La visualización de datos es la representación gráfica de los datos. Convierte un gran conjunto de datos en pequeños gráficos, lo que ayuda en el análisis de datos y las predicciones. Es un elemento indispensable de la ciencia de datos que hace que los datos complejos sean más comprensibles y accesibles. Matplotlib y Seaborn actúan como la columna vertebral de la visualización de datos a través de Python.
Matplotlib: es una biblioteca de Python utilizada para trazar gráficos con la ayuda de otras bibliotecas como Numpy y Pandas. Es una poderosa herramienta para visualizar datos en Python. Se utiliza para crear interferencias estáticas y trazar gráficos 2D de arrays. Fue presentado por primera vez por John D. Hunter en 2002. Utiliza Pyplot para proporcionar una interfaz similar a MATLAB, gratuita y de código abierto. Es capaz de manejar varios sistemas operativos y sus backends gráficos.
Seaborn : también es una biblioteca de Python utilizada para trazar gráficos con la ayuda de Matplotlib, Pandas y Numpy. Está construido sobre el techo de Matplotlib y se considera como un superconjunto de la biblioteca Matplotlib. Ayuda a visualizar datos univariados y bivariados. Utiliza hermosos temas para decorar gráficos de Matplotlib. Actúa como una herramienta importante para representar modelos de regresión lineal. Sirve para hacer gráficos de datos estáticos de series temporales. Elimina la superposición de gráficos y también ayuda en su embellecimiento.
Tabla de diferencias entre Matplotlib y Seaborn
| Características | matplotlib | nacido en el mar |
|---|---|---|
| Funcionalidad | Se utiliza para hacer gráficos básicos. Los conjuntos de datos se visualizan con la ayuda de gráficos de barras, histogramas, gráficos circulares, diagramas de dispersión, líneas, etc. | Seaborn contiene una serie de patrones y gráficos para la visualización de datos. Utiliza temas fascinantes. Ayuda a compilar datos completos en un solo gráfico. También proporciona distribución de datos. |
| Sintaxis | Utiliza una sintaxis comparativamente compleja y larga. Ejemplo: Sintaxis para bargraph- matplotlib.pyplot.bar(x_axis, y_axis). | Utiliza una sintaxis comparativamente simple que es más fácil de aprender y comprender. Ejemplo: Sintaxis para bargraph- seaborn.barplot(x_axis, y_axis). |
| Repartir varias cifras | Podemos abrir y usar varias figuras simultáneamente. Sin embargo, están cerrados claramente. Sintaxis para cerrar una figura a la vez: matplotlib.pyplot.close(). Sintaxis para cerrar todas las figuras: matplotlib.pyplot.close(“all”) | Seaborn establece el tiempo para la creación de cada figura. Sin embargo, puede provocar (OOM) problemas de falta de memoria |
| Visualización | Matplotlib está bien conectado con Numpy y Pandas y actúa como un paquete de gráficos para la visualización de datos en python. Pyplot proporciona funciones y sintaxis similares a las de MATLAB. Por lo tanto, los usuarios de MATLAB pueden estudiarlo fácilmente. | Seaborn se siente más cómodo en el manejo de marcos de datos de Pandas. Utiliza conjuntos básicos de métodos para proporcionar hermosos gráficos en python. |
| Flexibilidad | Matplotlib es un altamente personalizado y robusto | Seaborn evita la superposición de tramas con la ayuda de sus temas predeterminados |
| Marcos de datos y arreglos | Matplotlib funciona de manera eficiente con marcos de datos y arrays. Trata figuras y ejes como objetos. Contiene varias API con estado para el trazado. Por lo tanto, los métodos similares a plot() pueden funcionar sin parámetros. | Seaborn es mucho más funcional y organizado que Matplotlib y trata todo el conjunto de datos como una sola unidad. Seaborn no tiene tanto estado y, por lo tanto, se requieren parámetros al llamar a métodos como plot() |
| Casos de uso | Matplotlib traza varios gráficos usando Pandas y Numpy | Seaborn es la versión extendida de Matplotlib que usa Matplotlib junto con Numpy y Pandas para trazar gráficos |