Tự Học Data Science · 26/03/2024 0

04.15 Further Resources

Tài liệu về Matplotlib

Một chương trong một quyển sách không bao giờ hi vọng có thể đề cập đủ tất cả các tính năng và kiểu plot có sẵn trong Matplotlib.Đồng như những gói khác mà chúng ta đã thấy, việc sử dụng chuyên môn của sự hoàn thiện tự động và các chức năng trợ giúp của IPython (xem Trợ giúp và Tài liệu trong IPython) có thể rất hữu ích khi khám phá API của Matplotlib.Hơn nữa, tài liệu trực tuyến của Matplotlib có thể là một tài liệu tham khảo hữu ích.Xem đặc biệt Bộ sưu tập Matplotlib liên kết trên trang đó: nó hiển thị các hình thu nhỏ của hàng trăm loại plot khác nhau, mỗi loại được liên kết đến một trang với đoạn mã Python được sử dụng để tạo nó.Bằng cách này, bạn có thể kiểm tra và tìm hiểu về một loạt các phong cách plot và kỹ thuật trực quan khác nhau.

Để có một cuốn sách dày đặc về Matplotlib, tôi sẽ khuyên bạn đọc Interactive Applications Using Matplotlib, được viết bởi Ben Root, một nhà phát triển chính của Matplotlib.

Các Thư viện Đồ họa Python khác

Mặc dù Matplotlib là thư viện trực quan hóa Python nổi bật nhất, tuy nhiên cũng có một số công cụ hiện đại khác đáng khám phá.

  • Bokeh là một thư viện trực quan hóa JavaScript với giao diện người dùng Python tạo ra các trực quan tương tác cao có khả năng xử lý các tập dữ liệu rất lớn hoặc đang dòng. Giao diện người dùng Python xuất ra một cấu trúc dữ liệu JSON có thể được giải thích bởi công cụ Bokeh JS.
  • Plotly là sản phẩm mã nguồn mở cùng tên của công ty Plotly và tương tự như Bokeh. Do Plotly là sản phẩm chính của một startup, nó đang nhận được nỗ lực phát triển đáng kể. Việc sử dụng thư viện hoàn toàn miễn phí.
  • Vispy là dự án đang được phát triển tích cực tập trung vào việc trực quan hóa động của các tập dữ liệu rất lớn. Do nó được xây dựng để mục tiêu đến OpenGL và tận dụng chíp đồ họa hiệu quả trên máy tính của bạn, nó có thể hiển thị một số trực quan rất lớn và ấn tượng.
  • VegaVega-Lite là biểu đồ mô tả, và là sản phẩm của nhiều năm nghiên cứu vào ngôn ngữ cơ bản của trực quan dữ liệu. Cài đặt hiển thị tham chiếu là JavaScript, nhưng API không phụ thuộc ngôn ngữ. Có một API Python đang được phát triển trong gói Altair. Mặc dù tới mùa hè năm 2016 thì thư viện này vẫn chưa hoàn chỉnh, tôi rất hào hứng với các khả năng của dự án này để cung cấp một điểm tham khảo chung cho trực quan hóa trong Python và các ngôn ngữ khác.

Không gian thể hiện trong cộng đồng Python rất đa dạng, và tôi hoàn toàn mong đợi danh sách này sẽ trở nên lỗi thời ngay khi nó được xuất bản.Hãy đặc biệt chú ý vào những gì sắp tới trong tương lai!