Mặc dù có hình thức bên ngoài đẹp, mềm mại của một mô-đun Python thông thường, các thuật toán cốt lõi và cấu trúc dữ liệu của công cụ đồ thị được viết bằng C++, có tính đến hiệu năng. Hầu hết thời gian, bạn có thể mong đợi các thuật toán chạy nhanh như thể công cụ đồ thị là một thư viện C/C++ thuần túy. Xem so sánh hiệu suất Show Hỗ trợ OpenMPNhiều thuật toán được triển khai song song bằng OpenMP, mang lại hiệu suất tuyệt vời trên các kiến trúc đa lõi mà không làm suy giảm nó trên các máy đơn lõi Trực quan hóa mạnh mẽVẽ biểu đồ của bạn một cách thuận tiện, sử dụng nhiều thuật toán và định dạng đầu ra (bao gồm cả trên màn hình). Công cụ đồ thị có các thuật toán bố cục riêng và các quy trình vẽ tương tác, linh hoạt dựa trên cairo và GTK+, nhưng nó cũng có thể hoạt động như một giao diện rất thoải mái cho gói graphviz tuyệt vời Tài liệu đầy đủMỗi chức năng đơn lẻ trong mô-đun được ghi lại trong tài liệu và trong tài liệu trực tuyến, có đầy đủ các ví dụ Chào mừng bạn đến với Python Graph Gallery, một bộ sưu tập hàng trăm biểu đồ được tạo bằngPython. Các biểu đồ được tổ chức thành khoảng 40 phần và luôn đi kèm với mã có thể lặp lại được liên kết của chúng. Chúng chủ yếu được tạo bằng Matplotlib và Seaborn nhưng các thư viện khác như Plotly đôi khi được sử dụng. Nếu bạn chưa quen với python, khóa học trực tuyến này có thể là một điểm khởi đầu tốt Bài viết này nói về một số thư viện biểu đồ và đồ thị Python tốt nhất hiện có. Trước khi chúng tôi bắt đầu với danh sách các thư viện tốt nhất, hãy xem tổng quan nhanh về lý do tại sao trực quan hóa dữ liệu là cần thiết và những gì Tại sao trực quan hóa dữ liệu cần thiết?Trong thời đại Phân tích dữ liệu đang bùng nổ, việc xem kết quả phân tích của chúng tôi và suy luận kết quả thường thuận tiện hơn là xem qua dữ liệu văn bản hoặc tệp csv để hiểu kết quả Do đó, trực quan hóa dữ liệu là một cách đơn giản để tìm câu trả lời cho những câu hỏi phức tạp. Nó cũng cho phép người dùng thể hiện kết quả tốt hơn so với bảng  Top 5 thư viện vẽ đồ thị và đồ thị Python tốt nhấtDưới đây là danh sách nhanh một vài thư viện đồ thị và đồ thị Python mà chúng ta sẽ thảo luận
1. MatplotlibMatplotlib là một thư viện vẽ đồ thị cho python. Nó cung cấp API hướng đối tượng cho phép chúng ta vẽ biểu đồ trong chính ứng dụng. Nó là mã nguồn mở và miễn phí. Hỗ trợ hàng chục loại đầu ra ad back-end Matplotlib cho phép sử dụng gấu trúc làm trình bao bọc xung quanh API của nó. Thư viện này có thời gian chạy tốt hơn và chiếm một không gian bộ nhớ nhỏ Lợi ích của việc sử dụng Matplotlib
2. sinh ra biểnSeaborn là một thư viện trực quan hóa dữ liệu có sẵn trong python, dựa trên matplotlib. Seaborn có API dựa trên bộ dữ liệu cho phép so sánh giữa nhiều biến Nó hỗ trợ các lưới đa ô giúp dễ dàng xây dựng các hình ảnh phức tạp. Nó có sẵn các trực quan hóa đơn biến và hai biến để so sánh giữa các tập hợp con của dữ liệu Nó sử dụng các bảng màu khác nhau để hiển thị các loại mẫu khác nhau. Nó cũng tự động ước tính các mô hình hồi quy tuyến tính Seaborn vs Matplotlib Matplotlib cố gắng biến những điều dễ dàng trở nên dễ dàng và những điều khó khăn trở nên khả thi, seaborn cũng cố gắng xác định một tập hợp những điều khó khăn được xác định rõ ràng. Thực tế matplotlib là tốt, nhưng seaborn tốt hơn. Matplotlib để lại các lô kém hấp dẫn hơn, nhưng seaborn có giao diện cấp cao và chủ đề tùy chỉnh để giải quyết vấn đề này Khi làm việc với gấu trúc, matplotlib không hoạt động tốt khi xử lý các khung dữ liệu. Trong khi các hàm seaborn hoạt động trên các khung dữ liệu 3. ggplotBan đầu được triển khai trong R, ggplot là một trong những thư viện linh hoạt để vẽ biểu đồ trong python. Đây là ngôn ngữ dành riêng cho miền để tạo trực quan hóa dành riêng cho miền, đặc biệt là để phân tích dữ liệu Ggplot cho phép đồ thị được vẽ theo cách đơn giản chỉ bằng 2 dòng mã. Tuy nhiên, mã tương tự được viết bằng matplotlib rất phức tạp và bao gồm nhiều dòng mã. Do đó, ggplot đơn giản hóa việc mã hóa biểu đồ. Nó là một thư viện vô cùng giá trị của python Cần sử dụng gấu trúc để đạt được tất cả các tính năng của ggplot 4. BokehBokeh, một thư viện tương tự như ggplot, dựa trên The Grammar of Graphics. Tuy nhiên, nó là một thư viện có nguồn gốc từ python và chưa được nhập từ R. Tạo các biểu đồ tương tác sẵn sàng cho web có thể được xuất ra ở nhiều định dạng khác nhau, chẳng hạn như – tài liệu HTML và đối tượng JSON Bokeh là một trong những thư viện được ưa thích nhất để truyền dữ liệu và truyền phát thời gian thực Bokeh có sẵn ở ba cấp độ cho người dùng là – Cấp độ cao, Cấp độ trung bình và Cấp độ thấp. Người dùng cấp cao có thể tạo biểu đồ và biểu đồ thanh một cách dễ dàng và nhanh chóng. Người dùng cấp trung có thể sử dụng khung matplotlib để tạo dấu chấm cho biểu đồ phân tán 5. âm mưuPlotly là một nền tảng trực quan trực tuyến với sự hỗ trợ của thư viện. Tại đây, chúng ta có thể xây dựng các biểu đồ tương tác giống như Bokeh, tuy nhiên với các biểu đồ bổ sung như biểu đồ đường viền, biểu đồ 3D và biểu đồ dendro. Plotly cũng nhận ra các sự kiện di chuột qua và nhấp chuột, do đó làm cho Plotly trở thành một thư viện duy nhất có cả đồ họa và JavaScript Bokeh và Plotly là các thư viện tương tự, tuy nhiên với Plotly bạn sẽ phải chuyển đổi dữ liệu thành từ điển. Tuy nhiên, cốt truyện sẽ dễ dàng hơn khi xử lý các khung dữ liệu bằng Pandas Để kết thúc nó…Thuận lợi và bất lợi khi sử dụng Python để vẽ biểu đồ vì lý do đơn giản là Python cung cấp nhiều tùy chọn. Việc lựa chọn thư viện tốt nhất hoàn toàn phụ thuộc vào loại nhiệm vụ bạn đang cố gắng hoàn thành. Xin lưu ý, không có thư viện nào vượt trội hơn thư viện nào và việc sử dụng từng thư viện tùy thuộc vào nhu cầu của người dùng Tuy nhiên, Matplotlib đóng vai trò là cốt lõi của tất cả các thư viện này và cho phép các lập trình viên bọc các công cụ trên đó. Seaborn, sử dụng matplotlib, vẽ sơ đồ các hình ảnh tương tác và phức tạp. Mặt khác, Bokeh giúp tạo máy chủ của riêng bạn để trực quan hóa. Hãy sử dụng những thư viện này và cho chúng tôi biết cảm nhận của bạn ở phần bình luận bên dưới |
