Bibliotecas Python para visualização de dados
Modelos de inteligência artificial (IA), especialmente os de machine learning, precisam de muitos e muitos dados. Na era do Big Data, ler dados diretamente em planilhas e tabelas na tentativa de compreendê-los é uma tarefa impossível. Mas qual é a solução isso? Obviamente, a solução é o uso de técnicas de visualização de dados. E isso pode ser feito com o auxílio de algumas bibliotecas Python excelentes.
O que as bibliotecas Python para visualização de dados podem fazer em IA?
Existe um imenso universo de técnicas de visualização que podem ser usadas em IA com o auxílio de bibliotecas Python. A melhor técnica de visualização para um problema específico depende de vários fatores. Seja qual for o seu problema, várias bibliotecas Python têm suporte para as principais técnicas de visualização de dados. Entre algumas técnicas mais comuns estão:
Gráficos de distribuição
Técnicas apropriadas para analisar como os dados de um conjunto estão distribuídos. Entre seus tipos de gráficos principais estão histogramas, gráficos de densidade (KDE Plots) e box plots.
Gráficos de relacionamento
Gráficos que exploram como duas ou mais variáveis estão relacionadas entre si. Os tipos de gráficos mais comuns para essa finalidade são: gráficos de linhas (line plots), gráficos de dispersão (scatter plots) e gráficos de barras (bar plots).
Heatmaps (mapas de calor) e matrizes de correlação
Técnicas de visualização de dados apropriadas para analisar relações entre muitas variáveis ao mesmo tempo.
Além desses gráficos, as bibliotecas Python para visualização de dados oferecem suporte para técnicas como geovisualizações, matrizes de confusão, curvas ROC e muito mais. Mas quais são essas bibliotecas Python tão poderosas? Conheça as cinco melhores a seguir.
Matplotlib
Matplotlib é uma das bibliotecas Python mais tradicionais para plotagem de gráficos. Ela pode gerar uma ampla variedade de gráficos, oferece várias opções de personalização e gera figuras de alta qualidade. Para IA, machine learning e ciência de dados, uma das grandes vantagens do Matplotlib é a sua perfeita integração com NumPy.
O Matplotlib pode ser instalado com pip:
pip install matplotlib
A forma mais comum de importá-lo num código Python é com o comando:
import matplotlib.pyplot as plt
O pyplot é um módulo que fornece uma interface semelhante ao MATLAB para criar visualizações em Python.
Geralmente, o Matplotlib cria gráficos usando dois elementos: figura (fig) e eixos (ax). Figura se refere a todo o elemento que contém os gráficos. Já os eixos se referem às coordenadas xy em gráficos 2D ou xyz para gráficos 3D. Esses conceitos ficam mais claros em código, mas a proficiência no uso dessa biblioteca requer prática.
# forma genérica para criar um gráfico com Matplotlib
fig, ax = plt.figure()
ax.plot(data)
plt.plot()
Exemplo de figura gerada com Matplotlib.
Altair
pip install altair
O Altair se destaca por usar uma sintaxe declarativa. Com ele, você especifica o mapeamento entre colunas de dados e canais de codificação visual (como eixo x, eixo y, cor, etc.). A biblioteca manipula o restante dos detalhes de visualização automaticamente. Isso facilita a criação de uma ampla gama de gráficos estatísticos com códigos enxutos. Outra vantagem do Altair é a sua perfeita integração com pandas.
Exemplo de gráfico criado com Altair (fonte).
As visualizações do Altair são interativas e contam com recursos como zoom e movimentos panorâmicos. Elas podem ser renderizadas diretamente no Jupyter Notebooks ou em web apps. O Altair oferece suporte a uma variedade ampla de tipos de gráficos, incluindo gráficos de dispersão, gráficos de linhas, gráficos de barras, histogramas, box plot e muito mais.
Seaborn
Exemplo de heatmap criado com Seaborn para o conjunto de dados iris.
Seaborn é uma biblioteca poderosa de visualização de dados em Python construída em cima do Matplotlib. O Seaborn foi projetado especificamente para visualização de dados estatísticos. Ele fornece uma interface de alto nível que simplifica o processo de criação de gráficos estatísticos em comparação com Matplotlib. Por isso, ele é amplamente utilizado em ciência de dados, computação científica e IA. Seaborn pode ser instalado com pip:
pip install seaborn
Ele é geralmente importado como sns.
import seaborn as sns
Seaborn oferece vários tipos de gráficos especializados, como gráficos de dispersão, gráficos de linha, gráficos de barras, heatmaps (exemplo acima), gráficos de violino (exemplo abaixo), gráficos de regressão e muito mais. Tudo isso com muitas opções de palhetas de cores e personalizações. Outra enorme vantagem do Seaborn é a sua integração com a biblioteca pandas.
Gráfico de violino gerado com Seaborn.
Bokeh
Bokeh é uma biblioteca de visualização de dados interativa em Python. Ele tem suporte para a criação de plotagens, painéis e aplicativos de dados altamente personalizáveis e interativos. Suas visualizações interativas podem responder às interações dos usuários. Elas contam com zoom, movimentos panorâmicos, focalizações e seleções. A biblioteca pode ser instalado com pip:
pip install bokeh
O Bokeh oferece suporte para uma ampla variedade de tipos de gráficos, incluindo gráficos de dispersão, gráficos de linhas, gráficos de barras, histogramas, gráficos de pizza, mapas, entre outros. Essa versatilidade o torna adequado para diversas necessidades de visualização de dados.
Outra vantagem do Bokeh é que ele foi projetado para renderizar com eficiência grandes conjuntos de dados e fornecer visualizações de alto desempenho.
Imagem de gráficos gerados com Bokeh retirada daqui.
O Bokeh se integra perfeitamente a outras bibliotecas Python populares de análise de dados e machine learning, como NumPy, pandas e scikit-learn. As visualizações Bokeh podem ser incorporadas em aplicações web e em Jupyter notebooks. O Bokeh também possui um componente de servidor que permite a criação de aplicativos web interativos com atualizações de dados ao vivo e recursos de streaming.
Plotly
Plotly é uma biblioteca interativa de visualização de dados em Python. O Plotly permite a criação de uma diversa gama de visualizações interativas que podem ser exibidas em navegadores da web, Jupyter notebooks e web apps. Ele oferece suporte para mais de 40 tipos de gráficos, incluindo gráficos de dispersão, gráficos de linhas, gráficos de barras, gráficos de pizza, histogramas, gráficos 3D, geovisualizações e muito mais. Plotly também fornece inúmeras opções de personalização. Ele pode ser instalado com pip:
pip install plotly
Assim como Seaborn e Altair, Plotly se integra perfeitamente ao pandas, permitindo que os usuários visualizem dados diretamente de DataFrames.
Exemplo de gráficos criados com Plotly.
Além de todas essas vantagens, o Plotly conta ainda com Plotly Express (px) e com Dash. O px é uma módulo que oferece uma interface de alto nível para a criação simplificada de gráficos complexos. Já o Dash é uma estrutura para criar aplicativos web analíticos em Python.
