Встречайте версия 4.0 графической библиотеки plotly для Python


12 лучших Python-библиотек для Data Science

В последние годы Python стал востребованным в области Data Science. Это стало возможным благодаря появлению библиотек, способных обрабатывать и визуализировать большие данные на уровне MATLAB, Mathematica и R. Далее поговорим о 15 лучших.

NumPy

Python SciPy Stack — набор библиотек, специально предназначенных для научных вычислений. Каждый, кто собрался использовать Python в науке, должен познакомиться с этим стеком.
Самый фундаментальный пакет — NumPy. Он позволяет выполнять основные операции над n-массивами и матрицами: сложение вычитание, деление, умножение, транспонирование, вычисление определителя и т. д. Благодаря механизму векторизации, NumPy повышает производительность и, соответственно, ускоряет выполнение операций.

SciPy

SciPy — библиотека в составе Python SciPy Stack, не запутайтесь. Она содержит модули для линейной алгебры, оптимизации, интеграции и статистики. SciPy работает совместно с NumPy, что позволяет ей значительно расширить функциональность. Два аргумента, почему эта библиотека действительно хороша:

  1. Наличие подпрограмм, таких как численная интеграция и оптимизация, для повышения производительности.
  2. Подробная документация на каждую функцию.

Pandas

Pandas — это пакет, предназначенный для простой и интуитивно понятной работы с «помеченными» и «реляционными» данными. Тоже работает в связке с NumPy, и помимо математических вычислений обеспечивает их агрегацию и визуализацию.

Matplotlib

Переходим к визуализации, и на очереди ещё одна библиотека из пакета SciPy Stack. Именно возможности Matplotlib позволяют рассматривать Python, как полноправного конкурента MATLAB или Mathematica. С её помощью вы создадите:

  • Линейные графики;
  • Графики рассеяния;
  • Гистограммы;
  • Круговые диаграммы;
  • Стволовые участки;
  • Контурные участки;
  • Участки колчана;
  • Спектрограммы.

Библиотека низкоуровневая, что означает большой объём кода для расширенной визуализации. Но производительность и работа с привычным языком позволяют закрыть глаза на этот недостаток.
Matplotlib является основным инструментом для визуализации данных на языке Python, поддерживается различными платформами и IDE (iPython, Jupyter и пр.)

Seaborn

Seaborn базируется на Matplotlib, но оптимизирован для визуализации статистических моделей: тепловые карты, распределения, результаты математических операций. Несмотря на указанные возможности, большинство разработчиков использует библиотеку для отображения простых временных распределений.

Bokeh

В отличие от Seaborn, Bokeh не зависит от Matplotlib. Основная область его применения — веб, где визуализация данных происходит согласно стилю d3. js (Data-Driven Documents). Визуально графики, построенные при помощи Bokeh, выглядят привлекательнее, чем в предыдущих двух случаях.

Plotly

Plotly — онлайн инструмент .для визуализации данных с поддержкой Python, R, MATLAB, Perl, Julia, Arduino и REST. Библиотека содержит шаблоны и заготовки для повышения производительности. Есть один минус — исполнение кода происходит на серверной стороне, после чего изображение готово к публикации в интернете. Впрочем, есть способ это обойти.

SciKit-Learn

Возвращаемся к пакету библиотек SciPy Stack, чтобы представить SciKit — инструмент для обработки изображений и имитации искусственного интеллекта. Он основывается на библиотеке SciPy и отвечает за реализацию алгоритмов машинного обучения. SciKit, как и его математическая основа, демонстрирует высокую производительность, и имеет качественную документацию.

Theano

Theano — одна из самых мощных библиотек в нашем списке. Вот несколько причин:

  • тесная интеграция с NumPy;
  • использование CPU и GPU для повышения производительности;
  • встроенные механизмы оптимизации кода;
  • расширения для юнит-тестирования и самопроверки.

Theano используется там, где необходимо произвести вычисления с большой точностью максимально быстро, например в нейронных сетях и машинном обучении.

TensorFlow

Библиотека от Google была разработана специально для обучения нейронных сетей. Вы можете прямо сейчас оценить эффективность TensorFlow на примере голосового помощника или в игре «Quick, Draw». Библиотека использует многоуровневую систему узлов для обработки большого количества данных, что расширяет сферу её использования далеко за научную область.

Keras

Keras использует возможности TensorFlow и Theano в качестве компонентов. Минималистичный подход в дизайне и невероятная расширяемость позволяет быстро начать работу с библиотекой, и не менять её для серьёзного моделирования. Keras также используется в построении и обучении нейронных сетей, а также при решении задачи распознавания устной речи.

NLTK расшифровывается как Natural Language Toolkit, что недвусмысленно говорит о назначении библиотеки. Её Преимущественно использует для анализа текстовых документов:

  • тегирования;
  • токенизации;
  • идентификации имен;
  • построения связей между предложениями и частями текста;
  • семантические рассуждения.

Это лишь малая часть Python-библиотек, используемых в Data Science. Некоторые из них приносят общую практическую пользу, другие предлагают оптимизацию под конкретные задачи. Попробуйте их все и выберите для себя лучшие. Только начинаете свой путь в Python? Тогда записывайтесь на наш онлайн-интенсив по основам языка Питон.

Не забудьте поделиться результатами в комментариях.

В последние годы Python стал востребованным в области Data Science. Это стало возможным благодаря появлению библиотек, способных обрабатывать и визуализировать большие данные на уровне MATLAB, Mathematica и R. Далее поговорим о 15 лучших.

NumPy

Python SciPy Stack — набор библиотек, специально предназначенных для научных вычислений. Каждый, кто собрался использовать Python в науке, должен познакомиться с этим стеком.
Самый фундаментальный пакет — NumPy. Он позволяет выполнять основные операции над n-массивами и матрицами: сложение вычитание, деление, умножение, транспонирование, вычисление определителя и т. д. Благодаря механизму векторизации, NumPy повышает производительность и, соответственно, ускоряет выполнение операций.

SciPy

SciPy — библиотека в составе Python SciPy Stack, не запутайтесь. Она содержит модули для линейной алгебры, оптимизации, интеграции и статистики. SciPy работает совместно с NumPy, что позволяет ей значительно расширить функциональность. Два аргумента, почему эта библиотека действительно хороша:

  1. Наличие подпрограмм, таких как численная интеграция и оптимизация, для повышения производительности.
  2. Подробная документация на каждую функцию.

Pandas

Pandas — это пакет, предназначенный для простой и интуитивно понятной работы с «помеченными» и «реляционными» данными. Тоже работает в связке с NumPy, и помимо математических вычислений обеспечивает их агрегацию и визуализацию.

Matplotlib

Переходим к визуализации, и на очереди ещё одна библиотека из пакета SciPy Stack. Именно возможности Matplotlib позволяют рассматривать Python, как полноправного конкурента MATLAB или Mathematica. С её помощью вы создадите:

  • Линейные графики;
  • Графики рассеяния;
  • Гистограммы;
  • Круговые диаграммы;
  • Стволовые участки;
  • Контурные участки;
  • Участки колчана;
  • Спектрограммы.

Библиотека низкоуровневая, что означает большой объём кода для расширенной визуализации. Но производительность и работа с привычным языком позволяют закрыть глаза на этот недостаток.
Matplotlib является основным инструментом для визуализации данных на языке Python, поддерживается различными платформами и IDE (iPython, Jupyter и пр.)

Seaborn

Seaborn базируется на Matplotlib, но оптимизирован для визуализации статистических моделей: тепловые карты, распределения, результаты математических операций. Несмотря на указанные возможности, большинство разработчиков использует библиотеку для отображения простых временных распределений.

Bokeh

В отличие от Seaborn, Bokeh не зависит от Matplotlib. Основная область его применения — веб, где визуализация данных происходит согласно стилю d3. js (Data-Driven Documents). Визуально графики, построенные при помощи Bokeh, выглядят привлекательнее, чем в предыдущих двух случаях.

Plotly

Plotly — онлайн инструмент .для визуализации данных с поддержкой Python, R, MATLAB, Perl, Julia, Arduino и REST. Библиотека содержит шаблоны и заготовки для повышения производительности. Есть один минус — исполнение кода происходит на серверной стороне, после чего изображение готово к публикации в интернете. Впрочем, есть способ это обойти.

SciKit-Learn

Возвращаемся к пакету библиотек SciPy Stack, чтобы представить SciKit — инструмент для обработки изображений и имитации искусственного интеллекта. Он основывается на библиотеке SciPy и отвечает за реализацию алгоритмов машинного обучения. SciKit, как и его математическая основа, демонстрирует высокую производительность, и имеет качественную документацию.

Theano

Theano — одна из самых мощных библиотек в нашем списке. Вот несколько причин:

  • тесная интеграция с NumPy;
  • использование CPU и GPU для повышения производительности;
  • встроенные механизмы оптимизации кода;
  • расширения для юнит-тестирования и самопроверки.

Theano используется там, где необходимо произвести вычисления с большой точностью максимально быстро, например в нейронных сетях и машинном обучении.

TensorFlow

Библиотека от Google была разработана специально для обучения нейронных сетей. Вы можете прямо сейчас оценить эффективность TensorFlow на примере голосового помощника или в игре «Quick, Draw». Библиотека использует многоуровневую систему узлов для обработки большого количества данных, что расширяет сферу её использования далеко за научную область.

Keras

Keras использует возможности TensorFlow и Theano в качестве компонентов. Минималистичный подход в дизайне и невероятная расширяемость позволяет быстро начать работу с библиотекой, и не менять её для серьёзного моделирования. Keras также используется в построении и обучении нейронных сетей, а также при решении задачи распознавания устной речи.

NLTK расшифровывается как Natural Language Toolkit, что недвусмысленно говорит о назначении библиотеки. Её Преимущественно использует для анализа текстовых документов:

  • тегирования;
  • токенизации;
  • идентификации имен;
  • построения связей между предложениями и частями текста;
  • семантические рассуждения.

Это лишь малая часть Python-библиотек, используемых в Data Science. Некоторые из них приносят общую практическую пользу, другие предлагают оптимизацию под конкретные задачи. Попробуйте их все и выберите для себя лучшие. Только начинаете свой путь в Python? Тогда записывайтесь на наш онлайн-интенсив по основам языка Питон.

Не забудьте поделиться результатами в комментариях.

3 библиотеки для создания графического интерфейса пользователя (GUI)

У большинства программистов наступает момент, когда они готовы отступить от базовых примеров и начать строить графический интерфейс для своей программы.

В Python начать GUI программирование просто, но первый шаг – это выбор пакета для создания GUI. К счастью, у программистов, которые хотят создать простой способ взаимодействия пользователей с их программами, есть много вариантов.

Но прежде всего задумайтесь: действительно ли нужно, чтобы ваше приложение имело традиционный графический интерфейс пользователя вообще? Для некоторых программ ответ очевиден. Если ваше приложение по своей природе графическое или будет запускаться локально на одной машине, то да, вам, вероятно, следует создать десктопный интерфейс. Часто это становится очевидным исходя из того, что вы проектируете.

Но для более общих программ, не сбрасывайте со счетов командную строку или веб-интерфейс.
Командная строка обладает многими преимуществами: скоростью, удаленным доступом, возможностью повторного использования, возможностью записи сценариев и контролем, что может быть более важным для пользователей вашего приложения, чем графический интерфейс, и существует множество библиотек, таких как, например, Click, Cement и Cliff, которые помогают создать великолепные программы командной строки.

Мастер Йода рекомендует:  Когда использовать прокси-сервер, а когда VPN

То же самое с веб-интерфейсом. Даже для программы, предназначенной для локального запуска, это может быть решением – особенно, если есть вероятность, что пользователи могут разместить ваше приложение удаленно, а такие проекты, как Django, Flask или Pyramid, делают это просто.
Можно даже использовать библиотеку наподобие pywebview, чтобы обернуть веб-приложение в более естественное окно GUI.

Или еще можно использовать фреймворк Pyforms для создания единообразного представления в Интернете, командной строке и на рабочем столе, и это все на базе одного кода.

Все еще уверены, что хотите построить графический интерфейс? Отлично, вот три фантастических библиотеки с открытым исходным кодом.

PyQt реализует популярную библиотеку Qt. Вы, возможно, уже знакомы с Qt – вы могли работать с Qt на другом языке. PyQt позволяет разрабатывать приложения на Python, и в то же время пользоваться инструментами и знаниями большого сообщества Qt.

PyQt имеет два вида лицензии – коммерческую и лицензию GPL, в отличие от самого проекта Qt.

Tkinter

Если бы был один пакет, который можно было бы назвать «стандартным» инструментарием GUI для Python, это был бы Tkinter. Tkinter – это оболочка вокруг Tcl / Tk, впервые появившегося в начале 90-х годов. Преимущество Tkinter – огромное количество ресурсов, включая книги и примеры кода, а также большое сообщество пользователей, которые могут помочь, если у вас есть вопросы. Примеры просты и понятны для новичка.

Tkinter доступен под лицензией Python, поверх лицензии BSD Tcl / Tk.

WxPython

WxPython переносит кросс-платформенную графическую библиотеку wxWidgets с родного языка C ++ на Python. WxPython – это немного более современный подход, который выглядит более натуральным, в разных операционных системах, чем, например, Tkinter, потому что он не пытается создать свой собственный набор виджетов (хотя они могут быть тематически похожими на его исходные компоненты). Он тоже прост в освоении, и сообщество разработчиков на WxPython посоянно растет.

WxPython использует wxWindows Library License своего родительского проекта, который одобрен OSI.

Это, конечно, не все доступные варианты. Десятки других опций есть на странице «Программирование GUI на Python» на официальной вики-странице Python Software Foundation.

А если захочется что-нибудь сделать что-нибудь не похожее на традиционное рабочее окно – например видео игру, то для этого в Python тоже есть хорошие библиотеки – например, pygame и pyglet.

Обзор пакетов для визуализации данных на Python

Есть много способов построения графиков на Python, но какой из них лучше? Когда вы делаете визуализацию, важно задать несколько вопросов о цели построения графика: пытаетесь ли вы создать первичное представление ваших данных для дальнейшего анализа, или пытаетесь произвести впечатление на презентации?

В этой статье я расскажу о нескольких популярных пакетах визуализации Python, их плюсах и минусах, а также ситуациях, в которых каждый может выгодно проявить себя. Я включу в этот обзор обсуждение только двумерных графиков, хотя многие из этих пакетов также хорошо поддерживают 3D.

Перевод статьи «Reviewing Python Visualization Packages», автор — Aaron Frederick, ссылка на оригинал — в подвале статьи.

Matplotlib, Seaborn и Pandas

Я собираюсь включить их в одну группу по нескольким причинам. Во-первых, из-за того, что графики Seaborn и Pandas были построены на основе Matplotlib — когда вы используете Seaborn или df.plot() в Pandas, вы фактически используете код, который использует для построения Matplotlib. Таким образом, эстетика для них схожа, и настройка ваших графиков будет выглядеть очень похожим образом.

Когда я думаю об этих инструментах визуализации, я думаю о трех словах: исследовательский анализ данных. Эти пакеты отлично подходят для первого взгляда на ваши данные, но их не хватает, когда дело доходит до презентации. Matplotlib — это низкоуровневая библиотека, которая обеспечивает невероятные уровни настройки (так что не стоит исключать ее как вариант для презентации!), Но есть много других инструментов, которые делают великолепную графику, достойную презентации, намного проще. Matplotlib также имеет набор стилей, которые по внешнему стилю имитируют другие популярные пакеты, такие как ggplot2 и xkcd. Ниже приведены некоторые примеры графиков, созданных с использованием Matplotlib и его двоюродных братьев.

При работе с датасетом, содержащим данные о зарплате в баскетболе, я хотел найти команды, которые имели самые высокие данные о средней зарплате. Чтобы показать это, я вывел цветовую гистограмму с зарплатой каждой команды ниже, чтобы показать, к каким командам следует обращаться, чтобы быть в команде, которая хорошо платит.

Простая гистограмма в matplotlib

Этот второй график представляет собой график Q-Q остатков регрессионного эксперимента. Основная цель этой визуализации — показать, сколько строк необходимо для создания полезной визуализации, даже если эстетика не сногсшибательна.

В конечном счете, Matplotlib и его родственники очень эффективны, но, как правило, не являются конечным продуктом в плане презентации.

ggplot (2)

«Почему ты говоришь о ggplot, самом популярном пакете визуализации R? Разве это не обзор пакетов для Python? »- спросите вы. Люди реализовали ggplot2 в Python, копируя все от эстетики до синтаксиса. Он выглядит и ощущается как ggplot2, но с дополнительным бонусом наличия зависимости от уже устаревшей версии пакета Pandas. Если вы хотите использовать НАСТОЯЩИЙ ggplot в R (который имеет такой же синтаксис и внешний вид, но без зависимостей), я расскажу о некоторых его преимуществах здесь! Тем не менее, если вы действительно хотите использовать ggplot в Python, вы должны установить Pandas версии 0.19.2, но я бы предостерег вас от понижения версии вашего Pandas.

В чем ggplot2 (и, я думаю, ggplot для Python) меняет правила игры, так это то, что он использует «Грамматику графики» для построения фигуры. Основная предпосылка заключается в том, что вы можете создать экземпляр своего графика, а затем отдельно добавить к нему различные функции, т.е. Заголовок, оси, точки данных и линия тренда добавляются по отдельности со своими собственными эстетическими свойствами. Ниже приведен простой пример кода ggplot на R. Сначала мы создаем наш рисунок с помощью ggplot, устанавливаем наше оформление и данные, затем добавляем точки, тему и метки оси/заголовка.

Bokeh

Bokeh это красиво. Концептуально похож на ggplot в том,что он тоже использует грамматику графики для структурирования своих фигур. Bokeh имеет простой в использовании интерфейс, который создает очень профессиональные графики и информационные панели. Чтобы проиллюстрировать мою точку зрения (извините!), Ниже приведен пример кода для создания гистограммы из набора данных 538 Masculinity Survey.

Гистограмма в Bokeh

Гистограмма показывает ответы на вопрос «Вы идентифицируете себя как мужского пола?», как было задано в недавнем опросе (538 Masculinity Survey). Код Bokeh создает элегантную и профессиональную гистограмму подсчета ответов с разумным размером шрифта, засечками по осям и форматированием. Большая часть кода, который я написал, была посвящена маркировке осей и заголовков, а также приданию столбцам цвета и границы. Делая красивые, презентабельные фигуры, я очень сильно склоняюсь к Bokeh — много эстетической работы уже сделано для нас!

Та же гистограмма по умолчанию в Pandas

Синий график — это то, что происходит из единственной последней строки из кода выше. Обе гистограммы имеют одинаковые значения, но служат разным целям. В исследовательской обстановке гораздо удобнее написать одну строку в Pandas, чтобы увидеть данные, но эстетика Bokeh явно явно лучше. Каждое удобство, которое обеспечивает Bokeh по умолчанию, требует настройки в matplotlib, будь то угол наложения меток вдоль горизонтальной оси, фоновые линии, разброс делений по вертикальной оси, изменение размера шрифта/выделение курсивом/выделение жирным и т.д.

На приведенном ниже графике показано несколько случайных трендов с использованием нескольких дополнительных настроек с легендами и различными типами линий и цветами:

Тренды с легендой в Bokeh

Bokeh также отличный инструмент для создания интерактивных графиков (dashboards). Я не хочу вдаваться в интерактивные графики в этом посте, но есть отличные посты ( вроде этого), которые больше рассказывают о применении и реализации интерактивных графиков в Bokeh.

Plotly

Plotly чрезвычайно мощный, но настройка и создание графиков в нем занимают много времени, и эта настройка не является интуитивно понятной. Проведя большую часть утра, работая с Plotly, я пошел на обед, почти ничего не показав в результате. Я создал гистограмму без меток на осях и диаграмму рассеяния, в которой были линии, которые я не мог удалить. Некоторые заметные минусы при начале работы с Plotly:

  • Требуется ключ API и регистрация, а не просто установка через pip
  • Он строит графики данных/слоев (layouts), которые являются уникальными для Plotly и не являются интуитивно понятными
  • Слой на графике у меня не сработал (40 строк кода буквально ничего!)

Однако для всех его недостатков настройки есть свои плюсы и обходные пути:

  • Вы можете редактировать графики на веб-сайте Plotly, а также в среде Python.
  • Много функционала поддержки интерактивных графиков/панелей
  • Plotly сотрудничает с Mapbox, что позволяет создавать индивидуальные карты
  • Потрясающий потенциал для отличной графики

Для меня было бы несправедливо просто высказать свои претензии к Plotly, не показывая какой-то код и то, что я смог достичь по сравнению с тем, что сделали люди, более способные с этим пакетом.

Гистограмма, представляющая среднее количество оборотов в минуту у различных баскетбольных команд Попытка создания диаграммы рассеяния, представляющей зарплату как функцию от времени игры в баскетбол

В целом, эстетика из коробки выглядит хорошо, но многочисленные попытки исправить метки осей, дословно копирующие документацию, не дали никаких изменений. Однако, как я и обещал ранее, вот несколько графиков, на которых показан потенциал Plotly и почему стоит потратить больше нескольких часов:

Потенциал графиков в Plotly

Pygal

Pygal — немного менее известный пакет для визуализаций, который, как и другие популярные пакеты, использует грамматику графики для построения своих изображений. Это относительно простой пакет из-за того, что все объекты на графике очень примитивные. Использование Pygal очень простое:

  1. Инициализация холста
  2. Форматирование объектов рисунка с использованием атрибутов
  3. Добавление данных к своей фигуре, используя figure.add()

Основные проблемы, которые у меня были с Pygal, заключались в рендере графиков. Мне пришлось использовать их метод render_to_file, а затем открыть этот файл в веб-браузере, чтобы увидеть, что я построил. В конечном итоге это того стоило, поскольку графики интерактивны и имеют приятную и легко настраиваемую эстетику. В целом, пакет кажется хорошим, но имеет некоторые особенности создания/рендера файлов, которые ограничивают его привлекательность.

Networkx

Networkx — отличное решение для анализа и визуализации графов, хотя визуально оно основано на matplotlib. Графы и сети — это не моя предметная область, но Networkx позволяет быстро и легко графически представлять подключенные сети. Ниже приведены несколько различных представлений простого графа, который я построил, и код, начинающий строить небольшую сеть Facebook, загруженную из SNAP в Стэнфорде.

Мастер Йода рекомендует:  Node Hero — руководство по безопасности Node.js

Код, который я использовал для цветового кодирования каждого узла по его номеру (1–10), приведен ниже:

Ниже приведен код, который я написал для визуализации разреженного графа Facebook, упомянутого выше:

Это разреженный граф. Networkx показывает это, давая каждому кластеру максимальное разделение

Существует много пакетов для визуализации данных, и нет лучшего пакета. Надеюсь, что после прочтения этого обзора вы увидите, как некоторые из различных визуальных представлений и кодов поддаются различным ситуациям, от первоначального представления данных до презентации.

Getting Started with Plotly in Python

Getting Started with Plotly for Python.

Overview¶

The plotly Python library (plotly.py) is an interactive, open-source plotting library that supports over 40 unique chart types covering a wide range of statistical, financial, geographic, scientific, and 3-dimensional use-cases.

Built on top of the Plotly JavaScript library (plotly.js), plotly.py enables Python users to create beautiful interactive web-based visualizations that can be displayed in Jupyter notebooks, saved to standalone HTML files, or served as part of pure Python-built web applications using Dash.

Thanks to deep integration with the orca image export utility, plotly.py also provides great support for non-web contexts including desktop editors (e.g. QtConsole, Spyder, PyCharm) and static document publishing (e.g. exporting notebooks to PDF with high-quality vector images).

Installation¶

plotly.py may be installed using pip.

This package contains everything you need to write figures to standalone HTML files.

Встречайте: версия 4.0 графической библиотеки plotly для Python

pip install plotly==4.2.1

Inside Jupyter notebook (installable with pip install «notebook>=5.3» «ipywidgets>=7.2» ):

See the Python documentation for more examples.

Read about what’s new in plotly.py v4

plotly.py is an interactive, open-source, and browser-based graphing library for Python ✨

Built on top of plotly.js, plotly.py is a high-level, declarative charting library. plotly.js ships with over 30 chart types, including scientific charts, 3D graphs, statistical charts, SVG maps, financial charts, and more.

plotly.py is MIT Licensed. Plotly graphs can be viewed in Jupyter notebooks, standalone HTML files, or hosted online using Chart Studio Cloud.

Contact us for consulting, dashboard development, application integration, and feature additions.

plotly.py may be installed using pip.

Jupyter Notebook Support

For use in the Jupyter Notebook, install the notebook and ipywidgets packages using pip.

JupyterLab Support (Python 3.5+)

For use in JupyterLab, install the jupyterlab and ipywidgets packages using pip.

Then run the following commands to install the required JupyterLab extensions (note that this will require node to be installed):

Static Image Export

plotly.py supports static image export using the to_image and write_image functions in the plotly.io package. This functionality requires the installation of the plotly orca command line utility and the psutil Python package.

These dependencies can both be installed using conda:

Or, psutil can be installed using pip.

and orca can be installed according to the instructions in the orca README.

Wrong Executable found

If you get an error message stating that the orca executable that was found is not valid, this may be because another executable with the same name was found on your system. Please specify the complete path to the Plotly-Orca binary that you downloaded (for instance in the Miniconda folder) with the following command:

Extended Geo Support

Some plotly.py features rely on fairly large geographic shape files. The county choropleth figure factory is one such example. These shape files are distributed as a separate plotly-geo package. This package can be installed using pip.

Chart Studio support

The chart-studio package can be used to upload plotly figures to Plotly’s Chart Studio Cloud or On-Prem service. This package can be installed using pip.

If you’re migrating from plotly.py v3 to v4, please check out the Version 4 migration guide

If you’re migrating from plotly.py v2 to v3, please check out the Version 3 migration guide

Copyright and Licenses

Code and documentation copyright 2020 Plotly, Inc.

Построение графиков в Python при помощи Matplotlib

Картиной можно выразить тысячу слов. В случае с библиотекой Python matplotlib, к счастью, понадобится намного меньше слов в коде для создания качественных графиков.

Однако, matplotlib это еще и массивная библиотека, и создание графика, который будет выглядеть «просто, нормально» обычно проходит через путь проб и ошибок. Использование однострочных линий для создания базовых графиков в matplotlib – весьма просто, но умело пользоваться остальными 98% библиотеки может быть сложно.

Эта статья – руководство для пользователей Python на начальном-среднем уровне по matplotlib, с использованием как теории, так и практических примеров. Обучение по практическим примерам может быть очень продуктивным, и дает возможность получить представление даже на поверхностном уровне понимания внутренней работы и макета библиотеки.

Что мы рассмотрим?

  • Pylab и pyplot: кто есть кто?
  • Ключевые концепции дизайна matplotlib;
  • Понимание plt.subplots();
  • Визуализация массивов при помощи matplotlib;
  • Построение графиков с комбинацией pandas и matplotlib.

Эта статья подразумевает, что пользователь имеет хотя-бы минимальное представление о NumPy. Мы в основном будем пользоваться модулем numpy.random для создания «игрушечных» данных, рисовать примеры из различных статистических источников.

Если у вас еще не установлен matplotlib, рекомендуем ознакомиться с руководством по установке, перед тем как продолжить.

Почему Matplotlib может быть сложным?

Изучение matplotlib временами может быть тяжелым процессом. Проблема не в нехватке документации (которая весьма обширная, между прочим). Сложности могут возникнуть со следующим:

  • Размер библиотеки огромный сам по себе, около 70 000 строк кода;
  • Matplotlib содержит несколько разных интерфейсов (способов построения фигуры) и может взаимодействовать с большим количеством бекендов. (Бекенды отвечают за то, как по факту будут отображаться диаграммы, не только за внутреннюю структуру);
  • Несмотря на обширность, часть собственной документации matplotlib серьезно устарела. Библиотека все еще развивается, и множество старых примеров в сети могут включать на 70% меньше кода, чем в их современной версии;

Так что, перед тем как мы перейдем к сложным примерам, не помешает освоить корневые концепции дизайна matplotlib.

Pylab: что это и нужно ли мне это?

Немножко истории: Нейробиолог Джон Д. Хантер начал разрабатывать matplotlib в 2003 году, в основном вдохновляясь эмуляцией команд программного обеспечения Mathworks MATLAB. Джон отошел в мир иной трагически рано, в возрасте 44 лет в 2012 году, и matplotlib на сегодняшний день является целиком и полностью продуктом сообщества: развивается и поддерживается множеством людей. (Джон говорил об эволюции matplotlib на конференции SciPy в 2012, которую однозначно стоит посмотреть.)

Важной особенностью MATLAB является общий стиль. Концепция импорта Python сейчас широко используется в MATLAB, а большая часть функций MATLAB доступна пользователям высшего уровня.

Заказать свой собственный уникальный номер можно от Сим-Трейд.ру. Быстрая доставка в день заказа и красивые номера начиная от 300 руб. с выгодным тарифным планом. Свой уникальный номер это хороший признак для введения бизнеса с момента первого звонка.

Понимание того, что корни matplotlib растут из MATLAB, помогает объяснить существование pylab. pylab – это модуль внутри библиотеки matplotlib, который был встроен для подражания общего стиля MATLAB. Он существует только для внесения ряда функций классов из NumPy и matplotlib в пространство имен, что упрощает переход пользователей MATLAB, которые не сталкивались с необходимостью в операторах импорта. Бывшие пользователи MATLAB (которые очень хорошие люди, обещаем!) полюбили его функционал, потому что при помощи from pylab import * они могут просто вызывать plot() или array() напрямую также, как они это делали в MATLAB.

Проблема здесь может быть очевидной для некоторых пользователей Python: использование from pylab import * в сессии или скрипте – как правило, плохая идея. Matplotlib сегодня прямым текстом рекомендуют не делать этого в своих руководствах:

[pylab] все еще существует по историческим причинам, но его использование не рекомендуется. Он перегружает пространства имен функциями, которые оттеняют надстройки Python и может привести к скрытым багам. Для получения интеграции IPython без использования импортов, рекомендуется использовать %matplotlib.

В глубине своей, существует целая тонна потенциально конфликтных импортов, замаскированных в коротком источнике pylab. Фактически, использование ipython —pylab (из терминала или командной строки) или %pylab (из инструментов IPython/Jupyter) легко вызывает from pylab import *

Суть в том, что matplotlib забросили этот удобный модуль и рекомендуют не использовать pylab, подтверждая ключевое правило Python – явное лучше, чем неявное.

Без необходимости в использовании pylab, мы всегда можем обойтись всего одним каноничным импортом:

plotly 4.2.1

pip install plotly Copy PIP instructions

Last released: Oct 18, 2020

An open-source, interactive graphing library for Python

Navigation

Project links

Statistics

View statistics for this project via Libraries.io, or by using Google BigQuery

License: MIT

Author: Chris P

Maintainer: Jon Mease

Maintainers

Classifiers

  • Development Status
    • 5 — Production/Stable
  • Programming Language
    • Python :: 2
    • Python :: 2.7
    • Python :: 3
    • Python :: 3.3
    • Python :: 3.4
    • Python :: 3.5
    • Python :: 3.6
    • Python :: 3.7
  • Topic
    • Scientific/Engineering :: Visualization

Project description

The main plotly distribution package

Project details

Project links

Statistics

View statistics for this project via Libraries.io, or by using Google BigQuery

License: MIT

Author: Chris P

Maintainer: Jon Mease

Maintainers

Classifiers

  • Development Status
    • 5 — Production/Stable
  • Programming Language
    • Python :: 2
    • Python :: 2.7
    • Python :: 3
    • Python :: 3.3
    • Python :: 3.4
    • Python :: 3.5
    • Python :: 3.6
    • Python :: 3.7
  • Topic
    • Scientific/Engineering :: Visualization

Release history Release notifications

Download files

Download the file for your platform. If you’re not sure which to choose, learn more about installing packages.

Использование графических библиотек в python

Я использую библиотеку plotly для анализа данных. Тем не менее, я сталкиваюсь с проблемой при попытке обновления данных в соответствии с официальной документацией. Появится следующее сообщение об ошибке,

Ниже приведен мой код.

Любая помощь приветствуется. Благодарю.

Это невозможно. Функция офлайн-графика не имеет параметра «fileopt» и не может быть расширена. Используйте онлайн-версию, если вам действительно нужно.

Вы должны использовать plotly.offline если вы хотите сгенерировать HTML файл.

Сначала попробуйте сделать import plotly as py затем py.offline.plot . Может работать.

Также вам нужно сначала настроить учетные данные для автономной обработки. import plotly plotly.tools.set_credentials_file(username=’DemoAccount’, api_key=’lr1c37zw81′)

Мастер Йода рекомендует:  Внедряемся в геймдев специализации и основные скилы

что-то вроде этого. Пожалуйста, ознакомьтесь со ссылкой здесь, здесь также этот

Я думаю, что это решит вашу проблему.

Посмотрите другие вопросы по меткам python plotly или Задайте вопрос

Установка библиотеки LiveWires

18.04.2020, 18:19

Ошибка при импорте livewires
ubuntu14.04 python3.4 from livewires import games File » «, line.

Установка библиотеки
помогите, в чем проблема?

Правильная установка библиотеки docx
В процессе установки библиотеки docx, в конце вылетает ошибка. Я так понимаю это связано с.

Установка библиотеки distorm3 или pyudis86
При попытке установить pyudis86, выдаёт AttributeError: module ‘os’ has no attribute ‘uname’. При.

Установка библиотеки dlib для Python 3х
Здравствуйте!:) Прошу Вас помочь мне! Возможно, кто-то из вас сталкивался с такой проблемой. .

18.04.2020, 18:29 2 18.04.2020, 19:06 [ТС] 3 18.04.2020, 19:25 4
18.04.2020, 19:25
18.04.2020, 20:00 [ТС] 5

так что создать файл с разрешением py скопировать код и запустить?

Добавлено через 3 минуты
обьясните пожалуйста понятно!)
куда что копировать ?
и как запустить?

Добавлено через 28 секунд
обьясните пожалуйста понятно!)
куда что копировать ?
и как запустить?

18.04.2020, 21:11 6

да куда уж понятее,

в системной консоли пишете pip install livewires
и жмакайте по энтеру.

18.04.2020, 21:26 [ТС] 7
18.04.2020, 21:53 8
18.04.2020, 22:35 [ТС] 9
18.04.2020, 22:36 10
19.04.2020, 18:54 [ТС] 11

ну может он лучше
добавлены какие-нибудь библиотеки
pip обновлен

Добавлено через 56 минут
все обновил библиотеку поставил но получаю
Traceback (most recent call last):
File «C:\Users\Валерий\Desktop\ПИТОН\my.py», line 1, in
from livewires import games
File «C:\Python34\lib\site-packages\livewires\__init__.py», line 32, in
from beginners import *
ImportError: No module named ‘beginners’

Добавлено через 12 часов 31 минуту
я так понял криво становиться библиотека?

Добавлено через 1 час 1 минуту
самое интересное что модуль beginnes там есть?!

Добавлено через 5 часов 13 минут
Делаем вывод что библиотека livewires на pithon 3.4 и выше не работает

12 лучших Python-библиотек для Data Science

В последние годы Python стал востребованным в области Data Science. Это стало возможным благодаря появлению библиотек, способных обрабатывать и визуализировать большие данные на уровне MATLAB, Mathematica и R. Далее поговорим о 15 лучших.

NumPy

Python SciPy Stack — набор библиотек, специально предназначенных для научных вычислений. Каждый, кто собрался использовать Python в науке, должен познакомиться с этим стеком.
Самый фундаментальный пакет — NumPy. Он позволяет выполнять основные операции над n-массивами и матрицами: сложение вычитание, деление, умножение, транспонирование, вычисление определителя и т. д. Благодаря механизму векторизации, NumPy повышает производительность и, соответственно, ускоряет выполнение операций.

SciPy

SciPy — библиотека в составе Python SciPy Stack, не запутайтесь. Она содержит модули для линейной алгебры, оптимизации, интеграции и статистики. SciPy работает совместно с NumPy, что позволяет ей значительно расширить функциональность. Два аргумента, почему эта библиотека действительно хороша:

  1. Наличие подпрограмм, таких как численная интеграция и оптимизация, для повышения производительности.
  2. Подробная документация на каждую функцию.

Pandas

Pandas — это пакет, предназначенный для простой и интуитивно понятной работы с «помеченными» и «реляционными» данными. Тоже работает в связке с NumPy, и помимо математических вычислений обеспечивает их агрегацию и визуализацию.

Matplotlib

Переходим к визуализации, и на очереди ещё одна библиотека из пакета SciPy Stack. Именно возможности Matplotlib позволяют рассматривать Python, как полноправного конкурента MATLAB или Mathematica. С её помощью вы создадите:

  • Линейные графики;
  • Графики рассеяния;
  • Гистограммы;
  • Круговые диаграммы;
  • Стволовые участки;
  • Контурные участки;
  • Участки колчана;
  • Спектрограммы.

Библиотека низкоуровневая, что означает большой объём кода для расширенной визуализации. Но производительность и работа с привычным языком позволяют закрыть глаза на этот недостаток.
Matplotlib является основным инструментом для визуализации данных на языке Python, поддерживается различными платформами и IDE (iPython, Jupyter и пр.)

Seaborn

Seaborn базируется на Matplotlib, но оптимизирован для визуализации статистических моделей: тепловые карты, распределения, результаты математических операций. Несмотря на указанные возможности, большинство разработчиков использует библиотеку для отображения простых временных распределений.

Bokeh

В отличие от Seaborn, Bokeh не зависит от Matplotlib. Основная область его применения — веб, где визуализация данных происходит согласно стилю d3. js (Data-Driven Documents). Визуально графики, построенные при помощи Bokeh, выглядят привлекательнее, чем в предыдущих двух случаях.

Plotly

Plotly — онлайн инструмент .для визуализации данных с поддержкой Python, R, MATLAB, Perl, Julia, Arduino и REST. Библиотека содержит шаблоны и заготовки для повышения производительности. Есть один минус — исполнение кода происходит на серверной стороне, после чего изображение готово к публикации в интернете. Впрочем, есть способ это обойти.

SciKit-Learn

Возвращаемся к пакету библиотек SciPy Stack, чтобы представить SciKit — инструмент для обработки изображений и имитации искусственного интеллекта. Он основывается на библиотеке SciPy и отвечает за реализацию алгоритмов машинного обучения. SciKit, как и его математическая основа, демонстрирует высокую производительность, и имеет качественную документацию.

Theano

Theano — одна из самых мощных библиотек в нашем списке. Вот несколько причин:

  • тесная интеграция с NumPy;
  • использование CPU и GPU для повышения производительности;
  • встроенные механизмы оптимизации кода;
  • расширения для юнит-тестирования и самопроверки.

Theano используется там, где необходимо произвести вычисления с большой точностью максимально быстро, например в нейронных сетях и машинном обучении.

TensorFlow

Библиотека от Google была разработана специально для обучения нейронных сетей. Вы можете прямо сейчас оценить эффективность TensorFlow на примере голосового помощника или в игре «Quick, Draw». Библиотека использует многоуровневую систему узлов для обработки большого количества данных, что расширяет сферу её использования далеко за научную область.

Keras

Keras использует возможности TensorFlow и Theano в качестве компонентов. Минималистичный подход в дизайне и невероятная расширяемость позволяет быстро начать работу с библиотекой, и не менять её для серьёзного моделирования. Keras также используется в построении и обучении нейронных сетей, а также при решении задачи распознавания устной речи.

NLTK расшифровывается как Natural Language Toolkit, что недвусмысленно говорит о назначении библиотеки. Её Преимущественно использует для анализа текстовых документов:

  • тегирования;
  • токенизации;
  • идентификации имен;
  • построения связей между предложениями и частями текста;
  • семантические рассуждения.

Это лишь малая часть Python-библиотек, используемых в Data Science. Некоторые из них приносят общую практическую пользу, другие предлагают оптимизацию под конкретные задачи. Попробуйте их все и выберите для себя лучшие. Только начинаете свой путь в Python? Тогда записывайтесь на наш онлайн-интенсив по основам языка Питон.

Не забудьте поделиться результатами в комментариях.

В последние годы Python стал востребованным в области Data Science. Это стало возможным благодаря появлению библиотек, способных обрабатывать и визуализировать большие данные на уровне MATLAB, Mathematica и R. Далее поговорим о 15 лучших.

NumPy

Python SciPy Stack — набор библиотек, специально предназначенных для научных вычислений. Каждый, кто собрался использовать Python в науке, должен познакомиться с этим стеком.
Самый фундаментальный пакет — NumPy. Он позволяет выполнять основные операции над n-массивами и матрицами: сложение вычитание, деление, умножение, транспонирование, вычисление определителя и т. д. Благодаря механизму векторизации, NumPy повышает производительность и, соответственно, ускоряет выполнение операций.

SciPy

SciPy — библиотека в составе Python SciPy Stack, не запутайтесь. Она содержит модули для линейной алгебры, оптимизации, интеграции и статистики. SciPy работает совместно с NumPy, что позволяет ей значительно расширить функциональность. Два аргумента, почему эта библиотека действительно хороша:

  1. Наличие подпрограмм, таких как численная интеграция и оптимизация, для повышения производительности.
  2. Подробная документация на каждую функцию.

Pandas

Pandas — это пакет, предназначенный для простой и интуитивно понятной работы с «помеченными» и «реляционными» данными. Тоже работает в связке с NumPy, и помимо математических вычислений обеспечивает их агрегацию и визуализацию.

Matplotlib

Переходим к визуализации, и на очереди ещё одна библиотека из пакета SciPy Stack. Именно возможности Matplotlib позволяют рассматривать Python, как полноправного конкурента MATLAB или Mathematica. С её помощью вы создадите:

  • Линейные графики;
  • Графики рассеяния;
  • Гистограммы;
  • Круговые диаграммы;
  • Стволовые участки;
  • Контурные участки;
  • Участки колчана;
  • Спектрограммы.

Библиотека низкоуровневая, что означает большой объём кода для расширенной визуализации. Но производительность и работа с привычным языком позволяют закрыть глаза на этот недостаток.
Matplotlib является основным инструментом для визуализации данных на языке Python, поддерживается различными платформами и IDE (iPython, Jupyter и пр.)

Seaborn

Seaborn базируется на Matplotlib, но оптимизирован для визуализации статистических моделей: тепловые карты, распределения, результаты математических операций. Несмотря на указанные возможности, большинство разработчиков использует библиотеку для отображения простых временных распределений.

Bokeh

В отличие от Seaborn, Bokeh не зависит от Matplotlib. Основная область его применения — веб, где визуализация данных происходит согласно стилю d3. js (Data-Driven Documents). Визуально графики, построенные при помощи Bokeh, выглядят привлекательнее, чем в предыдущих двух случаях.

Plotly

Plotly — онлайн инструмент .для визуализации данных с поддержкой Python, R, MATLAB, Perl, Julia, Arduino и REST. Библиотека содержит шаблоны и заготовки для повышения производительности. Есть один минус — исполнение кода происходит на серверной стороне, после чего изображение готово к публикации в интернете. Впрочем, есть способ это обойти.

SciKit-Learn

Возвращаемся к пакету библиотек SciPy Stack, чтобы представить SciKit — инструмент для обработки изображений и имитации искусственного интеллекта. Он основывается на библиотеке SciPy и отвечает за реализацию алгоритмов машинного обучения. SciKit, как и его математическая основа, демонстрирует высокую производительность, и имеет качественную документацию.

Theano

Theano — одна из самых мощных библиотек в нашем списке. Вот несколько причин:

  • тесная интеграция с NumPy;
  • использование CPU и GPU для повышения производительности;
  • встроенные механизмы оптимизации кода;
  • расширения для юнит-тестирования и самопроверки.

Theano используется там, где необходимо произвести вычисления с большой точностью максимально быстро, например в нейронных сетях и машинном обучении.

TensorFlow

Библиотека от Google была разработана специально для обучения нейронных сетей. Вы можете прямо сейчас оценить эффективность TensorFlow на примере голосового помощника или в игре «Quick, Draw». Библиотека использует многоуровневую систему узлов для обработки большого количества данных, что расширяет сферу её использования далеко за научную область.

Keras

Keras использует возможности TensorFlow и Theano в качестве компонентов. Минималистичный подход в дизайне и невероятная расширяемость позволяет быстро начать работу с библиотекой, и не менять её для серьёзного моделирования. Keras также используется в построении и обучении нейронных сетей, а также при решении задачи распознавания устной речи.

NLTK расшифровывается как Natural Language Toolkit, что недвусмысленно говорит о назначении библиотеки. Её Преимущественно использует для анализа текстовых документов:

  • тегирования;
  • токенизации;
  • идентификации имен;
  • построения связей между предложениями и частями текста;
  • семантические рассуждения.

Это лишь малая часть Python-библиотек, используемых в Data Science. Некоторые из них приносят общую практическую пользу, другие предлагают оптимизацию под конкретные задачи. Попробуйте их все и выберите для себя лучшие. Только начинаете свой путь в Python? Тогда записывайтесь на наш онлайн-интенсив по основам языка Питон.

Не забудьте поделиться результатами в комментариях.

Добавить комментарий