Matplotlib یا Seaborn ؟ کدام کتابخانه تصویرسازی داده پایتون مناسب است؟

پایتون یک زبان همه کاره است که می‌توانید از آن برای انواع کارهای تصویرسازی داده استفاده کنید. تصویرسازی داده‌ها نمایش گرافیکی داده‌ها است که یک مجموعه داده عظیم را به نمودارهای کوچک تبدیل می‌کند، بنابراین به تجزیه و تحلیل داده‌ها، استخراج بینش و پیش‌بینی‌‌ کمک می‌کند. تصویرسازی یک عنصر ضروری از علم داده است که داده‌های پیچیده را قابل درک‌تر و قابل دسترس‌تر می‌کند. Matplotlib و Seaborn دو کتابخانه محبوب برای این کار در پایتون هستند و ابزار کاملی برای تولید تصویرهای ثابت، متحرک و تعاملی در پایتون ارائه می‌دهند. بنابراین، کدام یک را باید استفاده کنید؟ در اینجا، ما Matplotlib و Seaborn را با هم مقایسه می‌کنیم و به شما کمک می‌کنیم تصمیم بگیرید کدام کتابخانه برای شما مناسب است. پس از آن، به صورت گام به گام در یکی از قسمت‌های دوره‌ی آموزش تصویرسازی داده‌‌ها با Seaborn یاد می‌گیریم که رسم نمودارهای مختلف با استفاده از ماژول‌های Seaborn و Matplotlib چه تفاوت‌هایی دارند.

مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های پایتون

Matplotlib یک کتابخانه پایتون موثر و کارامد است که عمدتاً برای رسم نمودارهای دو بعدی آرایه‌ها با کمک کتابخانه‌های دیگری مانند Numpy و Pandas استفاده می‌شود. این کتابخانه، شکل‌ها و محورها را به‌ عنوان اشیاء در نظر می‌گیرد و حاوی API‌های مختلف برای رسم نموداراست. علاوه بر این، این کتابخانه از Pyplot استفاده می کند که یک رابط رایگان و منبع باز شبیه به MATLAB را ارائه می‌دهد و می تواند با سیستم عامل های مختلف و قسمت های گرافیکی آن‌ها کار کند.

Seaborn همچنین یک کتابخانه پایتون است که برای رسم نمودارها از Matplotlib، Pandas و Numpy استفاده می‌کند. این کتابخانه که بر اساس Matplotlib ساخته شده است برای تصویرسازی داده‌های تک متغیره و دو متغیره استفاده می‌شود. Seaborn در استفاده از فریم‌های داده Pandas کارامدتر است و از روش‌های پایه برای ارائه گرافیک‌های زیبا در پایتون استفاده می‌کند.

مقایسه Matplotlib و Seaborn

جدول زیر ماژول‌های Matplotlib و Seaborn را با هم مقایسه می‌کند:

Matplotlib

Seaborn

عملکرد

Matplotlib برای ساخت نمودارهای پایه استفاده می‌شود و مجموعه داده را به کمک نمودارهای خطی، پراکندگی، دایره‌ای، هیستوگرام، میله‌ای و غیره تصویرسازی می‌کند.

Seaborn برای نمودارهای آماری پیشرفته بهتر است و الگوها و نمودارهای متعددی برای تصویرسازی داده‌ها دارد. از تم‌های جذاب استفاده می‌کند و به ادغام همه داده‌ها در یک نمودار واحد کمک می‌کند.

syntax

از نحوی استفاده می‌کند که نسبتاً پیچیده است. برای مثال:

Matplotlib.pyplot.bar(x-axis,y-axis))

نحو یک نمودار میله‌ای است.

نحو نسبتاً ساده‌ای دارد که یادگیری و درک آن را ساده‌تر می‌کند.

مثال: seaborn.barplot(x,y) نحو یک نمودار میله‌ای است.

شکل‌های متعدد

می‌توان همزمان بسیاری از شکل‌ها را باز کرد و با آن‌ها کار کرد.

می‌توانید شکل فعلی را با استفاده از دستور

()matplotlib.pyplot.close ببندید.

تمام شکل‌ها را با استفاده از این نحو ببندید: matplotlib.pyplot.close("all")

Seaborn زمان ایجاد هر شکل را تعیین می‌کند که ممکن است منجر به مشکلات حافظه (OOM) شود.

تصویرسازی

Matplotlib به خوبی با Numpy و Pandas در ارتباط است و به عنوان یک بسته گرافیکی برای تصویرسازی داده‌ها در پایتون عمل می‌کند.

Pyplot ویژگی‌ها و نحوی مشابه در MATLAB ارائه می‌دهد. بنابراین کاربران متلب به راحتی می‌توانند آن را مطالعه کنند.

Seaborn در مدیریت فریم‌های داده Pandas کارامدتر است. از مجموعه ساده‌ای از تکنیک‌ها برای تولید تصاویر دوست داشتنی در پایتون استفاده می‌کند.

انعطاف پذیری

Matplotlib بسیار سفارشی و قوی است.

Seaborn با کمک تم‌های پیش فرض خود از همپوشانی نمودارها جلوگیری می‌کند.

فریم ها و آرایه های داده

Matplotlib به طور موثر با فریم‌ها و آرایه های داده کار می‌کند، نمودارهای مختلف را با استفاده از Pandas و Numpy ترسیم می‌کند. شکل‌ها و محورها را به عنوان اشیا در نظر می‌گیرد. این شامل API های مختلف stateful برای رسم است. بنابراین متدهایی مانند ()plot می‌توانند بدون پارامتر کار کنند.

Seaborn نسخه توسعه یافته Matplotlib است که از Matplotlib، Numpy و Pandas برای ترسیم نمودارها استفاده می‌کند و کل مجموعه داده را به عنوان یک مجموعه واحد در نظر می‌گیرد. Seaborn چندان stateful نیست و بنابراین هنگام فراخوانی متدهایی مانند ()plot به پارامترهایی نیاز است.

حالا که با ابعاد مختلف این دو کتابخانه آشنا شدیم و مقایسه‌ی بین آنها را دیدیم، بهتر است در عمل بررسی کنیم و ببینیم نمودارهای مشابه در Matplotlib و seaborn چگونه رسم می‌شوند و هر کدام چه مزایا و معایبی دارند.

برای این کار پیشنهاد می‌کنیم بهتر است با هر کدام از این دو کتابخانه بیشتر آشنا شوید.

عنوان تبلیغ: آموزش تصویرسازی داده‌ها با Matplotlib

عنوان تبلیغ: آموزش تصویرسازی داده‌ها با Seaborn

در یکی از قسمت‌های آموزشی انتهایی در دوره‌ی seaborn و هنگامی که شما آشنا با هر دو کتابخانه شدید ما به مقایسه‌ی نمودارهای زیر و نحوه‌ی رسم آن در هر دو کتابخانه‌ی Seaborn و Matplotlib می‌پردازیم:

رسم نمودارهای پایه در Matplotlib در مقابل Seaborn

در این بخش به صورت عملی و با استفاده از ماژول‌های Matplotlib و Seaborn نمودارهای پایه ایجاد می‌کنیم و آنها را باهم مقایسه می کنیم

نمودارهای پراکندگی

نمودار پراکندگی نموداری است که در آن مقادیر دو متغیر در امتداد دو محور رسم می

‌شوند و الگوی نقاط به‌دست‌آمده هر گونه همبستگی را نشان می‌دهد.

نمودارهای خطی

نمودار خطی سیر تکاملی یک یا چند متغیر عددی را نشان می‌دهد و یکی از رایج‌ترین انواع نمودار برای مجموعه‌های داده سری زمانی و رگرسیون است.

نمودارهای هیستوگرام

هیستوگرام نموداری است که به ما امکان می‌دهد توزیع فرکانس زیربنایی مجموعه‌ای از داده‌های پیوسته را کشف و رسم کنیم. این نمودار به ما اجازه می‌دهد تا داده‌ها را برای توزیع زیربنایی آن (به عنوان مثال، توزیع نرمال)، نقاط پرت، چولگی و غیره بررسی کنید.

نمودار جعبه‌ای

نمودار جعبه‌ای روشی ساده برای نمایش داده‌های آماری در یک نمودار است که در آن یک مستطیل برای نشان دادن ربع دوم و سوم ترسیم می‌شود، معمولاً با یک خط عمودی در داخل برای نشان دادن مقدار میانه و چارک پایین و بالایی به صورت خطوط افقی در دو طرف مستطیل نشان داده شده است.

نمودارهای ویولن (Violin)

نمودارهای ویولن مشابه نمودارهای جعبه‌ای هستند، با این تفاوت که چگالی احتمال داده‌ها را در مقادیر مختلف نیز نشان می‌دهند. این نمودارها شامل نشانگری برای میانه داده‌ها و کادری است که محدوده بین چارکی را نشان می‌دهد، مانند نمودارهای جعبه‌ای استاندارد. روی این نمودار جعبه‌ای، تخمین چگالی هسته قرار گرفته است.

نمودارهای میله ای

نمودار میله‌ای نموداری است که داده‌های طبقه بندی شده را با میله‌های مستطیلی با طول‌های متناسب با مقادیری که نشان می‌دهند، ارائه می‌دهد. نمودار میله‌ای مقایسه بین دسته‌های گسسته را نشان می‌دهد. یکی از محورهای نمودار، گروه‌های خاص در حال مقایسه را نشان می‌دهد و محور دیگر مقدار اندازه‌گیری شده را نشان می‌دهد. تفاوت بین نمودار میله‌ای و نمودار هیستوگرام در این است که نمودار میله‌ای نمایش گرافیکی داده‌های طبقه‌بندی شده است در حالی که هیستوگرام نمایش بصری داده های گروه‌بندی شده به طور پیوسته است.