معرفی بهترین کتابخانه‌های گرافیکی پایتون: راهنمای انتخاب کتابخانه گرافیکی مناسب در پایتون

چرا انتخاب صحیح بین کتابخانه های گرافیکی پایتون مهم است؟

در برنامه‌نویسی تجسم داده‌ها و تولید واسط‌های گرافیکی در فهم بهتر اطلاعات بسیار موثر هستند. پایتون کتابخانه های گرافیکی متنوعی دارد که با آن‌ها می‌توانید پروژه‌های بصری را برای تحلیل داده پیاده‌سازی کنید و داشبوردهای مدیریتی را توسعه دهید و ده‌ها کار مفید دیگر کنید! اما کدام یک از کتابخانه های گرافیکی پایتون مناسب‌تر است؟ در این مطلب ابزارهای گرافیک در پایتون را معرفی و مقایسه خواهیم کرد.

دوره‌های آموزشی آکادمی چابک

با تخفیف‌های ویژه آکادمی چابک، یادگیری را شروع کنید!

مشاهده دوره‌ها

1. Matplotlib – استاندارد طلایی برای پروژه گرافیکی پایتون

اغلب توسعه‌دهندگان معتقد هستند که Matplotlib بهترین رابط گرافیکی پایتون است. این کتابخانه یکی از قدیمی‌ترین کتابخانه های گرافیکی در پایتون است که با آن می‌توانید نمودارهای 2D استاتیک، متحرک و تعاملی را بسازید. از Matplotlib بیشتر در تحقیقات علمی، مقاله‌های دانشگاهی و بصری‌سازی داده‌های تحلیلی استفاده می‌شود.

ویژگی‌های Matplotlib به شرح زیر هستند:

1. نمودارهای خطی، هیستوگرام، اسکتر و …
2. یکپارچه با NumPy، Pandas و رابط‌های گرافیکی مانند Tkinter
3. خروجی در فرمت‌های متنوع مانند PNG، SVG، PDF

2. Seaborn – بهترین برای تحلیل‌های آماری

Seaborn بر پایه Matplotlib توسعه یافته و برای کدهای گرافیکی پایتون ساده و زیبا توصیه می‌شود. رنگ‌بندی و تم‌های حرفه‌ای پیش‌فرض و نمودارهای آماری متنوع مانند هیت‌مپ، ویولین پلات، پیر پلات بخشی از ویژگی‌های عالی این کتابخانه هستند. لازم به ذکر است که بیبی از Pandas DataFrames پشتیبانی می‌کند.

موارد استفاده: تحلیل داده، EDA (تحلیل اکتشافی داده‌ها)

3. Plotly – انتخابی قدرتمند برای نمودارهای تعاملی

Plotly یکی از پیشرفته‌ترین کتابخانه های گرافیکی پایتون برای تجسم داده‌های تعاملی است که از بیش از ۴۰ نوع نمودار (۳D، نقشه‌های جغرافیایی و …) پشتیبانی می‌کند. قابلیت تعامل و یکپارچگی با Dash دارد. در صورتی که قصد ساخت رابط کاربری با پایتون برای گزارش‌های مدیریتی و بصری‌سازی داشبوردهای تحلیلی دارید، Plotly گزینه‌ای فوق‌العاده است. توسعه‌دهندگان پایتون اغلب از Plotly برای دشبوردهای تجاری و مانیتورینگ داده‌های بلادرنگ استفاده می‌کنند.

4. Bokeh – انتخابی برای بصری‌سازی داده‌های حجیم

Bokeh برای نمایش داده‌های تعاملی در مرورگرها طراحی شده و عملکرد بهینه‌ای در پردازش حجم بالای داده دارد.

توصیه: برای ساخت پنجره گرافیکی در پایتون از Bokeh بهره‌ بگیرید.

ویژگی‌های مهم Bokeh به شرح زیر است:

1. پشتیبانی از داده‌های استریمینگ و تعاملات بلادرنگ
2. یکپارچه با Pandas و Jupyter Notebooks
3. مناسب برای تجزیه و تحلیل داده‌های حجیم (+10M رکورد)

5. Altair – سادگی در تجسم داده‌ها

Altair یک کتابخانه اعلانی است که به وسیله آن نمودارها را با حداقل کدنویسی می‌توان ساخت. سال انتشار این کتابخانه 2016 است و ویژگی‌های مثبت متعددی هم دارد. برای مثال: جلوگیری از خطاهای معمول برنامه‌نویسی و نمودارهای تعاملی با کمترین کدنویسی (۳-۵ خط) بخشی از ویژگی‌های آن هستند. برای تحقیقات آکادمیک و پروتوتایپ‌های سریع از Altairمی‌توانید استفاده کنید.

6. GeoPandas – بهترین برای نقشه‌برداری و داده‌های جغرافیایی

GeoPandas بر پایه Pandas ساخته شده است و بیشتر برای تحلیل‌های GIS، نقشه‌برداری و علوم محیطی استفاده می‌شود. GeoPandas از Shapefile و GeoJSON پشتیبانی می‌کند و با Matplotlib برای نمایش نقشه‌ها یکپارچه است.

7. HoloViews – کمترین کدنویسی، بیشترین انعطاف

با HoloViews بدون نیاز به کدنویسی زیاد، نمودارهای گرافیکی پیچیده تولید کنید. مهم‌ترین ویژگی‌های این کتابخانه را در لیست زیر مرور کرده‌ایم:

1. یکپارچه با Bokeh و Matplotlib
2. پشتیبانی از Datashader برای پردازش داده‌های حجیم

موارد استفاده: اکتشاف داده‌های پیچیده، بصری‌سازی سریع

8. Pygal – تولید نمودارهای برداری با کیفیت بالا

Pygal نیز از دیگر کتابخانه های گرافیکی پایتون است که برای تولید نمودارهای SVG استفاده می‌شود.

پشتیبانی از نمودارهای تعاملی و انیمیشن‌ها را می‌توانیم مهم‌ترین ویژگی این کتابخانه بدانیم. به همین دلیل هم بیشتر از Pygal برای تجسم داده‌های آنلاین و داشبوردهای وبی استفاده می‌شود.

البته کتابخانه‌های دیگری نیز هستند مانند رابط گرافیکی tkinter در پایتون که برای ساخت اپلیکیشن‌های دسکتاپ با رابط‌های کاربری ساده و تعاملی به کار می‌رود.

مقایسه کتابخانه های گرافیکی پایتون در یک نگاه!

برترین کتابخانه ها و پکیج های گرافیکی پایتون را به صورت کلی در جدول زیر مقایسه کرده‌ایم:

نکته: اگر دنبال ساخت صفحه گرافیکی در پایتون برای تجسم داده‌های عددی هستید، Matplotlib بهترین گزینه است.

کدام کتابخانه را انتخاب کنیم؟

انتخاب کتابخانه درست از میان کتابخانه های گرافیکی پایتون روی سرعت توسعه، خوانایی کد، عملکرد و تجربه کاربری تأثیر زیادی دارد. برای مثال اگر تازه‌کار هستید و می‌خواهید نمودارهای زیبا و خوانا بکشید، Seaborn و Altair گزینه‌های عالی هستند. یا برای ساخت نمودارهای تعاملی که کاربران بتوانند روی آن‌ها زوم کنند یا اطلاعات بیشتری ببینند، Plotly و Bokeh بهترین انتخاب‌ها هستند.

در صورتی که اطلاعات عمیق‌‌تر و بیشتری درباره این کتابخانه‌ها و نحوه استفاده از کتابخانه های پایتون لازم دارید، در دوره‌های عملی، کاربردی و به‌روز ما در آکادمی چابک شرکت کنید! برای دریافت اطلاعات همین الان یک تماس با کارشناسان ما بگیرید.

منبع:

www.index.dev