1. Matplotlib: 

Matplotlib to podstawowa biblioteka do wizualizacji danych w Pythonie. Jest ona łatwa w użyciu i posiada wiele przydatnych funkcji, które pozwalają tworzyć różnego rodzaju wykresy. Biblioteka ta oferuje wiele opcji personalizacji, umożliwiając zmianę koloru, stylu linii, osi, tytułu i wielu innych parametrów. Matplotlib jest często wykorzystywany zarówno w naukowych, jak i w komercyjnych projektach analizy danych.

2. Seaborn:

Seaborn to biblioteka oparta na Matplotlibu, która dostarcza bardziej zaawansowane funkcje do wizualizacji danych. Jest szczególnie przydatna podczas tworzenia wykresów statystycznych, takich jak wykresy pudełkowe, wykresy rozrzutu czy mapy cieplne. Seaborn oferuje również wiele wbudowanych stylów, które ułatwiają tworzenie estetycznych i czytelnych grafik.

3. Plotly:

Plotly to biblioteka do wizualizacji interaktywnych danych. Pozwala na tworzenie dynamicznych wykresów, które można przeciągać, zoomować i analizować w czasie rzeczywistym. Plotly oferuje również wiele zaawansowanych narzędzi do tworzenia wizualizacji, takich jak 3D charts, animowane wykresy i wiele innych. Jest to świetna biblioteka, jeśli interesuje Cię tworzenie interaktywnych i zaawansowanych wizualizacji danych.

4. Bokeh:

Bokeh to inna biblioteka do tworzenia interaktywnych wizualizacji danych. Jest łatwa w użyciu i umożliwia tworzenie wykresów interaktywnych na podstawie danych przetwarzanych w czasie rzeczywistym. Bokeh wspiera również wiele zaawansowanych funkcji, takich jak mapy i narzędzia do tworzenia wielobocznego wyboru, co czyni ją idealna dla profesjonalistów zajmujących się danymi.

5. ggplot:

ggplot to biblioteka, która naśladuje popularny pakiet R do tworzenia wizualizacji danych o tej samej nazwie. Biblioteka ta oferuje wiele wbudowanych stylów i funkcji, które pomagają tworzyć estetyczne i czytelne wykresy. ggplot jest szczególnie przydatny dla osób, które pracują zarówno w R, jak i w Pythonie i chcą uzyskać podobne efekty wizualne we wszystkich swoich projektach.

W tym artykule przedstawiliśmy kilka najważniejszych bibliotek Pythona do wizualizacji danych. Każda z tych bibliotek ma swoje unikalne właściwości i funkcje, które mogą być przydatne w różnych scenariuszach. Wybór odpowiedniej biblioteki zależy od Twoich indywidualnych potrzeb i preferencji. Niezależnie od tego, którą bibliotekę wybierzesz, Python zapewnia wiele możliwości do tworzenia pięknych i czytelnych wizualizacji danych.