Conheça 20 ótimos pacotes de visualização Python gratuitos e de código aberto

Pacotes de visualização Python gratuitos para o seu Linux

Jardeson Márcio
3 minutos de leitura

Python é uma linguagem de programação bastante popular. Programadores e cientistas de dados preferem usá-la porque é fácil de usar e aprender, além de oferecer um bom conjunto de recursos integrados e é altamente extensível. A legibilidade do Python o torna uma excelente primeira linguagem de programação. Neste post, você conhecerá 20 ótimos pacotes de visualização Python gratuitos e de código aberto.

Visualização de dados

A visualização de dados é um método importante de explorar dados e compartilhar resultados com outras pessoas. Quando se trata deste campo, Python está lado a lado com R como a linguagem de escolha. Infelizmente, o cenário de visualização do Python é muito difícil de compreender sem uma pesquisa séria.

A verdade é que existem muitas bibliotecas de visualização Python de código aberto disponíveis. Alguns dos pacotes são adequados para qualquer área, outros se destacam em uma tarefa específica. Então, se você deseja visualizar alguns dados em Python, você deve escolher um pacote apropriado. Python tem uma variedade fantástica de pacotes para produzir visualizações fascinantes. A popularidade inevitavelmente traz muitas decisões e escolhas a serem feitas.

Se você deseja analisar e visualizar big data, por exemplo, VisPy e Datashader são boas soluções Python. Ao trabalhar com grandes conjuntos de dados, as visualizações geralmente são a única maneira disponível de compreender as propriedades desse conjunto de dados. Há muitos pontos de dados para examinar cada um deles. Este artigo concentra-se nos melhores pacotes de visualização Python. Todos eles são lançados sob uma licença de código aberto. A lista foi elaborada pelo pessoal do Linux Links e está elencada abaixo.

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Pacotes de visualização Python

  • matplotlib: Biblioteca de plotagem 2D Python que produz números de qualidade de publicação;
  • Bokeh: Construção elegante e concisa de gráficos versáteis;
  • Diagrams: Desenhe a arquitetura do sistema em nuvem em código Python;
  • seaborn: Biblioteca de visualização Python baseada em matplotlib;
  • Dash: Estrutura Python para construção de aplicativos web analíticos;
  • VisPy: Visualize enormes conjuntos de dados em tempo real;
  • Vega-Altair; Visualização Declarativa em Python;
  • Plotly: Biblioteca gráfica interativa baseada em navegador para Python;
  • Plotnine: Gramática de gráficos para Python;
  • bqplot: Estrutura de plotagem interativa para o Jupyter Notebook;
  • PyQtGraph: Gráficos Python e biblioteca GUI construída em PyQt4/PySide e numpy;
  • Vaex: Visualização rápida de big data;
  • HoloViews: Torne a análise e visualização de dados perfeitas;
  • Datashader: Gera matrizes agregadas e representações delas como imagens;
  • yt: Kit de ferramentas multicódigo para análise e visualização de dados volumétricos;
  • folium: Visualize dados em um mapa do Leaflet;
  • Glumpy: Interface intuitiva entre NumPy e OpenGL moderno;
  • GeoViews: Explore e visualize conjuntos de dados geográficos, meteorológicos e oceanográficos;
  • Pygal: Biblioteca de gráficos SVG dinâmicos;
  • Glue: Exploração multidimensional de dados vinculados.
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Jardeson é Mestre em Tecnologia Agroalimentar e Licenciado em Ciências Agrária pela Universidade Federal da Paraíba. Entusiasta no mundo tecnológico, gosta de arquitetura e design gráfico. Economia, tecnologia e atualidade são focos de suas leituras diárias. Acredita que seu dia pode ser salvo por um vídeo engraçado.