Comparatif des principales bibliothèques Python pour la dataviz

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La visualisation de données joue un rôle essentiel dans l’analyse et la communication des informations : en effet elle permet d'avoir un premier aperçu sur nos données et leur composition de façon facilement exploitable et interprétable.

Elle est tellement importante qu’il existe une variété importante de librairies sur Python qui s’adaptent aux besoins spécifiques. Mais comment choisir quelle librairie utiliser ? Il faut toujours tenir en compte le but avec lequel on fait ces visualisations : est-ce que les graphiques seront utilisés dans un Jupyter Notebook ou dans une application web ? Est-ce qu’il faut qu’ils soient interactifs ?

Dans cet article, nous allons passer en revue quelques-unes des principales librairies de visualisation de données en Python : Matplotlib, Seaborn, Plotly et Bokeh.

Il s’agit peut-être de la librairie Python la plus connue et la plus utilisée parmi la communauté Python pour la production de divers types de graphiques ainsi que leur exportation en formats tels que PNG et SVG. Elle a été créée pour ressembler aux graphiques MATLAB, langage de programmation développé dans les années 80s. Matplotlib est une librairie très versatile qui peut faire quoi que ce soit : des graphiques linéaires simples comme des graphiques de réseau plus complexes. Par contre, elle lui manque la possibilité de faire des graphiques à qualité de publication de façon rapide et facile. Il s’agit d’un outil puissant mais complexe.

Avantages :

  • Polyvalence : Matplotlib est l’une des librairies de visualisation de données les plus anciennes et les plus robustes en Python. Elle offre une grande flexibilité pour créer une grande variété de graphiques.
  • Compatibilité : Matplotlib est compatible avec de nombreuses plateformes et prend en charge divers formats de sortie, tels que les graphiques statiques, les graphiques interactifs et plus encore.
  • Communauté active : Matplotlib a une communauté active qui contribue constamment à son développement.

Limitations :

  • Complexité syntaxique : Pour des tracés avancés, la syntaxe peut être complexe et nécessite souvent une personnalisation minutieuse.
  • Esthétique par défaut : Les graphiques par défaut peuvent manquer de style et de sophistication.

Seaborn hérite pas mal de features de Matplotlib puisqu’elle est définie comme une librairie Python basé sur Matplotlib. Seaborn essaie de simplifier la production de graphiques statistiques de sorte qu’elles soient attractives et informatives. Elle fournit une interface de haut niveau que Matplotlib manque en créant de graphiques esthétiques et modernes avec peu de lignes de code.

Avantages :

  • Esthétiquement plaisant : Seaborn offre des styles par défaut qui sont esthétiquement attrayants, ce qui en fait un excellent choix pour la visualisation rapide de données.
  • Facilité d’utilisation : La syntaxe de Seaborn est intuitive et moins verbeuse que celle de Matplotlib pour de nombreux types de graphiques.
  • Exploration de données avancée : Seaborn est particulièrement adapté à l’exploration de données et à la création de graphiques complexes.

Limitations :

  • Moins polyvalent : Bien que Seaborn offre une grande variété de graphiques, il peut être moins flexible que Matplotlib pour les tracés très personnalisés.
  • Il faut connaître Matplotlib : puisqu’elle est basée sur Matplotlib, il faut s’y connaître si l’on souhaite changer les paramètres par défaut.

Il s’agit d’une librairie spécialisée en créant des visualisations interactives pour des navigateurs web. Elle est basée sur le livre The Grammar of Graphics par Leland Wilkinson. Il s’agit d’un outil puissant qui permet de créer des graphiques interactifs et prêts à l’emploi web et qui peuvent être facilement exportés en format JSON, HTML ou applications web interactives. Bokeh permet également le streaming et l’affichage des données en temps réel. Par contre, elle n’a pas de paramètres par défaut et il faut définir chaque élément du graphique.

Avantages :

  • Interactivité avancée : Bokeh excelle dans la création de graphiques interactifs avec des fonctionnalités de zoom, de survol, etc.
  • Compatibilité avec les applications web : Il est bien adapté pour intégrer des graphiques dans des applications web.

Limitations :

  • Courbe d’apprentissage : L’apprentissage de Bokeh peut être plus exigeant que certaines autres librairies.
Avant d’être une librairie Python, Plotly est une entreprise basée à Montréal qui crée des outils de visualisation scientifique pour Python, R, MATLAB, Perl, Julia, entre autres. Tout comme Bokeh, la puissance de Plotly est la création de graphiques interactifs prêtes à l’utilisation web. Sa valeur ajoutée ? Son offre de graphiques qui ne sont pas communément disponibles dans d’autres librairies, par exemple des graphiques en 3D ou bien des graphiques animés.

Avantages :

  • Interactivité : Plotly est connu pour ses graphiques interactifs, ce qui en fait un excellent choix pour les applications web et les tableaux de bord interactifs.
  • Documentation riche : Plotly a une documentation détaillée et une communauté active qui facilite l’apprentissage et la résolution de problèmes.

Limitations :

  • Complexité pour les débutants : Plotly peut sembler plus complexe pour les débutants en raison de sa syntaxe plus avancée.
  • Prix : Bien que Plotly dispose d’une version open source, certaines fonctionnalités avancées nécessitent un abonnement payant.

En conclusion, le choix de la librairie de visualisation de données dépendra de vos besoins spécifiques. Matplotlib et Seaborn sont des choix solides pour une grande variété de tâches, tandis que Plotly excelle dans les applications interactives. Bokeh est particulièrement recommandé pour les applications web nécessitant des graphiques interactifs avancés. Chaque librairie a ses forces et faiblesses, et il est souvent judicieux de les combiner en fonction des exigences du projet.

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