosta w użyciu i instalacji oraz zawiera doskonałą dokumentację, a także wsparcie Ubera. Chart.js to lekka witryna internetowa, która zawiera w pełni responsywne wykresy, takie jak słupki, bąbelki, pierścienie, linie, pola polarne, radary i rozproszenia. Biblioteki wykresów wykorzystują komponenty React i zapewniają doskonałą dokumentację, z żywymi przykładami dostępnymi w Rechart. VX jest w dużej mierze bez opinii i jest przeznaczony do zbudowania na szczycie. Wykres to obiekt, który można komponować, z małą biblioteką.

Jest odpowiedni dla programistów, ponieważ umożliwia tworzenie bibliotek JS. Możesz pozwolić D3 obliczyć elementy i stworzyć framework JS lub możesz samodzielnie wykonać renderowanie. W ten sposób będziesz mógł tworzyć imponujące interaktywne wykresy.

Wykresy Google, Tableau, Grafana, Chartist, FusionCharts, Datawrapper, Infogram i ChartBlocks to jedne z najlepszych dostępnych narzędzi do wizualizacji danych. Dostępnych jest wiele stylów wizualizacji, a także proste i łatwe w użyciu narzędzia, które mogą obsługiwać duże ilości danych.

Czy Pandy to biblioteka wizualizacji danych?

Gdy uczysz się o zbiorze danych lub przygotowujesz się do opublikowania wyników, powinieneś używać wizualizacji. pandas, biblioteka języka Python, jest dobrym miejscem do rozpoczęcia tworzenia biblioteki analizy danych w języku Python.

Plusy i minusy Pythona

Python ma swój własny zestaw wad, ale jest również doskonałym językiem programowania. Jeśli chodzi o przetwarzanie danych, nie jest ono tak szybkie jak w przypadku innych języków. Znalezienie odpowiednich osób do pracy nad projektem może być trudne, jeśli nie ma odpowiednich ekspertów.

Które biblioteki Pythona są używane do wizualizacji danych?

Wizualizacja danych jest możliwa dzięki zastosowaniu Matplotlib i Seaborn, dwóch bibliotek Pythona. Każde z urządzeń posiada wbudowane moduły do ​​kreślenia różnych wykresów.

Jupyter Notebook kontra inne narzędzia do wizualizacji

Jakie są różnice między Jupyterem a innymi narzędziami do wizualizacji? Jupyter Notebook, potężne narzędzie do wizualizacji , obsługuje wiele interaktywnych wyjść, takich jak ekosystem ipywidgets i wiele innych interaktywnych bibliotek wizualizacji. Te pliki mogą być obsługiwane za pomocą Jupyter Book, jeśli są odpowiednio skonfigurowane. Jaka jest przewaga używania Plotly nad innymi narzędziami do wizualizacji? Plotly Express zapewnia podobne wykresy, z kilkoma liniami i interaktywnymi możliwościami, oprócz tak samo wyglądających wykresów. Kolejną zaletą Plotly Express jest to, że może on formatować wykresy znacznie łatwiej niż Seaborn, który może formatować wykresy w takiej samej liczbie linii jak program.

Czy Matplotlib jest biblioteką wizualizacji?

Matplotlib zapewnia obszerną bibliotekę do generowania statycznej, animowanej i interaktywnej grafiki Pythona. Matplotlib sprawia, że ​​robienie rzeczy jest proste i proste. Narysuj jakość publikacji. Tworząc interaktywne figury, które można powiększać, przesuwać i aktualizować, można tworzyć figury dynamiczne.

Dlaczego Pandas jest najlepszą biblioteką Pythona do analizy danych

Biblioteka Pandas w Pythonie to aplikacja do analizy danych. Analitycy danych i statystycy są do niego przyciągani w dużych ilościach. Ponieważ jest prosty w użyciu i może być zintegrowany z różnymi platformami, jest doskonałym narzędziem.

Najlepsza biblioteka do wizualizacji danych w Pythonie

Istnieje wiele bibliotek do wizualizacji danych w Pythonie, ale niektóre z najbardziej popularnych to Matplotlib, seaborn i plotly. Wszystkie trzy biblioteki mają swoje mocne i słabe strony, więc tak naprawdę wszystko zależy od tego, czego szukasz w bibliotece. Jeśli potrzebujesz czegoś, co jest bardzo konfigurowalne i może tworzyć złożone wizualizacje , Matplotlib jest prawdopodobnie najlepszym wyborem. Jeśli szukasz czegoś, co jest łatwiejsze w użyciu i ma kilka wbudowanych funkcji, lepszym wyborem może być seaborn lub plotly.

Odkryto, że Python zawiera dziesięć najlepszych bibliotek do wizualizacji danych. Najlepszym sposobem wizualizacji danych jest ich zrozumienie. Korzystając z bibliotek wykresów Matplotlib, możesz konstruować wykresy statyczne, dynamiczne i interaktywne. Mimo że ma już ponad dekadę, wciąż jest najpopularniejszą biblioteką Pythona do kreślenia. Matplotlib była pierwszą biblioteką Pythona obsługującą wizualizację danych. Interfejs użytkownika Seaborn i biblioteka wizualizacji danych są obecnie standardami branżowymi. Ggplot to biblioteka kreśląca wzorowana na bibliotece ggplot2 w programowaniu R.

Interaktywne wykresy Pygala pozwalają użytkownikom tworzyć zawierające je strony internetowe. Działa we własnym katalogu i jest oparty na bibliotece Plotly JavaScript (plotly.js). Błyszczący zestaw Gleam R był inspiracją dla marki. Mapy cieplne i dendrogramy pozwalają zobaczyć, jak daleko dane są od ukończenia lub gdzie są połączone. Vega i Vega-Lite, dwa języki programowania, których można używać do tworzenia, zapisywania i udostępniania interaktywnych projektów wizualizacji danych , to podstawowe języki używane w Altair. Z pomocą bibliotek Pythona możemy stworzyć zarówno interfejs, jak i narzędzie do wizualizacji danych. Dostęp do tych danych jest stosunkowo prosty dla analityków i statystyków.

Ponieważ ludzie są wzrokowcami, wykresy wizualne , takie jak wykresy słupkowe, wykresy rozrzutu, wykresy liniowe, mapy geograficzne itd., są niezbędne do ich zrozumienia. Wizualizacja danych powinna znajdować się na szczycie listy rzeczy do zrobienia każdego Data Scientist w Pythonie. Matplotlib i Seaborn, które są bibliotekami Big Data Visualization, są przykładami takich bibliotek. Dane można wizualizować za pomocą bibliotek, takich jak Plotly, Bozone i Pygal. Matplotlib to najczęściej używana biblioteka do wizualizacji danych w języku Python.

Python jest najpopularniejszym językiem do wizualizacji danych

Z drugiej strony, analitycy danych są zainteresowani Pythonem, ponieważ jest to najczęściej używany język do wizualizacji danych. Matplotlib to najpopularniejsza biblioteka do wizualizacji danych , która jest prosta w użyciu. Jeśli szukasz biblioteki do wizualizacji danych, biblioteka Plotly Express również powinna znaleźć się na Twojej liście.

Biblioteki wizualizacji danych JavaScript

Dostępnych jest wiele różnych bibliotek wizualizacji danych javascript . Niektóre popularne to D3.js, Highcharts i Chart.js. Każda biblioteka ma swoje mocne i słabe strony, dlatego ważne jest, aby wybrać taką, która będzie dobrze działać w konkretnym projekcie, nad którym pracujesz.

Zdobycie stopnia analityka danych lub analityka biznesowego przygotuje Cię do pracy w obu dziedzinach. Aby zwizualizować dane, wymagana jest ich wizualna reprezentacja, taka jak wykres lub wykres. Prezentując dane w sposób wizualny, możesz ułatwić ich zrozumienie i przetwarzanie. Poniżej znajduje się lista dziesięciu najlepszych bibliotek wizualizacji danych zaprojektowanych, aby pomóc użytkownikom w rozwiązywaniu złożonych pomysłów. Zbieranie danych może mieć wpływ na rodzaje uzyskiwanych spostrzeżeń. JavaScript to język programowania, który przekształca statyczne strony internetowe w interaktywne strony internetowe za pomocą programowania obiektowego. W ramach naszego omówienia bibliotek wizualizacji danych dla JavaScript w 2021 roku przyjrzymy się dziesięciu najpopularniejszych bibliotekom. Bardzo ważne jest, aby zrozumieć specyficzne funkcje każdej biblioteki przed wybraniem takiej, która najlepiej odpowiada Twoim potrzebom.