Se ha hablado mucho sobre Python en este blog y se va a empezar a hablar sobre visualización de datos, pero ¿y si unimos los dos campos? Existen muchas librerías de Python que mejoran la visualización de datos de sus programadores, a continuación señalamos algunas de las más importantes:
Matplotlib es una librería apara crear gráficos para el lenguaje de programación Python. Permite hacer gráficos de calidad en pocas líneas de código. La mayoría de las otras bibliotecas de gráficos de Python están construidas sobre ella ya que en realidad fue la primera que se creó.
Plotly como una plataforma en línea para la visualización de datos, pero ¿sabía también que puede acceder a sus capacidades desde un Python notebook. Hace gráficos interactivos, además ofrece algunos gráficos que no encontrará en la mayoría de las bibliotecas, como, dendrogramas y gráficos 3D.
La librería ggplot se basa en ggplot2, de R. Funciona de manera diferente que matplotlib, le permite superponer componentes para crear un diagrama completo.
Seaborn aprovecha el poder de matplotlib para crear gráficos hermosos en unas pocas líneas de código. La diferencia clave son los estilos y paletas de colores predeterminados de Seaborn, que están diseñados para ser más estéticamente agradables y modernos.
Es una toolbox de Python para visualizar datos geográficos y hacer mapas de diferentes tipos como cloropletas, mapas de calor y mapas de densidad de puntos. Se debe de tener instalado Pyglet (una interfaz de programación orientada a objetos) para usarlo.
Este mes comenzamos nuevas convocatorias de la saga Python para usuario y especialista para ArcGIS; usuario y especialista para ArcGIS Pro.
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