Python は Web データ視覚化テクノロジーを実装します

Python は、さまざまなデータ型と構造を処理できる強力なプログラミング言語です。 Web データ視覚化テクノロジに関しては、Python はデータを表示するための多くのツールとライブラリを提供します。この記事では、Web データの視覚化を実現するための Python ライブラリとテクニックをいくつか紹介します。

1. Matplotlib

Matplotlib は、Python ベースのデータ視覚化ライブラリです。折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフ、散布図など、さまざまな種類のグラフを描画できます。このライブラリは Python 言語と簡単に統合できるため、データの視覚化に使用できます。

以下は、Matplotlib を使用してバイナリ関数をプロットする簡単なコード スニペットです:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-10, 10, 1000)
y = np.sin(x) / x

plt.plot(x, y)
plt.title('sin(x)/x plot')
plt.xlabel('x-axis')
plt.ylabel('y-axis')

plt.show()

上記のコードは、x 軸の範囲で sin(x)/x のグラフをプロットします。 -10 から 10 までのデータ ポイントは 1000 個あります。

2. Bokeh

Bokeh は、インタラクティブな視覚化に焦点を当てた Python データ視覚化ライブラリです。 Bokeh は、Web ページ上でデータを表示するための高レベルの対話性とダイナミクスを提供します。

以下は、Bokeh を使用してインタラクティブな散布図を描画するための簡単なコード スニペットです:

from bokeh.plotting import figure, output_file, show
from bokeh.models import ColumnDataSource

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [6, 7, 2, 4, 5]

source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y))

p = figure(title="Scatter Plot Example", x_axis_label='x', y_axis_label='y')
p.circle('x', 'y', source=source, size=20)

output_file("scatter.html")

show(p)

上記のコードは、ポイントのサイズがサイズに従って設定された散布図を描画します。パラメータ。散布図の一部をマウスでドラッグするとフィードバックがあるため、Web 上でのグラフのレンダリング結果は非常にインタラクティブになります。

3. Plotly

Plotly は、Python を使用してデータ視覚化チャートを作成するために使用できるオンライン データ視覚化ツールです。このツールは、散布図、棒グラフ、ヒート マップなどを含むさまざまな種類のグラフをサポートしています。

以下は、Plotly を使用して棒グラフを描画するための簡単なコード スニペットです:

import plotly.graph_objs as go

trace = go.Bar(x=['January', 'February', 'March', 'April', 'May'],
               y=[28, 26, 36, 25, 29])

data = [trace]
layout = go.Layout(title='Bar Chart Example')

fig = go.Figure(data=data, layout=layout)
fig.show()

上記のコードは、各棒が各月の月収を表す棒グラフを描画します。 Plotly を使用すると、Python 環境でインタラクティブな Web データ視覚化チャートを作成できます。

概要

Python は、Web データ視覚化テクノロジに多くのツールとライブラリを提供する強力なツールです。 Python ライブラリ Matplotlib、Bokeh、および Plotly はすべてデータ視覚化を実現でき、静的グラフをサポートするだけでなく、インタラクティブなグラフも簡単に表示できます。このため、Python は、データ視覚化ツールに精通したデータ サイエンティストや開発者にとって推奨される言語の 1 つとなっています。

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