Инструменты, которые выведут ваши информационные панели, документы и рабочие процессы на новый уровень. Причем совершенно бесплатно!

Привет, меня зовут Йогеш, и имею довольно большой опыт работы с React,.NET и AI. Но есть одна вещь, к которой я питаю особую страсть: создание красивых и интерактивных визуализаций данных.

В последнее время я с головой погрузился в мир библиотек визуализации с открытым исходным кодом. Я тестировал их на информационных панелях, пробовал применять для геопространственных данных и даже интегрировал некоторые из них в свои инструменты искусственного интеллекта. Эта статья представляет собой подборку моих личных фаворитов с учетом их популярности на GitHub.

Если вы занимаетесь фронтенд‑разработкой, аналитикой данных, являетесь владельцем продукта или создаете внутренние инструменты разработчика, то этот список станет для вас незаменимым руководством по выбору надежных инструментов для достижения желаемых результатов. Давайте же приступим!

JavaScript / фронтенд библиотеки визуализации 

1️⃣ D3.js — Ультимативная среда для построения графиков

GitHub: D3.js ⭐ ~ 111 тысяч звезд. Лучше всего подходит для: полного контроля над визуализациями на основе SVG и DOM. Это бесплатная JavaScript‑библиотека для визуализации данных с открытым исходным кодом. Благодаря своей низкоуровневой методологии, основанной на веб‑стандартах, она предоставляет непревзойденную свободу в создании динамичных визуализаций ваших данных. D3 стала ключевым компонентом, лежащим в основе многих высокоуровневых библиотек, способствуя созданию инновационных визуализаций, отмеченных наградами. Кроме того, ее поддерживает активное глобальное сообщество специалистов по обработке данных.

D3 — это легенда в мире визуализации данных для фронтенда. Это первый инструмент, который я попробовал, когда захотел создать глобус с анимированными тектоническими плитами (да, было дело).

Если вам нужен точный контроль, анимированные переходы или нестандартные диаграммы, то D3 — ваш выбор. Однако хочу вас предупредить: его освоение требует времени и усилий. Вам придется писать куда больше кода, чем с Chart.js или ECharts.

«С этой библиотекой интересно работать… и результаты выглядят впечатляюще. Но она грешит излишествами, если вы не настраиваете все с нуля».

Обычно я избегаю использовать D3 для нагруженных React приложений, если только не создаю что‑то действительно уникальное. Тем не менее, ее необходимо знать всем, кто серьезно относится к искусству обработки данных.

2️⃣ Mermaid — Диаграммы без возни с отрисовкой

GitHub: Mermaid ⭐ ~ 80.5 тысяч звезд. Лучше всего подходит для: быстрого построения диаграмм на основе Markdown: блок‑схемы, диаграммы последовательности, диаграммы Ганта.

? Mermaid стала победителем премии JS Open Source Awards 2019 в категории «Самое захватывающее использование технологии»!!!

Я открыл для себя Mermaid, когда писал документацию для внутреннего инструмента разработчика. Я был поражен тем, что мог быстро создать блок‑схему, используя обычный Markdown, и при этом все работало как надо.

graph TD

A[Start] ‑→ B{Is it useful?}

B — Yes ‑→ C[Use it]

B — No ‑→ D[Ignore]

..и бум: интерактивная диаграмма готова.

«Быстро, безболезненно и красиво».

Если вы работаете с документами, wiki или архитектурными диаграммами, Mermaid сэкономит вам много времени. Единственный недостаток — масштабирование больших диаграмм может быть немного неудобным.

3️⃣ Chart.js — Быстрые, понятные графики

GitHub: Chart.js ⭐ ~ 66.1 тысяч звезд. Лучше всего подходит для: быстрого построения столбчатых, линейных, круговых диаграмм с адаптивным поведением.

Если я занимаюсь разработкой информационной панели для администратора или мне нужно быстро визуализировать статистику для клиента, то эта библиотека будет моим первым выбором.

Почему? Потому что она очень проста в использовании.

«Легкая и быстрая… идеально подходит для прототипирования».

Она отлично справляется с большинством задач, связанных с созданием информационных панелей, хоть и не предлагает 3D‑графики или каких‑либо навороченных интерактивных функции. В основе Chart.js лежит canvas, что обеспечивает хорошую работу на устройствах, но не со сложными конфигурациями DOM или SVG.

4️⃣ Apache Superset — Ваша бесплатныйы BI-дашборд

GitHub: Superset ⭐ ~ 66.7 тысяч звезд. Лучше всего подходит для: панелей мониторинга на основе SQL, визуального анализа данных.

Apache Superset — это мощная современная платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для анализа и визуализации данных. В современном мире IT‑технологии становятся все более популярными, вытесняя традиционные, зачастую дорогостоящие инструменты бизнес‑аналитики (BI). Superset предлагает гибкое и масштабируемое решение для визуализации данных практически из любого SQL‑совместимого источника. Независимо от того, являетесь ли вы дата‑аналитиком, специалистом по обработке данных или частью растущего стартапа или предприятия, Superset станет вашим надежным помощником в этом процессе.

Что выделяет Superset:

• Интуитивно понятный конструктор диаграмм: Superset предлагает интуитивно понятный интерфейс, позволяющий пользователям создавать многофункциональные интерактивные панели мониторинга без необходимости написания кода.

• Расширенный редактор SQL: Для опытных пользователей в Superset предусмотрена встроенная SQL IDE. Она позволяет создавать сложные запросы и просматривать данные в режиме реального времени, что делает ее идеальным инструментом для глубокого анализа необработанных данных.

• Легкий семантический слой: Superset оснащен базовым семантическим слоем, который упрощает определение повторно используемых метрик и измерений. Это делает процесс анализа более упорядоченным и последовательным.

• Широкая совместимость с базами данных: Superset поддерживает практически все базы данных, использующие SQL, без необходимости дополнительных настроек, включая PostgreSQL, Snowflake и BigQuery, обеспечивая беспрепятственный доступ к вашим данным.

• Разнообразные варианты визуализации: Superset предлагает широкий спектр типов диаграмм, от простых столбчатых и круговых до карт и визуализаций временных рядов. Вы можете выбрать тот вариант, который лучше всего удовлетворяет ваши потребности.

• Встроенное кэширование: Для повышения производительности Superset включает облегченный слой кэширования, который значительно снижает нагрузку на базы данных.

• Надежная модель безопасности: Управление доступом на основе ролей (RBAC), OAuth и другие гибкие параметры аутентификации делают Superset надежным выбором для команд любого размера.

• Настраиваемость и расширяемость: Разработчики могут использовать его API для добавления собственных функций или адаптации к текущим потребностям бизнеса.

• Облачная архитектура: Разработанный для масштабирования, Superset может быть легко развернут в облачных средах и поддерживает контейнеризацию, например, через Docker или Kubernetes.

5️⃣ ECharts — Высокопроизводительный универсал

GitHub: ECharts ⭐ ~ 63.8 тысяч звезд. Лучше всего подходит для: BI‑дашбордов, больших наборов данных, красивых и быстрых диаграмм.

Когда я только начал использовать ECharts, меня поразило качество его документации. API был логичным и понятным, он поддерживает canvas и SVG, и вообще все выглядит просто великолепно. В последнем релизе Apache ECharts 5 основное внимание было уделено улучшению сторителлинга графиков, что делает его еще более удобным инструментом визуализации для разработчиков.

«Чрезвычайно хорошо документированный, согласованный API, быстрый».

6️⃣ Plotly.js — Интерактивность + мощная поддержка научных юзкейсов

GitHub: Plotly.js ⭐ ~ 17.6 тысяч звезд. Лучше всего подходит для: масштабируемых, панорамируемых научных 3D‑графиков и карт.

Мне нравится использовать Plotly.js, когда моему приложению необходимо активное взаимодействие с графиком. Эта библиотека особенно популярна в сфере науки и финансов. Для Python и R есть отдельные модули (называемые Plotly.com и Plotly.R соответственно), которые работают на основе автономной библиотеки визуализации данных JavaScript Plotly.js. С помощью этого приложения можно создавать разнообразные виды диаграмм и визуализаций, такие как финансовые графики, SVG‑ и тайл‑карты, научные диаграммы, 3D‑графики, статистические диаграммы и многое другое.

Однако есть и недостатки. Некоторые пользователи жалуются на качество документации — порой вам приходится тратить больше времени на поиск информации в Google, чем на сам код.

7️⃣ Deck.gl — Визуализируйте мир (буквально)

GitHub: Deck.gl ⭐ ~ 12.8 тысяч звезд. Лучше всего подходит для: геопространственных, WebGL, масштабных карт и наложений.

Если вам необходимо визуализировать тысячи или даже миллионы точек данных на карте, Deck.gl — это идеальный инструмент для решения этой задачи. Впервые я использовал ее в приложении для моделирования логистики, и она с легкостью справлялась с самой сложной работой.

Deck.gl настоятельно рекомендуется для всех задач, связанных с картами, перемещениями, тепловыми картами и логистикой.

Если вы хотите создавать насыщенные, интерактивные и высокопроизводительные визуализации больших наборов данных прямо в браузере, то Deck.gl может стать вашим новым любимым инструментом. Построенный на основе WebGL2 (а теперь и WebGPU), Deck.gl берет на себя всю тяжелую работу по визуализации сложных данных, позволяя вам сосредоточиться на аналитике и не тратить время на низкоуровневый рендеринг.

Deck.gl — это мощный инструмент, который позволяет преобразовывать необработанные данные, обычно представленные в виде массива JSON, в потрясающие многоуровневые визуальные эффекты. Представьте себе карты со светящимися диаграммами рассеяния, анимированными траекториями полета, 3D‑зданиями или тепловыми картами, которые наслаиваются на улицы и местность. Deck.gl поддерживает все виды представлений, включая наложение карт, 3D‑ракурсы от первого лица и ортографические (плоские) проекции.

Преимущества deck.gl:

• Производительность в масштабе: Deck.gl оптимизирован для быстрой и плавной визуализации миллионов точек данных.

• Подключаемые слои: В вашем распоряжении обширная библиотека готовых слоев, включающая точки, линии, полигоны, текст, дуги и многое другое, что может помочь вам быстро приступить к работе.

• Встроенные интерактивные функции: Поддержка событий наведения курсора, взаимодействия по клику, выделения, фильтрации и многих других функций, обеспечивающих увлекательное взаимодействие с визуализацией.

• Удобство в работе с картами: Deck.gl легко интегрируется с популярными картографическими платформами, такими как Mapbox и Google Maps, а также с любыми другими вендорами карт на основе тайлов.

• Гибкость и настраиваемость: Каждый визуальный слой предлагает широкий спектр параметров конфигурации — архитектура Deck.gl разработана с учетом возможности расширения для удовлетворения различных пользовательских потребностей.

• Удобство в разработке: Вы можете свободно расширять или переопределять базовые классы, чтобы адаптировать их к специфике вашего проекта. Создаете ли вы собственные шейдеры или уникальную логику слоев, Deck.gl предоставляет вам полный контроль над процессом разработки.

В заключение, deck.gl — это не просто инструмент для создания восхитительных визуальных эффектов. Она была создана для серьезных приложений, которые оперируют большими объемами данных. Независимо от того, создаете ли вы геопространственную информационную панель, систему отслеживания логистики в реальном времени или просто экспериментируете с интерактивными историями данных, deck.gl поможет воплотить ваши идеи в жизнь — с высокой производительностью и невероятным вниманием к деталям.

Python / Data Science библиотеки

8️⃣ Matplotlib — Python-легенда

GitHub: Matplotlib ⭐ ~ 21.3 тысяч звезд. Лучше всего подходит для: полного контроля над графиком, тонкой настройки макета.

Этот классический инструмент — must‑have для всех, кто когда‑либо создавал графики на Python. Он мощный, но, безусловно, не для новичков.

Я до сих пор пользуюсь Matplotlib, когда мне нужно построить многоосевой график или экспортировать изображение в высоком разрешении. Если вы когда‑либо работали с данными на Python, то, вероятно, уже знакомы с Matplotlib. Это одна из самых старых и широко используемых библиотек для создания визуализаций, и на то есть веские причины.

Matplotlib можно сравнить со швейцарском армейском ножом в мире построения графиков данных. Он способен создавать разнообразные визуальные эффекты: от простых линейных графиков и столбчатых диаграмм до сложных 2D‑графиков и даже некоторых 3D‑визуализаций. Независимо от того, требуется ли вам быстрая диаграмма для анализа или детальный график для научной работы, Matplotlib гарантирует качество уровня публикаций.

Почему так много специалистов по работе с данными все еще используют Matplotlib?

• Точность и контроль: Matplotlib дает вам полный контроль над всеми элементами вашего графика — от отметок осей и надписей до стилей шрифтов и размеров рисунков. Это особенно полезно, когда вы готовите визуальные материалы для научных работ или подробных отчетов.

• Кроссплатформенность и универсальность: Matplotlib без проблем работает в скриптах Python, блокнотах Jupyter, оболочках Python/IPython и веб‑приложениях. Она также легко интегрируется со многими графическими фреймворками, такими как Tkinter, wxPython, Qt и GTK.

• Поддержка различных форматов: Экспортируйте свои визуальные элементы в различные форматы — PNG, PDF, SVG, EPS или даже в интерактивные форматы, поддерживаемые вашей средой.

• Интерактивные среды: Благодаря поддержке виджетов и обновлениям в режиме реального времени в блокнотах Jupyter Matplotlib не ограничен только статическими диаграммами. Вы можете создавать интерактивные графики, особенно в сочетании с такими инструментами, как ipympl или mplcursors.

• Исследователи ему доверяют: Matplotlib уже давно пользуется доверием в научных вычислительных и академических исследовательских сообществах благодаря своей точности и стабильности.

• Сообщество и экосистема: Благодаря тысячам примеров и активной поддержке сообщества, почти каждая проблема визуализации, о которой вы можете подумать, уже решена в Matplotlib.

Так в чем подвох?

Справедливости ради стоит отметить, что Matplotlib не является самой современной или интуитивно понятной библиотекой, особенно если сравнивать ее с более новыми инструментами, такими как Seaborn, Plotly или Altair. Порой ее синтаксис может показаться сложным и запутанным, особенно для новичков. Однако, как только вы освоите структуру Matplotlib, она станет вашим верным помощником в создании потрясающих визуализаций данных.

9️⃣ PyGWalker — Магия графического интерфейса внутри блокнотов Jupyter

GitHub: PyGWalker ⭐ ~ 15 тысяч звезд. Лучше всего подходит для: Low‑code point‑and‑click визуализации в Jupyter.

Представьте себе Tableau в вашем Python‑блокноте. PyGWalker автоматически генерирует диаграммы из датафреймов pandas, позволяя вам взаимодействовать с ними визуально.

Если вы когда‑либо чувствовали себя перегруженными, работая с кодом, диаграммами и очисткой данных в своем блокноте Jupyter, то вам обязательно стоит познакомиться с PyGWalker. Этот удивительно мощный инструмент превращает ваш датафрейм pandas в интерактивную песочницу для визуального изучения, позволяя вам перетаскивать элементы и создавать диаграммы без необходимости написания кода.

Да, это произносится как «Pig Walker» («выгуливающий свиней» — не спрашивайте ?). Это название является сокращением от Python binding of Graphic Walker — проекта с открытым исходным кодом, который был создан как бесплатная альтернатива Tableau. Если вы уже использовали Tableau раньше, то с PyGWalker вы почувствуете себя как дома.

Что делает PyGWalker таким особенным?

• Drag‑and‑drop анализ данных: Вам не нужно писать сложный код для создания графиков. Просто загрузите свой датафрейм, откройте пользовательский интерфейс PyGWalker и начните создавать диаграммы одним кликом мыши — столбчатые диаграммы, точечные диаграммы, тепловые карты и многое другое.

• Работа в формате Tableau — внутри Jupyter: PyGWalker легко интегрируется с вашим существующим рабочим процессом Jupyter. Вам не нужно переключать инструменты или контекст. Это все равно что иметь конструктор информационных панелей прямо в вашем коде на Python.

• Очистка и аннотирование данных: Помимо простой визуализации, PyGWalker предлагает интерактивные функции для очистки, фильтрации и аннотирования ваших данных. Это незаменимый инструмент для подготовки наборов данных перед моделированием.

• Запросы на естественном языке: Одна из самых привлекательных особенностей PyGWalker — его способность понимать обычный английский язык! Вы можете задавать вопросы о своих данных в естественной форме и получать наглядные ответы. Например, если вы попросите отобразить средний объем продаж по регионам, то сразу увидите соответствующий график.

• Построен на основе Graphic Walker: В основе PyGWalker лежит графический движок с открытым исходным кодом Graphic Walker, который вдохновлен такими инструментами, как Tableau и Power BI. Однако, в отличие от них, PyGWalker полностью бесплатен и открыт для разработчиков.

• Легковесный и с открытым исходным кодом: PyGWalker имеет открытый исходный код, активно поддерживается и не перегружает вашу среду. Его установка очень проста: достаточно выполнить команду pip install pygwalker.

За что его любят специалисты по обработке данных 

Для многих аналитиков и ученых процесс написания кода в matplotlib или seaborn и настройки графиков может стать слишком утомительным и нарушить ход исследований. Однако PyGWalker предлагает более быстрый и удобный способ исследования, визуализации и получения информации, не отказываясь при этом от возможностей Python.

Это особенно полезно на ранних стадиях анализа, когда вы хотите разобраться в своих данных, выявить выбросы, сгруппировать тенденции или проверить предположения, прежде чем углубляться в более сложные задачи.

Независимо от того, являетесь ли вы новичком, ищущим более наглядный способ изучения анализа данных, или экспертом, который хочет ускорить процесс исследовательского анализа данных (EDA), PyGWalker — это инструмент, который однозначно стоит попробовать. Он сочетает в себе лучшее из Python и простоту визуальной аналитики, позволяя вам работать над вашими данными, не покидая блокнот.

Если вы активно занимаетесь EDA, то это словно секретное оружие, способное значительно повысить вашу производительность.

? Plotly (Python) — Информационные панели + Dash

GitHub: Plotly.py ⭐ ~ 17.3 тысяч звезд. Лучше всего подходит для: расширенных информационных панелей, приложений с искусственным интеллектом, веб‑интерфейсов, построенных на Python.

Plotly.com — это Python‑версия популярного инструмента Plotly.js, который известен своими интерактивными графиками. Но что делает его особенно привлекательным, так это наличие Dash — конструктора веб‑приложений, который поставляется вместе с ним.

Я часто использую эту комбинацию, когда нужно, чтобы разработчики, использующие только Python, могли создавать готовые к использованию панели мониторинга. Результат впечатляет — они получаются красивыми и мощными.

Plotly.com основан на мощном JavaScript‑плагине plotly.js и предлагает высокоуровневый интерфейс, адаптированный под Python. Будь вы специалист по обработке данных, исследователь или разработчик, он предлагает простой и интуитивно понятный способ быстро переходить от необработанных данных к полностью интерактивным диаграммам.

Почему разработчики и аналитики выбирают Plotly.com

• Интерактивность «из коробки»: Plotly предлагает интуитивно понятные функции, такие как всплывающие подсказки при наведении курсора, масштабирование, панорамирование, легенды и интерактивные элементы. Вам не нужно тратить время на дополнительные настройки.

• Широкий спектр инструментов для построения графиков: Plotly поддерживает более 30 типов графиков, включая:

  • Линейные и столбчатые диаграммы

  • Блок‑схемы и скрипичные диаграммы

  • Тепловые карты и контурные графики

  • Трехмерные поверхности и точечные диаграммы

  • Графики финансовых свечей

  • Хороплеты и карты на основе SVG

• Идеально подходит для науки и статистики: От построения линий регрессии до изучения многомерных данных — Plotly пользуется популярностью в академических кругах и среди специалистов в области обработки данных.

• Насыщенные визуальные эффекты, адаптированные под браузер: Все диаграммы визуализируются с использованием современных веб‑технологий, что обеспечивает яркие и привлекательные визуальные эффекты, которые прекрасно смотрятся в любом браузере.

• Работает везде, где работаете вы: Plotly — это универсальный инструмент, который можно использовать в различных средах: блокнотах Jupyter, автономных HTML‑файлах, в VS Code или даже в других инструментах для работы блокнотами, таких как marimo. Если вы создаете информационные панели, Plotly интегрируется с Dash — полнофункциональныс веб‑фреймворком для аналитических приложений.

• Открытый исходный код и гибкость: Plotly лицензирован по MIT, что позволяет вам изучать исходный код и расширять его по мере необходимости. Это делает его безопасным для коммерческого использования и открытым для улучшения сообществом.

Когда стоит использовать Plotly

Plotly незаменим, когда вам нужны интерактивные и общедоступные визуальные эффекты, которые выглядят профессионально. Он идеально подходит для:

• Изучения данных в процессе анализа

• Создания информационных панелей для нетехнических пользователей

• Обмена визуальными историями с коллегами

• Создания веб‑приложений для обработки данных с помощью Dash

В отличие от некоторых других инструментов для построения графиков, вам не нужно писать код на JavaScript. Plotly сделает это за вас.

С Plotly вы сможете легко визуализировать самые разнообразные данные, будь то тенденции COVID-19, цены на акции, результаты машинного обучения или просто данные, которые вы недавно собрали. Ваши данные будут представлены с изяществом и интерактивностью.

1️⃣1️⃣ Seaborn — Стильное отображение статистики

GitHub: Seaborn ⭐ 13.2 тысяч звезд. Лучше всего подходит для: статистических данных, элегантного создания прототипов.

Это мой любимый инструмент для быстрого и стильного оформления диаграмм. Созданный на основе Matplotlib, он упрощает синтаксис и включает в себя множество красивых шаблонов по умолчанию.

Seaborn прекрасно сочетается с Pandas, позволяя создавать быстрые визуальные истории. Если вы когда‑либо использовали Matplotlib и думали: «Хотелось бы, чтобы это выглядело лучше и быстрее», то Seaborn может стать вашим идеальным выбором.

Seaborn — это Python‑библиотека, созданная на основе Matplotlib и ориентированная на упрощение визуализации статистических данных. Она предоставляет чистый и высокоуровневый API, который позволяет создавать отточенные диаграммы всего несколькими строками кода, избавляя от необходимости бесконечной настройки или ручного форматирования.

Почему Seaborn является любимым инструментом аналитиков и ученых

• Превосходный по умолчанию: Seaborn предлагает встроенные темы и цветовые палитры, что делает ваши графики готовыми к презентации прямо из коробки. Вам не придется тратить время на настройку.

• Встроенный статистический анализ: В отличие от обычных библиотек построения графиков, Seaborn тесно интегрируется с pandas и numpy, обеспечивая простой и эффективный способ визуализации взаимосвязей, распределений и тенденций в ваших данных. Он поддерживает:

  • Гистограммы, графики KDE и скрипичные графики для распределений

  • Точечные графики с линиями регрессии

  • Тепловые карты для корреляционных матриц

  • Графики в виде прямоугольников и полосок для групповых сравнений

• Минимум кода, максимум ясности: Хотите создать сложную диаграмму с условными обозначениями, цветовой кодировкой и групповыми метками? Seaborn часто предоставляет вам возможность сделать это всего лишь одной строкой кода.

• Совместимость с Pandas: Если ваши данные хранятся в датафрейме pandas (давайте будем откровенны, скорее всего, так и есть), Seaborn отлично с ними взаимодействует. Он без проблем распознает имена столбцов, группировки и категории, что позволяет обойтись без дополнительной предварительной обработки.

• Согласованный API: Вне зависимости от того, строите ли вы графики распределений или визуализируете сравнения по категориям, API Seaborn кажется знакомым и простым в освоении. Он идеально подходит как для новичков, так и для опытных программистов.

Где Seaborn действительно блистает

Seaborn особенно полезен в исследовательском анализе данных (EDA), когда нужно быстро понять закономерности в наборе данных и проверить гипотезы. Он поможет вам увидеть:

• Как связаны две переменные

• Являются ли ваши данные искаженными

• Какие группы отличаются по распределению

• И насколько чисты (или хаотичны) ваши данные на самом деле

Речь идет не просто о красивых графиках, а о том, как быстро извлечь полезную информацию из данных. Если вы работаете на Python и нуждаетесь в быстрых, интуитивно понятных и информативных диаграммах, то Seaborn — это незаменимый инструмент в вашем арсенале для обработки данных. Seaborn может использоваться для самых разных задач: от анализа данных опросов и изучения результатов машинного обучения, до подготовки визуальных элементов для отчетов. Он делает процесс визуализации плавным, элегантным и эффективным.

1️⃣2️⃣ NetworkX — Графы, узлы и отношения

GitHub: NetworkX ⭐ ~ 16 тысяч звезд. Лучше всего подходит для: анализа графов, социальных сетей, деревьев зависимостей.

Если ваши данные в большей степени описывают отношения, нежели отдельные строки и столбцы, например, дружбу в социальных сетях, ссылки между веб‑сайтами или зависимости между сервисами, то NetworkX — это то, что вам нужно.

NetworkX тоже можно сравнить со швейцарским армейским ножом, который предлагает широкий спектр возможностей для работы с графами и сетями. Независимо от того, занимаетесь ли вы моделированием социальной динамики, анализом сети цитирования или созданием схемы взаимодействия микросервисов в облачном приложении, NetworkX значительно упрощает процесс создания, исследования и визуализации сложных взаимосвязей.

В чем хороша NetworkX?

• Упрощенное моделирование графов: С помощью NetworkX вы можете создавать все типы графов — направленные, неориентированные, взвешенные и мультиграфы — просто определяя узлы и ребра. Будь то простая линия или плотная сеть отношений, NetworkX легко справится с этой задачей.

• Широкие возможности аналитики: Помимо визуализации, NetworkX предлагает инструменты для вычисления различных сетевых показателей, таких как центральность, кратчайшие пути, кластеризация и связность. Эти инструменты идеально подходят для исследований в области социальных наук, биоинформатики и сетевой инженерии.

• Гибкая структура данных: Вы можете рассматривать узлы как объекты Python и добавлять к ним и ребрам метаданные, такие как информация о пользователях, таймстемпы или веса, что значительно расширяет ваши возможности.

• Визуализация с помощью Matplotlib: Хотя NetworkX не является библиотекой визуализации в полном понимании, она прекрасно интегрируется с Matplotlib для создания потрясающих диаграмм графов. Вы можете настраивать макеты (например, круговые, директивные или иерархические), выделять узлы и окрашивать ребра на основе различных атрибутов.

• Поддержка реальных наборов данных: Множество встроенных функций позволяют импортировать и экспортировать графы в популярных форматах, таких как GraphML, GEXF и списки ребер, что делает их идеальными для объединения с другими инструментами.

Реальные примеры использования NetworkX, в которых он великолепен

• Анализ социальных сетей: С его помощью можно выявлять инфлюенсеров, сообщества и отслеживать информационные потоки на различных социальных платформах.

• Графы знаний: Визуализируйте взаимосвязи между концепциями или сущностями — это идеально подходит для академических исследований или приложений искусственного интеллекта.

• Отображение зависимостей: Отображайте микросервисы в распределенной системе или моделируйте зависимости задач при планировании проекта.

• Сети цитирования: Изучайте, как исследовательские статьи ссылаются друг на друга, и узнавайте об эволюции академических областей.

NetworkX — это не просто инструмент для обработки данных, это инструмент для повествования. Он помогает вам понять взаимосвязи, отобразить сложность и выявить структуру ваших данных, которую не могут уловить традиционные строки и столбцы.

1️⃣3️⃣ Graphviz — Создание диаграмм из текста

Gitlab: Graphviz ⭐ ~ 1381 звезды. Лучше всего подходит для: блок‑схем и визуализации графиков из DOT‑файлов, превращения текста в мощные диаграммы.

Иногда лучший способ объяснить систему, процесс или даже фрагмент кода — это использовать диаграмму. Этот метод также помогает понять новые требования. Однако не все хотят возиться с полями в инструментах визуализации. Именно в этом заключается преимущество Graphviz.

Graphviz — это инструмент командной строки для работы с текстом, который позволяет создавать красивые диаграммы, блок‑схемы, деревья зависимостей и системные архитектуры с помощью простого скриптового языка под названием DOT. На протяжении многих лет он был популярен в академических кругах, DevOps и системной инженерии.

За что разработчики выбирают Graphviz

• Построение диаграмм на основе текста: Используя язык DOT, вы можете определять свои диаграммы с помощью текста. Это как если бы вы писали код, только результатом его исполнения будет визуальный график.

• Удобный контроль версий: Поскольку диаграммы представлены в виде кода, их легко хранить в Git, просматривать в пулл‑реквестах и совеместно использовать разными командами — никаких двоичных файлов и визуального drag‑and‑drop хаоса.

• Мгновенный рендеринг: Создавайте превью в форматах PNG, PDF, SVG или даже мгновенные превью в вашей IDE или терминале. Независимо от того, используете ли вы персональный компьютер или командную строку, Graphviz легко создает красивые визуальные эффекты.

• Идеальный инструмент для проектирования компиляторов и системного моделирования: Graphviz — это универсальный инструмент, который часто используется в процессе обучения информатике. Он отлично подходит для иллюстрации деревьев синтаксического анализа, абстрактных синтаксических деревьев и конечных автоматов. Также его широко применяют для отображения микросервисов, кластеров Kubernetes, конвейеров CI/CD и других сложных систем.

• Широкие возможности скриптинга: Graphviz предоставляет широкие возможности для написания скриптов. Вы можете интегрировать его в конвейеры сборки, системы документации и генераторы статических сайтов. Он прекрасно работает с Python, JavaScript и другими языками, благодаря наличию различных привязок и интеграций.

Популярен в таких проектах, как:

• GitLab — вы можете встраивать диаграммы Graphviz непосредственно в markdown‑файлы.

• DevOps‑документы — для визуализации инфраструктуры, потоков CI/CD или карт реагирования на инциденты.

• Обзор архитектуры системы, включая схемы сетей, диаграммы процессов и многое другое.

1️⃣4️⃣ Lux — Графики, которые напрашиваются сами собой

GitHub: Lux ⭐ ~ 5.3 тысяч звезд. Лучше всего подходит для: Умных рекомендаций по визуализации датафреймов, простого изучения данных прямо в Pandas

Изучение нового набора данных порой кажется запутанным и сложным процессом. Как понять, что действительно важно, чего не хватает, а что выделяется? Именно в такие моменты Lux становится вашим верным помощником.

Lux — это Python‑библиотека, созданная для ускорения, упрощения и улучшения работы с данными. Она особенно подходит для тех, кто много времени проводит в блокнотах Jupyter. С Lux вам не нужно писать код для каждой диаграммы — просто вставьте свой датафрейм, и библиотека автоматически сгенерирует галерею наглядных визуализаций, которые помогут вам лучше понять ваши данные.

За что аналитики и ученые любят Lux

• Визуализация без усилий: Lux легко интегрируется с pandas. Просто введите ваш датафрейм в ячейку, и вместо кучи цифр вы увидите интерактивные диаграммы, которые сразу выделят тенденции, выбросы, корреляции и распределения.

• Интеллектуальные рекомендации: Lux использует интеллектуальную эвристику, чтобы предложить вам наиболее важные визуализации. Например, она может показать переменные с высокой дисперсией, сильные корреляции или потенциальные проблемы с качеством данных.

• Интерактивный интерфейс виджетов: Визуализации отображаются в виджете боковой панели, которая позволяет фильтровать, сортировать и переключаться между различными видами диаграмм. Вы можете быстро просмотреть десятки визуализаций, не написав ни одной строки кода.

• Исследование → понимание: Lux — это не просто красивые графики, это ускоритель процесса исследования. Она поможет вам лучше формулировать вопросы и быстрее получать ответы, особенно на ранних этапах исследовательского анализа данных (EDA).

• При необходимости кастомизируемая: Если вам нужен больший контроль, Lux предлагает возможность указать намерение. Например, вы можете задать параметр df.intent = [«price», «rating»], чтобы направить визуализацию в нужное русло.

• Готовые к экспорту графики: Как только вы найдете подходящую визуализацию, вы можете экспортировать ее в Altair, Vega‑Lite или даже Matplotlib для дальнейшей настройки или публикации.

Кому стоит использовать Lux?

Если вы:

• Работаете с большими и незнакомыми наборами данных;

• Устали писать повторяющийся код seaborn или matplotlib только для понимания ваших данных;

• Создаете блокноты или обучаете начинающих;

• Хотите ускорить процесс профилирования данных в своем рабочем процессе,

то Lux станет вашим незаменимым помощником, экономя часы ручного труда.

Lux — это мощный инструмент, который преобразует ваши данные из статичной таблицы в наглядную историю. Он позволяет быстро увидеть форму и закономерности ваших данных, что делает его идеальным компаньоном для pandas и обязательным инструментом для исследования данных.

1️⃣5️⃣ Vaex — Построение графиков на основе миллиардов строк с легкостью

GitHub: Vaex ⭐ ~ 8.4 тысяч звезд. Лучше всего подходит для: быстрой визуализации огромного объема данных.

Вам даже не нужно загружать весь набор данных в память. Vaex предоставляет интерактивные гистограммы, точечные диаграммы и многое другое — и все это для работы с миллиардами строк. Это отличный выбор для анализа научных или финансовых данных.

Vaex — это мощный пакет Python, предназначенный для анализа и визуализации больших наборов табличных данных. Он работает с Out‑of‑Core датафреймами, которые по своим возможностям схожи с Pandas. Каждую секунду Vaex способен обрабатывать более миллиарда выборок и строк, вычисляя статистические показатели, такие как среднее значение, общее количество и стандартное отклонение, на N‑мерной сетке. Для визуализации данных в Vaex используются различные методы, включая гистограммы, диаграммы плотности и 3D‑рендеринг объемов. Это позволяет проводить интерактивный анализ больших объемов информации. Чтобы обеспечить оптимальную производительность и избежать перерасхода памяти, Vaex применяет методы сопоставления памяти, политику нулевого копирования и ленивые вычисления.

? Сводная таблица

? Заключение

Эти 15 библиотек открыли мне глаза на то, что данные — это не просто цифры, это истории. Независимо от того, работаю ли я над быстрой информационной панелью или просматриваю миллиарды записей в блокноте, выбор подходящего инструмента визуализации имеет решающее значение.

Мое личное предпочтение получили следующие инструменты:

• Deck.gl — для рендеринга карт в реальном времени.

• Seaborn — для создания красивых диаграмм с минимальными усилиями.

• Mermaid — для markdown‑диаграмм, которые идеально подходят для документации разработчиков.

Если вы только начинаете свой путь в области визуализации, я бы рекомендовал обратить внимание на Chart.js или Seaborn. Однако если вы готовы погрузиться глубже, то D3 и ECharts созданы для того, чтобы производить впечатление.

Надеюсь, этот обзор поможет вам выбрать ту самую библиотеку визуализации, которая идеально удовлетворит ваши потребности.

Желаю вам приятного творчества — и подписывайтесь на меня, чтобы быть в курсе последних инструментов разработки, стеков искусственного интеллекта и способов повышения производительности. Ваш CodeWithYog.

Отказ от ответственности: эта статья предназначен исключительно для образовательных и вдохновляющих целей. Все ссылки на GitHub ведут на официальные проекты с открытым исходным кодом. Никакого спонсорства.

---

Если вы заинтересованы в углубленном изучении работы с большими данными и хранилищами данных, курс Data Warehouse Analyst предоставит вам необходимые инструменты и знания. Помимо этого, мы предлагаем пройти тестирование, чтобы оценить текущий уровень знаний и понять, подойдет ли вам программа курса.

Также в нашем каталоге представлены другие курсы, которые помогут вам расширить навыки в области анализа данных и управления информационными системами.

Чтобы оставаться в курсе самых актуальных технологий и трендов, подписывайтесь на Telegram-канал OTUS.