LIBRERIAS PARA GRAFICACION DE PYTHON

 

MATPLOTLIB--.

Gráficos de áreas, histogramas, visualizaciones de líneas, barras, diagramas de dispersión… matplotlib es una de las librerías en Python más utilizadas en ciencia de datos. Gran parte de su éxito es la facilidad que da a los desarrolladores a la hora de diseñar visualizaciones con datos a partir de muy pocas líneas de código y que luego esos gráficos se puedan incluir en cualquier proyecto web.

Seaborn--.

Es una librería de visualización de datos en Python basada en matplotlib.
 La idea de Seaborn es que los científicos de datos dispongan de una interfaz para hacer gráficos estadísticos atractivos e explicativos: el objetivo es visualizar datos complejos de forma sencilla y extraer

 

conclusiones. Sus características:

- Tiene varios temas integrados para mejorar el diseño de matplotlib.

- Dispone de herramientas para la elección de paletas de colores.

- Funciones para comparar subconjuntos de datos.

- Herramientas para adaptar y visualizar modelos de regresión lineal.

- Funciones para visualizar matrices de datos.

- Uso de algoritmos de clustering.

- Posibilidad de establecer series temporales estadísticas con los datos.  

Bokeh--.

Es ofrecer gráficos elegantes, atractivos y sencillos, al estilo de la librería de JavaScript D3.js, pero también proporcionar una interactividad de alto nivel con grandes volúmenes de datos. Es una opción interesante si se quieren crear visualizaciones gráficas, aplicaciones con datos o tableros de mandos.
ü  enfocadas fundamentalmente para navegadores modernos:
ü   ✓mapas de coropletas, mapas de calor, gráficos de líneas, de áreas, de barras.Existen muchas posibilidades distintas, en función de los datos y la visualización más apropiada en cada caso

ü  ⁻        ✓ se pueden hacer visualizaciones de todo tipo

    

Python--.

se utiliza fundamentalmente para la creación de gráficos en formato SVG, algo habitual para la creación de visualizaciones interactivas para proyectos digitales. También permite descargar las gráficas en formato de imagen, concretamente en .png, pero deben instalarse las dependencias que lo permiten

Se pueden hacer visualizaciones de todo tipo:

 

ü   gráficos de barras

ü   de líneas, de tarta

ü   gráficos de embudo 

         ✓ todo tipo de visualizaciones con mapas

Plotly--

Es una herramienta algo distinta a las demás: es una librería online para el análisis y la visualización de datos. Dispone de una documentación muy completa, con tutoriales muy accesibles, no solo para hacer todo tipo de gráficos a partir de los diseños servidos por matplotlib, sino también directamente con la API.

Algunas de sus características:

- El usuario puede importar a Plotly datos desde Google Drive, Dropbox o servicios de gestión de bases de datos como MySQL, PostgreSQL, Spark SQL u Oracle para hacer visualizaciones.

-Se pueden descargar datos a Excel.

Cada uno de los gráficos se pueden exportar en formatos .png, PDF, SVG y EPS, escogiendo las medidas de ancho y alto de la visualización.

 

- Podemos hacer todo tipo de visualizaciones con Plotly: desde gráficos de barras hasta de líneas, de áreas, histogramas, burbujas, mapas de calor…

 -La versión gratuita también permite alojar visualizaciones de carácter privado, pero aquí sí existen limitaciones de espacio. Esta opción impide que el resto de usuarios puedan acceder a los datos privados de un gráfico.