[@mohsin.shaikh324] Matplotlib vs. Seaborn vs. Plotly

Python 데이터시각화 3대장

그렇다고 한다

https://medium.com/@mohsin.shaikh324/matplotlib-vs-seaborn-vs-plotly-a-comparative-guide-c99a0059c09f

Matplotlib vs. Seaborn vs. Plotly: A Comparative Guide

원문은 위에 있다.

 

Matplotlib

Matplotlib is a comprehensive library
for creating static, animated, and interactive visualizations in Python.
Matplotlib makes easy things easy and hard things possible.

 

• Matplotlib은 광범위한 정적, 대화형 및 애니메이션 시각화를 만드는 데 필요한 포괄적인 도구 세트를 제공하는 기본 라이브러리이다.
• 매우 다재다능하며 기본 선 및 막대 그래프에서 복잡한 시각화에 이르기까지 모든 것을 만드는 데 사용할 수 있다.

장점:

• 시각화에 대한 광범위한 사용자 정의 옵션을 제공.
• 플롯의 디자인과 스타일을 세밀하게 제어할 수 있다.
• 다양한 플롯 유형과 차트 구성을 지원.

단점:

• 특정 유형의 시각화를 구현하려면 더 많은 코드 작성이 필요하다.
• 세분화된 구문으로 인해 학습 곡선이 가파르다.
  • 종류가 많은 구문들

Seaborn 

Seaborn is a Python data visualization library based on matplotlib.
It provides a high-level interface for drawing attractive and informative statistical graphics.

 

장점:

• 심미적으로 아름다운 시각화를 위해 기본 테마와 색상 팔레트를 제공.
• 고급 통계 이미지를 쉽게 만들 수 있다.
• 다변량 관계의 시각화에 대한 지원을 제공한다.

단점:

• Matplotlib보다 사용하기 쉽지만, 고도로 커스텀된 시각화에는 제한이 있을 수 있다.

Plotly

Plotly's Python graphing library makes interactive, publication-quality graphs.

• Plotly는 웹 애플리케이션이나 노트북에 내장할 수 있는 대화형 및 동적 시각화를 만드는 데 중점을 둔다.
• 시각적으로 매력적인 대시보드와 대화형 데이터 탐색을 만드는 데 적합.
• 오픈소스

장점:

• 사용자 입력에 반응하는 동적이고 대화형 시각화를 제공한다.
• 3D 플롯과 지리적 지도를 포함한 다양한 차트 유형을 지원.
• 대화형 대시보드와 웹 애플리케이션을 만들 수 있다.

단점:

• 대화형 특성으로 인해 렌더링에 더 많은 리소스가 필요할 수 있습니다.
• 대화형 기능을 효과적으로 사용하는 방법을 배우려면 시간이 걸릴 수 있습니다.

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Conclusion

• Matplotlib, Seaborn, Plotly 중에서 무엇을 선택할지는 궁극적으로 프로젝트 요구 사항, 코딩에 대한 친숙도, 만들고자 하는 시각화 유형에 달려있다.
  • Matplotlib은 광범위한 사용자 정의를 제공하지만 더 많은 코드를 요구하고,
  • Seaborn은 기본 제공 테마로 통계적 플롯을 간소화하며,
  • Plotly는 동적이고 대화형 시각화를 만드는 데 탁월하다.

• 플롯 미학에 대한 정확한 제어를 선호하고 코드 작성에 익숙하다면 Matplotlib.
• 덜한 노력으로 정보적인 통계적 플롯을 목표로 한다면 Seaborn.
• 사용자를 참여시키는 대화형 대시보드와 웹 애플리케이션의 경우 Plotly