Как выбрать библиотеку для визуализации данных в Python

от rikovmike

Когда я только начинал работать с данными, выбор библиотеки для визуализации был настоящей головной болью. Matplotlib казался слишком сложным, Seaborn — слишком ограниченным, а Plotly пугал интерактивностью, которая мне вроде бы и не нужна. После десятка проектов я разобрался, что к чему, и теперь делюсь своими выводами, чтобы вы не тратили время на те же грабли.

1. Matplotlib: рабочая лошадка

Matplotlib — это как швейцарский нож для визуализации. Он умеет почти все, но требует терпения. Если вам нужно настроить каждый пиксель графика (например, для научной статьи), это ваш выбор. Я использовал Matplotlib для построения сложных тепловых карт, где нужно было вручную задавать цвета и подписи.

Плюсы:

  • Максимальная гибкость.
  • Поддерживает любые типы графиков.
  • Хорошо интегрируется с Pandas и NumPy.

Минусы:

  • Код может быть громоздким.
  • Дизайн графиков по умолчанию выглядит как из 90-х.

Пример простого графика:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y, label='sin(x)')
plt.title('Простой график')
plt.legend()
plt.show()

2. Seaborn: красота с минимумом кода

Seaborn построен на основе Matplotlib, но делает графики красивыми без лишних усилий. Если вам нужно быстро построить гистограмму, коробчатую диаграмму или тепловую карту, Seaborn — идеальный выбор. Я часто использую его для разведочного анализа данных (EDA).

Плюсы:

  • Красивый дизайн по умолчанию.
  • Простота в использовании.
  • Отличные функции для статистических графиков.

Минусы:

  • Меньше гибкости, чем у Matplotlib.
  • Не подходит для сложных кастомных визуализаций.

Пример:

import seaborn as sns
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'x': np.random.randn(100), 'y': np.random.randn(100)})
sns.scatterplot(x='x', y='y', data=df)

3. Plotly: интерактивность для веба

Plotly хорош, когда нужно, чтобы пользователи могли взаимодействовать с графиком — увеличивать, наводить курсор, фильтровать. Я использовал его для дашбордов, где заказчик хотел «пощупать» данные. Plotly Express упрощает создание графиков до пары строк кода.

Плюсы:

  • Интерактивные графики.
  • Легко встраивается в веб-приложения.
  • Plotly Express для быстрого старта.

Минусы:

  • Может быть медленным для больших данных.
  • Зависимость от JavaScript для веба.

Пример:

import plotly.express as px
df = px.data.iris()
fig = px.scatter(df, x='sepal_width', y='sepal_length', color='species')
fig.show()

4. Bokeh: альтернатива Plotly

Bokeh — еще одна библиотека для интерактивных графиков, но с акцентом на Python. Она чуть сложнее Plotly, но дает больше контроля над визуализацией. Я пробовал Bokeh для создания дашборда с реальными данными о трафике сайта, и результат впечатлил.

Плюсы:

  • Гибкость и интерактивность.
  • Хорошая производительность.
  • Поддержка сложных визуализаций.

Минусы:

  • Крутая кривая обучения.
  • Меньше готовых примеров, чем у Plotly.

5. Когда выбирать что?

  • Matplotlib: Для научных графиков, публикаций или сложной кастомизации.
  • Seaborn: Для быстрого EDA или презентаций, где важен внешний вид.
  • Plotly: Для интерактивных дашбордов или веб-приложений.
  • Bokeh: Если нужен контроль над интерактивностью и вы готовы копаться в документации.

Мой совет: начните с Seaborn для простоты, а потом осваивайте Matplotlib для гибкости и Plotly для веба. В реальных проектах я обычно комбинирую их в зависимости от задачи. Например, в одном проекте Seaborn помог быстро построить гистограммы для отчета, а Plotly — сделать интерактивную карту для сайта.