Matplotlib、Seaborn、Bokehは、データ可視化において最もよく使われるPythonのライブラリです。これらのライブラリを使うことで、データ分析の結果をグラフとして分かりやすく表現することができます。本記事では、Matplotlib、Seaborn、Bokehの特徴と、それぞれがどういったグラフを表示できるのかについて解説します。
Matplotlibとは
Matplotlibは、Pythonのグラフ描画ライブラリの中でも最も有名なもののひとつです。Matplotlibを使うことで、折れ線グラフ、ヒストグラム、散布図、等々、多様な種類のグラフを描画することができます。Matplotlibの最大の特徴は、柔軟性が高いということです。グラフの様式をカスタマイズすることができ、細かい設定が可能です。
https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html
https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html
Seabornとは
Seabornは、データ可視化において美しいグラフを描画することができる、Pythonのライブラリです。Seabornは、Matplotlibに基づいて開発されたライブラリであり、Matplotlibと同様に多様な種類のグラフを描画することができます。しかし、SeabornにはMatplotlibにはない、新しいグラフ機能があります。例えば、回帰分析に関するグラフを簡単に描画できることが挙げられます。
https://seaborn.pydata.org/examples/index.html
Bokehとは
Bokehは、Webブラウザ上でインタラクティブなグラフを描画することができる、Pythonのライブラリです。Bokehを使うことで、スクロール、ズーム、プロット間の連携など、多様なインタラクティブな機能をグラフに追加することができます。また、BokehはMatplotlibやSeabornと比較して設定が少なく、簡単に使い始めることができます。Bokehは、特に大量のデータを扱う場合に向いています。
Matplotlib、Seaborn、Bokehは、どれも優れたデータ可視化ライブラリであり、それぞれの特徴と得意とするグラフを理解することで、より高度なグラフ作成が可能となります。どのライブラリを使うかは、用途やシナリオによって異なるため、自分にとって最適なライブラリを選択することが大切です。また、これらのライブラリを組み合わせることで、より高度なデータ可視化を実現することもできます。
https://docs.bokeh.org/en/latest/docs/gallery.html
