Создание динамических визуализаций хороплета с использованием Plotly
Создание динамических визуализаций хороплета с помощью Plotly воплощение движущихся образов
Использование простого в изучении пакета для создания сложной визуализации
Визуализация данных — это шаг, который часто пропускают данные ученые. Визуализация помогает нам рассказывать истории, анализируя и подготавливая данные в понятной форме. Убирая технические детали и шум, а также выделяя ключевую информацию, данные ученые могут объяснить важность своей работы неспециалистам и руководителям.
Существует множество инструментов для визуализации данных. В течение многих лет Microsoft Excel был доминирующим инструментом для статической визуализации. С течением времени мы перешли к динамичным визуализациям и возможности показать больше данных в более чистом виде. Два типа инструментов помогли создать динамичные визуализации.
- Бизнес-аналитические и аналитические программы: Tableau, PowerBI
- Открытые программные библиотеки: D3.js, Plotly Dash
Сторонние программные инструменты, такие как Tableau и PowerBI, отлично подходят для неспециалистов. Интерфейсы Drag and Drop и абстракции позволяют аналитикам легко создавать динамические панели управления. Недостатки заключаются в следующем:
- программные инструменты дорогие
- небольшой кривой обучения для изучения этих инструментов
- ограничения на дизайн визуализации: некоторые компоненты могут быть недоступны в программе
Открытые программные библиотеки отлично подходят для технически подкованных людей. Люди, знакомые с программной разработкой, могут следовать документации, чтобы легко создавать гибкие динамичные визуализации. Более того, эти пакеты бесплатны (Plotly предлагает платную версию для своих компонентов Dash для предприятий).
- Объявляем о проведении 2024 года Саммитов по Data Engineering & Ai X Innovation
- Наращенные ансамбли для продвинутого прогнозного моделирования с использованием H2O.ai и Optuna
- Top 12 лидеров в области Data Science, за которыми стоит следить в 2024 году.
Разница между D3.js и Plotly следующая:
- D3.js разработан на языке JavaScript, а Plotly разработан на языке Python
- D3.js дольше существует, чем Plotly, и, таким образом, имеет более развитую сообщество и взрослую экосистему (обширные примеры и учебники).
- Для эффективного использования D3.js требуется понимание низкоуровневых деталей веб-разработки (HTML, CSS, JavaScript). Plotly абстрагирует такие детали с помощью простых классов Python.
- D3.js имеет крутой кривой обучения из-за его языка JavaScript…
