Pythonの可視化ライブラリまとめ
Contents
Pythonの可視化ライブラリまとめ#
汎用ツール#
matplotlib#
一番メジャーなライブラリ、ほとんどのグラフはこのライブラリで描画することが可能です。
多機能であることも特徴の一つで、3Dプロットやアニメーションなどもサポートしています。

Fig. 1 matplotlibの例#
seaborn#
matplotlibよりも少しのコードで、より洗練された図を書くことができます。

Fig. 2 seabornの例#
seabornより引用
plotly#
手で動かすことのできる(インタラクティブな)グラフをかけるのが特長です。
Altair#
こちらも、インタラクティブにデータを可視化できるライブラリです。
直接htmlなどにレンダリングして、ファイルとして送ったりできるのが売りみたい。
Bokeh#
またまた、インタラクティブです。Pythonの可視化ライブラリは群雄割拠ですね。
これは使うのが多少簡単らしいです。
地理情報可視化ツール#
位置情報と紐付いたデータを地図上に表示するツールです。
GeoPandas#
地理データをPandasっぽく扱えるのが売りらしいです。
ネットワーク可視化ツール#
グラフ(グラフ理論の方)を可視化できるツールです。
グラフというとあまり馴染みがないかもしれませんが、たとえば、「SNSでユーザー同士がどう繋がっているのか」
みたいな情報を表したものです。
networkX#
可視化だけでなく、データ処理も行えるツールです。
Graphviz#
こちらは、フローチャートチックなプロットができます。
オートマトンをいい感じに表示するのに向いてるかも!

Fig. 3 graphvizの例#