Analizar y predecir eventos con los datos es una habilidad valiosa, pero también lo es poder transmitir estos hallazgos a otras personas que no tienen una familiaridad con los conjuntos de datos.

El tipo más común de visualización es un gráfico de barras simples, este es un tipo de visualización popular y de uso común para hacer una comparación entre valores y variedad de categorías. Pero hacer esta simple gráfica podemos utilizar hasta Excel, pero que pasa si queremos agregarles más valor a los datos, para ello contamos con varias librerías en Python para crear gráficas detalladas que represente lo que queremos explicar, a continuación, están las librerías más utilizadas:

Matplotlib

A pesar de tener más de una década, sigue siendo la biblioteca más utilizada para visualización en la comunidad de Python. Debido a que fue la primera biblioteca de visualización de datos de Python, se construyeron muchas otras librerías encima o diseñadas para trabajar en conjunto con ella durante el análisis, algunas de ellas son Pandas y Seaborn.

Si bien matplotlib es bueno para obtener una idea de los datos, no es muy útil para crear gráficos con calidad de publicación rápida y fácilmente, inclusive ha sido criticado por sus estilos predeterminados, que tiene una sensación distintiva de los años 90.

Seaborn

Seaborn se integra muy bien con Pandas y es otra biblioteca de software de código abierto para análisis y visualización de datos. Es una librería popular para hacer atractivos gráficos de datos estadísticos en Python.

Aprovecha el poder de matplotlib para crear gráficos hermosos en unas pocas líneas de código. La diferencia clave son los estilos predeterminados y las paletas de colores de Seaborn, que están diseñados para ser más estéticos y modernos, entre las características que ofrecen están:

• Varios temas incorporados que mejoran la estética predeterminada de matplotlib.
• Herramientas para elegir paletas de colores para hacer tramas hermosas que revelan patrones en sus datos.
• Funciones para visualizar distribuciones o para compararlas entre subconjuntos de datos.
• Herramientas que se ajustan y visualizan modelos de regresión lineal para diferentes tipos de variables independientes y dependientes.
• Funciones que visualizan matrices de datos y usan algoritmos de agrupamiento para descubrir la estructura en esas matrices.
• Una función para trazar los datos estadísticos de las series temporales con una estimación flexible y la representación de la incertidumbre en torno a la estimación.
• Abstracciones de alto nivel para estructurar grillas de parcelas que le permiten construir fácilmente visualizaciones complejas.

Bokeh

Bokeh es una librería de fuente abierta y de uso gratuito para cualquier tipo de proyecto, es versátil y se integra muy bien con javascript. Esta es una librería interactiva que fue creada para los navegadores web modernos para visualizar parcelas altamente interactivas y aplicaciones de datos. Con Bokeh se puede crear cualquier tipo de diagrama gráfico, incluidos tableros de instrumentos y variedad de gráficos. Por lo tanto, su fuerza reside en la capacidad de crear gráficos interactivos listos para la web, lo que hace que sea diferente a las dos librerías mencionadas anteriormente.

Bokeh proporciona tres interfaces con distintos niveles de control para adaptarse a diferentes tipos de usuarios:

• El nivel más alto es para crear gráficos rápidamente, incluye métodos para crear gráficos comunes como diagramas de barras, diagramas de cajas e histogramas.
• El nivel medio tiene la misma especificidad de matplotlib y le permite controlar los bloques de construcción básicos de cada gráfico.
• El nivel más bajo está dirigido a desarrolladores e ingenieros de software, no tiene valores predeterminados preestablecidos y requiere que defina cada elemento del gráfico.

Pygal

Es una parte de la librería de Python que exporta gráficos vectoriales en diferentes formas y estilos, es gratuita de código abierto y ha sido ampliamente utilizado debido a sus altas opciones de personalización y simplicidad al mismo tiempo. Las opciones para crear visualizaciones están muy abiertas e incluyen gráficos circulares, gráficos de barras, histogramas, mapas, entre otros, todo depende del aspecto y las sensaciones requeridos del gráfico.

Su principal diferenciador es la capacidad de generar gráficos SVG o gráficos vectoriales escalables. Mientras trabajes con conjuntos de datos pequeños, SVG le hará bien, pero si estás creando gráficos con cientos de miles de puntos de datos, tendrás problemas para renderizar y se volverán lentos.

Plotly

A esta librería también se le conoce como Plot.ly debido a su plataforma en línea. Es una herramienta de visualización en línea que se utiliza para el análisis de datos, gráficos científicos y otras visualizaciones, hay muchas visualizaciones interactivas de calidad profesional en línea que se crearon con este módulo.

Es diferente a las otras librerías de Python ya que es una herramienta interactiva en línea que crea las representaciones, por lo tanto, lo que se está creando con ella se publica en la web. Los gráficos creados son altamente interactivos con consejos de herramientas y variedad de otras opciones, como efecto de zoom, panorámica, selección escala automática, movimiento, reinicio, entre otros. Se modifica fácilmente haciendo clic en diferentes partes y parámetros del gráfico sin conocimiento de código.

Machine Learning sin una visualización adecuada son extremadamente difíciles de analizar. Python es una de las herramientas más innovadoras y populares para la visualización de datos, la buena noticia es que no hace falta mucho para crear una visualización en Python, ya que este lenguaje ha existido por más de veinte años y ha acumulado librerías exclusivas.

Hay múltiples herramientas y opciones para visualizar los datos, sin embargo, tener variedad de opciones complica el asunto y crea confusión para los usuarios. Identificar el método apropiado que se debe usar depende de los requisitos y expectativas del proyecto, la forma correcta es probar diferentes técnicas y entender cuál es apropiada:

• Matplotlib: es el método más simple para las representaciones básicas.
• Seaborn: es ideal para crear gráficos estadísticos visualmente atractivos que incluyen color.
• Bokeh: funciona muy bien para visualizaciones más complicadas e ideal para presentaciones interactivas basadas en web.
• Pygal: funciona bien para generar vectores y archivos interactivos, sin embargo, no tiene flexibilidad como otros métodos.
• Plotly: es la opción más útil y fácil para crear visualizaciones altamente interactivas basadas en la web.