Является ли Python подходящим инструментом, который поможет вашей компании визуализировать данные

Люди — визуальные существа. 90% информации, передаваемой в мозг, является визуальной. Человеческий мозг обрабатывает изображение всего за 13 миллисекунд.

Визуальные эффекты также делают контент более привлекательным. Потребители сохраняют 65% информации, содержащей визуальные эффекты, через три дня. Коэффициент удержания контента без визуальных элементов составляет всего 10%.

Это лишь некоторые из бесчисленных причин, по которым визуализация данных стала настолько распространенной в последние годы. Его популярность также означает, что существует почти бесконечное количество различных цифровых инструментов визуализации данных.

Это подводит нас к нашему вопросу: стоит ли нанимать преданных своему делу разработчиков Python для работы над проектами визуализации данных?

Мы так думаем. И после того, как вы прочитаете наше руководство по использованию Python для визуализации данных, вы тоже!

Является ли Python подходящим инструментом для визуализации данных?

Прогнозируется, что к 7 году индустрия визуализации данных будет стоить 5,2023 миллиарда долларов. Он неуклонно растет на 9,47% каждый год и не показывает никаких признаков замедления.

Этот быстрый рост означает соответствующий взрыв инструментов визуализации данных. Это может стать препятствием для поиска подходящего инструмента для вашего проекта. Слишком много визуализаций данных сосредоточены на наворотах, отказываясь от фактического удобства использования.

Они также могут быть непомерно дорогими.

Это еще две причины, по которым вам следует нанять преданных разработчиков Python — они могут создать именно тот инструмент, который вам нужен.

Визуализация данных — это обширная дисциплина. Существует множество различных способов визуализации данных. Некоторые распространенные визуализации данных включают в себя:

• Диаграммы
• Графики
• Гистограммы
• Точечные диаграммы
• Карты
• Диаграммы
• Дендрограммы
• Хронология
• Древовидное сопоставление
• Таблицы

Важно понимать некоторые из множества доступных типов визуализации данных, чтобы вы могли выбрать правильный тип для своего проекта. Это еще одно преимущество, когда вы нанимаете преданных разработчиков Python, если вы не уверены, что вам нужно. Профессиональный разработчик Python может помочь вам выбрать правильные цифровые инструменты для визуализации данных вашей компании.

Одной из лучших причин выбора Python для визуализации данных является множество собственных инструментов и библиотек, доступных для языка. Давайте рассмотрим некоторые инструменты визуализации данных для Python, чтобы дать вам некоторое представление о том, что там есть.

Матплотлиб

Matplotlib, пожалуй, самая известная из библиотек визуализации данных Python. Для некоторых приложений это немного просто, но если вы ищете простые, понятные диаграммы и графики, которые можно встроить практически в любое место, Matplotlib — хороший выбор.

Matplotlib полезен для визуализации как наборов данных, так и массивов. Таким образом, он может обрабатывать все основные диаграммы и графики, которые вам могут когда-либо понадобиться, такие как гистограммы или точечные диаграммы. Однако он также способен на гораздо большую сложность с более сложными типами графиков, такими как:

• Контурные графики
• Графики колючек
• Графики колчанов
• Паровые участки

Вы даже можете использовать Matplotlib для визуализации связи между точками данных с помощью таких инструментов, как triplot или tricontour.

Matplotlib — одна из наиболее известных библиотек Python для визуализации данных. Это еще одно из его больших преимуществ, поскольку это означает, что существует множество сторонних инструментов, которые используют библиотеку. Это также означает, что существует обширный объем знаний, которые помогут вам освоить библиотеку.

Существует очень мало проблем, на которые обширная сеть разработчиков Python, использующих Matplotlib, не может помочь вам ответить.

Сиборн

Seaborn — еще одна самая популярная библиотека Python для визуализации данных. Он способен создавать более красивые, элегантные графики, чем Matplotlib. Если вы ищете библиотеку для создания ярких, привлекательных визуализаций данных, Seaborn — верный выбор.

Seaborn прост и интуитивно понятен в установке. Она функционирует так же, как и любая другая библиотека. Вам просто нужно вызвать Seaborn, включив следующий код в свою программу Python:

Импорт Seaborn в виде SNS

После того, как вы загрузили Seaborn, вы можете указать стиль и синтаксис. Это дает вам беспрецедентный контроль над визуализацией данных.

С Seaborn почти все можно настроить. Функция plt.figure() позволяет задать масштаб графика. Sns.barplot() позволяет указать переменные для осей X и Y.

Также есть встроенные параметры для настройки внешнего вида вашего графика. Например, вызов sns.set_style(«darkgrid») придает вашим графикам больше видимости темного режима.

Плотнин

Мы завершим все еще одной библиотекой Python для визуализации данных, которая особенно популярна. Сюжетная линия основана на грамматике графики, популярном высокоуровневом инструменте для визуализации наиболее важных элементов ваших данных.

Plotnine — это Python эквивалент популярной библиотеки Ggplot2 для R.

С Plotnine многие переменные уже высечены в камне с помощью настроек по умолчанию. Это делает его идеальным выбором, если вы просто хотите создать несколько быстрых визуализаций данных, не становясь слишком сложными.

Тем не менее, Plotnine по-прежнему достаточно настраиваемый. Вы можете определить практически любой аргумент, который хотите построить, создав простой аргумент Python. Выглядит это примерно так:

(p9.ggplot(data=surveys_complete, mapping=p9.aes(x='weight', y='hindfoot_length')))

Как только вы привыкнете смотреть на код, вы поймете, что Python — идеальная среда для создания визуализаций данных. Слишком большое количество функций может запутать пользователя. Включение ненужных данных может привести к путанице в визуализациях данных и разбавлению сообщения.

Визуализация данных в Python может быть интегрирована даже в другие программы Python. Представьте себе потенциал включения встроенной визуализации данных в конвейер данных для ваших бизнес-данных! Это лишь верхушка айсберга того, что возможно, если вы научитесь концептуализировать визуализацию данных Python.

Готовы нанять преданных разработчиков Python?

Вы пришли в нужное место! Наша отмеченная наградами команда разработчиков сертифицирована во всем, от Microsoft до Oracle. У нас есть все инструменты, необходимые для воплощения вашего проекта разработки от идеи до воплощения в жизнь.

Если вы готовы нанять преданных своему делу разработчиков Python для реализации своих целей, наймите нас сегодня!