Python-Bibliotheken zur Datenvisualisierung
•
0 j'aime•1,236 vues
Überblick, Auswahlkriterien und APIs von Python-Datenvisualisierungsbibliotheken
Recommandé
Recommandé
Contenu connexe
Tendances
Similaire à Python-Bibliotheken zur Datenvisualisierung
Similaire à Python-Bibliotheken zur Datenvisualisierung (20)
Plus de cusy GmbH
Python-Bibliotheken zur Datenvisualisierung
- 1. Python-Bibliotheken zur Datenvisualisierung Veit Schiele cusy GmbH, Berlin Vortrag | Plonetagung | 10. März 2020
- 2. Veit Schiele • Gründer und Geschäftsführer der Cusy GmbH • Aufbau eines Rechenclusters am Fraunhofer ISE • Autor des Jupyter-Tutorial mit dem prototypischen Verlauf eines Data- Science-Projekts Python-Datenvisualisierung: Intro
- 3. Intro Agenda 1. Überblick a. Technologien 2. Auswahlkriterien b. Diagrammtypen c. Datengröße d. Ausgabeformate 3. APIs a. deklarativ b. objektorientiert c. imperativ 4. Zukunftsvision
- 6. Überblick Python-Datenvisualisierung: Überblick OpenGL • OpenGL-Spezifikation zur 3D-Darstellung (1992) • Visualisierung lokaler Dateien → Desktop-Anwendungen
- 8. Überblick Python-Datenvisualisierung: Überblick Matplotlib Matplotlib ist eine der ältesten (2003) und meist genutzten Python-Bibliotheken zur Datenvisualisierung • Pros → Ähnliches Design wie Matlab →Viele verschiedene Rendering-Backends • Cons → iterative API → ungenügende Standardeinstellungen
- 10. Überblick Python-Datenvisualisierung: Überblick Matplotlib-baisert Bibliotheken entstanden im Wesentlichen aus zwei unterschiedlichen Gründen: • zur Nutzung als Backend für spezifische Anwendungen z.B. für pandas, NetworkX, Cartopy oder yt • als Backend für High-Leel-APIs, wie z.B. für ggplot2, plotnine, HoloViews, GeoViews und seaborn
- 12. Überblick Python-Datenvisualisierung: Überblick D3.js D3.js-baiserte Visualisierungsbibliotheken wie plotly oder bqplot nutzen die umfangreiche und ausgereifte Javascript-Bibliothek zum Erstellen von interaktiven Plots im Web-Browser.
- 14. Überblick Python-Datenvisualisierung: Überblick Javascript Javascript-baiserte Visualisierungsbibliotheken wie Bokeh oder Toyplot nutzen v.a. HTML5 für ihre 2D- Diagramme. Dies erlaubt auch das Entwickeln neuer Plottypen, die nur Grundelemente verwenden. pythreejs, ipyvolume und itk-jupyter-Widgets nutzen hingegen WebGL für Ihre 3D-Diagramme.
- 15. Überblick Python-Datenvisualisierung: Überblick Bokeh Bokeh Vaex HoloViews Datashader Javascript
- 16. Überblick Python-Datenvisualisierung: Überblick Bokeh Bokeh nutzt für 2D-Diagramme HTML5, kann aber auch unregelmäßige 2D-Netze (dreieckige Gitter) und Graphen. Dies erlaubt das Entwickeln neuer Plottypen, die nur Grundelemente von Bokeh verwenden.
- 17. Python-Datenvisualisierung: Diagrammtypen Diagrammtypen Regelmäßige Gitter/rechteckige Netze • Bokeh • Datashader • HoloViews • Matplotlib • Plotly
- 18. Python-Datenvisualisierung: Diagrammtypen Diagrammtypen Statistische Diagramme • Seaborn • bqplotAltair • ggplot2 • plotnine
- 19. Python-Datenvisualisierung: Diagrammtypen Diagrammtypen Unregelmäßige 2D-Netze/dreieckige Gitter • Matplotlib • Bokeh • Datashader • HoloViews
- 20. Python-Datenvisualisierung: Diagrammtypen Diagrammtypen Geografische Daten • Cartopy • GeoViews • ipyleaflet • Plotly
- 21. Python-Datenvisualisierung: Diagrammtypen Diagrammtypen Netzwerke/Graphen • NetworkX • Plotly • Bokeh • HoloViews • Datashader • Graphviz
- 22. Python-Datenvisualisierung: Diagrammtypen Diagrammtypen 3D-Visualisierungen • Plotly • Matplotlib • HoloViews • ipyvolume • pythreejs
- 23. Datengröße Python-Datenvisualisierung: Datengröße Die Architektur und die zugrunde liegende Technologie für jede Bibliothek bestimmen die unterstützten Datenmengen.
- 24. Datengröße Python-Datenvisualisierung: Datengröße OpenGL-Bibliotheken können im Allgemeinen sehr große Raster-Datasets (Gigabyte oder mehr) verarbeiten.
- 25. Datengröße Python-Datenvisualisierung: Datengröße Matplotlib-basierte Bibliotheken können in der Regel Hunderttausende von Punkten verarbeiten.
- 26. Datengröße Python-Datenvisualisierung: Datengröße Javascript-basierte Bibliotheken wie ipywidgets, Bokeh und Plotly verwenden zwar JSON, erweitern sie jedoch um zusätzliche binäre Datentransport- mechanismen, sodass sie nicht nur einige tausend sondern hunderttausende bis Millionen von Datenpunkten verarbeiten können.
- 27. Datengröße Python-Datenvisualisierung: Datengröße WebGL-Bibliotheken, die HTML-Canvas-Elemente verwenden, sind auf höchstens Hunderttausende von Punkten beschränkt.
- 28. Datengröße Python-Datenvisualisierung: Datengröße Serverseitiges Rendern von Datashader oder Vaex ermöglicht Milliarden, Billionen oder mehr Datenpunkte in Webbrowsern. Dazu werden beliebig große verteilte oder nicht zum Kern gehörende Datasets in Bilder fester Größe konvertiert, um sie an den Browser auszuliefern.
- 29. Benutzeroberflächen und Dateiformate Die meisten Bibliotheken können statische Bilder erstellen und zumindest in PNG, SVG oder PDF-Dateien erstellen. Python-Datenvisualisierung: Benutzeroberflächen und Dateiformate
- 30. Benutzeroberflächen und Dateiformate Die meisten Javascript-Bibliotheken können in einem serverlosen Modus betrieben werden. Diagramme können dann interaktiv erschlossen werden, z.B. mit Zoomen, Verschieben etc. ohne dass hierbei Python involviert ist. Python-Datenvisualisierung: Benutzeroberflächen und Dateiformate
- 31. Benutzeroberflächen und Dateiformate Die meisten Javascript-Bibliotheken unterstützen die interaktive Verwendung in Jupyter-Notebooks. ipywidgets unterstützt die Interaktion in Integration mit Jupyter. Python-Datenvisualisierung: Benutzeroberflächen und Dateiformate
- 32. Benutzeroberflächen und Dateiformate Eigenständige webbasierte Dashboards • Plotly-Diagramme können in separaten Apps mit Dash verwendet werden • Der Bokeh-Server stellt Diagramme von Bokeh, HoloViews und GeoViews bereit Python-Datenvisualisierung: Benutzeroberflächen und Dateiformate
- 33. Benutzeroberflächen und Dateiformate Eigenständige webbasierte Dashboards • Die meisten anderen Bibliotheken können mithilfe von Panel bereitgestellt werden (ausgenommen die OpenGL-Bibliotheken). Python-Datenvisualisierung: Benutzeroberflächen und Dateiformate
- 34. Python-Datenvisualisierung: APIs Objektorientierte Matplotlib-Basis-API: • Die API von Matplotlib ermöglicht vollständige Kontrolle der Komposition, ist jedoch komplex APIs
- 35. Python-Datenvisualisierung: APIs Imperative Matplotlib-Pyplot-API: • Die imperativen Befehle im Matlab-Stil sind für einfache Fälle präzise • kompositorisch sind sie jedoch sehr beschränkt APIs
- 36. Python-Datenvisualisierung: APIs Imperative pandas.plot() -API: • Spezialisiert auf Teilmengen von Pandas-Dataframes • nicht direkt kompositorisch, kann aber mehrerePlot- Objekte zurückgeben APIs
- 37. Python-Datenvisualisierung: APIs Deklarative Grafik-APIs: Von «The Grammar of Graphics» inspirierte Bibliotheken wie ggplot, plotnine, Altair erlauben einfach, grafische Grundelemente wie Achsen und Glyphen eines Diagramms zu gestalten APIs
- 38. Python-Datenvisualisierung: APIs Deklarative Grafik-APIs: Von The Grammar of Graphics inspirierte Bibliotheken wie ggplot2, plotnine, Altair erlauben einfach, grafische Grundelemente wie Achsen und Glyphen eines Diagramms zu gestalten APIs
- 39. Python-Datenvisualisierung: APIs Deklarative Daten-APIs: HoloViews und GeoViews bieten eine deklarative und kompositorische High-Level-APIs, die sich auf das Kommentieren, Beschreiben und Arbeiten mit visualisierbaren Daten konzentrieren. APIs
- 40. Python-Datenvisualisierung: APIs Deklarative Daten-APIs: HoloViews und GeoViews bieten eine deklarative und kompositorische High-Level-APIs, die sich auf das Kommentieren, Beschreiben und Arbeiten mit visualisierbaren Daten konzentrieren. APIs
- 41. Zukunftsvision Python-Datenvisualisierung: Zukunftsvision • OpenGL wird durch WebGL abgelöst • Große Daten → Vaex, Datashader • Widget- und App-Unterstützung • pandas.plot()-API ist De-facto-Standard für 2D-Diagramme