Überblick über die Bibliotheken zur Datenvisualisierung¶
Zunächst erhaltet ihr einen grafischen Überblick auf Basis der zentralen Python-Bibliotheken zur Datenvisualisierung.
Siehe auch
Technologien¶
Im Folgenden findet ihr tabellarische Übersichten über die verschiedenen Python-Bibliotheken zur Datenvisualisierung, ihre Aktivitäten und Lizenzen, so dass ihr einen ersten Anhaltspunkt erhalten könnt, ob die Bibliotheken euren Anforderungen entspricht.
Siehe auch
Zentrale Bibliotheken¶
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Lizenz |
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pandas .plot()-API¶
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Weitere High-Level-APIs¶
Rendern großer Datenmengen¶
Die Architektur und die zugrundeliegende Technologie für jede Bibliothek bestimmen die unterstützten Datengrößen und somit, ob die Bibliothek für mehrdimensionale Arrays, lange Zeitreihen oder andere große Datasets geeignet ist:
OpenGL-basierte Bibliotheken¶
Sie können i.A. sehr große Datensätze (mehrere Gigabyte) verarbeiten.
Matplotlib-basierte Bibliotheken¶
Sie können i.d.R. Hunderttausende von Punkten mit angemessener Leistung verarbeiten oder in bestimmten Sonderfällen (z.B. abhängig vom Backend) mehr.
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Lizenz |
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Javascript-basierte Bibliotheken¶
Sie sind ohne besondere Behandlung beschränkt auf einige tausend bis hunderttausend Punkte. ipywidgets, Bokeh und Plotly nutzen statt JSON jedoch spezielle Transportmechanismen für Binärdaten, sodass sie hunderttausende bis Millionen von Datenpunkten verarbeiten können. Andere Bibliotheken wie ipyvolume, Plotly und in einigen Fällen Bokeh nutzen WebGL, sodass sie bis zu einer Millionen Datenpunkte verarbeiten können.
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Mitwirkende |
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Server-side Rendering¶
datashader oder Vaex ermöglichen Milliarden, Billionen oder mehr Datenpunkte.
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Weitere Bibliotheken¶
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Farbkarten¶
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Mitwirkende |
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Diagrammtypen¶
Statistische Darstellungen¶
Streudiagramme, Linien, Flächen, Balken, Histogramme
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Lizenz |
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Regelmäßige Gitter mit rechteckigen Maschen¶
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Unregelmäßige 2D-Netze (Dreiecksgitter)¶
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Geographie¶
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Graphen und Netzwerke¶
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3D-Darstellungen (Netze, Streudiagramme)¶
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Ruhende Projekte¶
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