Quais as 4 bibliotecas mais importantes para visualização de dados em Python?
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Quais as 4 bibliotecas mais importantes para visualização de dados em Python?
A visualização de dados é uma ferramenta essencial para explorar, analisar e comunicar informações de forma eficaz. Com o Python, existem diversas bibliotecas que permitem criar gráficos, mapas, Dashboards e outras formas de representação visual. Neste artigo, vamos apresentar as 4 bibliotecas mais importantes para visualização de dados em Python, suas vantagens e desvantagens, exemplos, aplicações.
Índice
- Matplotlib
- Seaborn
- Plotly
- Bokeh
Matplotlib
Matplotlib é a biblioteca mais popular e versátil para visualização de dados em Python. Ela permite criar gráficos simples e complexos, com controle total sobre os elementos visuais, como cores, tamanhos, legendas, eixos, etc. Matplotlib é baseada no conceito de figuras e subplots, que são objetos que contêm os gráficos e podem ser manipulados e salvos. Além disso, Matplotlib é compatível com outras bibliotecas, como NumPy, Pandas e SciPy, que facilitam a manipulação de dados.
Vantagens:
- Ampla variedade de tipos de gráficos
- Alta personalização dos elementos visuais
- Compatibilidade com outras bibliotecas
Desvantagens:
- Interface um pouco complexa e verbosa
- Estilo padrão um pouco antiquado
- Necessidade de ajustar manualmente alguns aspectos dos gráficos
Exemplo:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Criando dados aleatórios
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
# Criando uma figura e um subplot
fig, ax = plt.subplots()
# Plotando os dados no subplot
ax.plot(x, y)
# Adicionando título e legendas
ax.set_title("Gráfico de seno")
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")
# Salvando a figura em um arquivo
fig.savefig("sin_plot.png")
Referencia:
https://matplotlib.org/
Aplicação:
Matplotlib pode ser usado para criar gráficos para diversos fins, como análise exploratória de dados, apresentação de resultados, publicação científica, ensino e aprendizagem.
Seaborn
Seaborn é uma biblioteca que oferece uma interface de alto nível para visualização de dados em Python. Ela é baseada no Matplotlib, mas oferece gráficos mais bonitos e elegantes, com estilos e paletas de cores pré-definidos. Seaborn também facilita a criação de gráficos estatísticos, como histogramas, boxplots, scatterplots, etc., com poucas linhas de código. Além disso, Seaborn é integrada com o Pandas, o que permite usar DataFrames diretamente nas funções de visualização.
Vantagens:
- Gráficos mais bonitos e elegantes
- Facilidade para criar gráficos estatísticos
- Integração com o Pandas
Desvantagens:
- Menor personalização dos elementos visuais
- Menor variedade de tipos de gráficos
- Dependência do Matplotlib
Exemplo:
mport seaborn as sns
import pandas as pd
# Carregando um dataset do Seaborn
df = sns.load_dataset("iris")
# Criando um pairplot com o Seaborn
sns.pairplot(df, hue="species")
# Mostrando o gráfico na tela
plt.show()
Referencia:
https://seaborn.pydata.org/
Aplicação:
Seaborn pode ser usado para criar gráficos para explorar e comunicar relações entre variáveis numéricas e categóricas, como correlações, distribuições, tendências e outliers.
Plotly
Plotly é uma biblioteca que permite criar gráficos interativos e dinâmicos em Python. Ela usa uma tecnologia baseada em JavaScript chamada D3.js, que possibilita adicionar animações, zooms, tooltips e outras funcionalidades aos gráficos. Plotly também oferece uma interface online chamada Chart Studio, que permite criar e compartilhar gráficos na web. Além disso, Plotly tem suporte para diversos tipos de gráficos, como linhas, barras, pizza, mapas, superfícies, etc.
Vantagens:
- Gráficos interativos e dinâmicos
- Interface online para criar e compartilhar gráficos
- Suporte para diversos tipos de gráficos
Desvantagens:
- Necessidade de conexão com a internet para usar a interface online
- Necessidade de criar uma conta para usar a interface online
- Necessidade de importar módulos específicos para cada tipo de gráfico
Exemplo:
import plotly.express as px
# Carregando um dataset do Plotly
df = px.data.iris()
# Criando um scatterplot com o Plotly
fig = px.scatter(df, x="sepal_width", y="sepal_length", color="species", size="petal_length")
# Mostrando o gráfico na tela
fig.show()
Referencia:
https://plotly.com/python/
Bokeh
Bokeh é uma biblioteca que também permite criar gráficos interativos e dinâmicos em Python. Ela usa uma tecnologia baseada em JavaScript chamada BokehJS, que possibilita adicionar widgets, ferramentas e eventos aos gráficos. Bokeh também oferece uma interface online chamada Bokeh Server, que permite criar e hospedar aplicações web de visualização de dados. Além disso, Bokeh tem suporte para diversos tipos de gráficos, como linhas, barras, pizza, mapas, superfícies, etc.
Vantagens:
- Gráficos interativos e dinâmicos
- Interface online para criar e hospedar aplicações web
- Suporte para diversos tipos de gráficos
Desvantagens:
- Necessidade de conexão com a internet para usar a interface online
- Necessidade de aprender a usar o Bokeh Server para criar aplicações web
- Necessidade de importar módulos específicos para cada tipo de gráfico
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
# Definindo o arquivo de saída
output_file("line_plot.html")
# Criando uma figura com o Bokeh
p = figure(title="Gráfico de linha", x_axis_label="x", y_axis_label="y")
# Criando dados aleatórios
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]
# Adicionando uma linha à figura
p.line(x, y)
# Mostrando o gráfico na tela
show(p)
Referencia:
https://bokeh.org/
Aplicação:
Bokeh pode ser usado para criar gráficos para visualizar e explorar dados de forma interativa e dinâmica, como mapas, dashboards, animações e gráficos 3D.
Conclusão
Neste artigo, apresentamos as 4 bibliotecas mais importantes para visualização de dados em Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly e Bokeh. Cada uma delas tem suas vantagens e desvantagens, exemplos e aplicações. A escolha da biblioteca depende do objetivo e do tipo de gráfico que se quer criar. O ideal é conhecer as opções disponíveis e experimentar as diferentes possibilidades.
Espero que tenha te ajudado de alguma Forma!
Valew!
