📊 Python и визуализация данных: три сайта, которые спасут ваше время

Если вы когда-либо бились головой о клавиатуру, пытаясь построить вменяемый график на Python, который бы не выглядел как привет из 90-х или нагромождение цветных палок, – знайте, вы не одиноки. Иногда найти нужный тип визуализации, да еще и с понятным кодом – тот еще квест. Но, как говорится, кто ищет, тот всегда найдет... или ему подскажут. 😉

Сегодня я хочу поделиться тремя ресурсами, которые могут здорово облегчить жизнь любому Python-разработчику, столкнувшемуся с задачами визуализации данных. Заносите в закладки, пригодится!

1. The Python Graph Gallery

Первый и, возможно, самый полезный в повседневной работе сайт.

Что тут ценного:
▫️ Десятки типов визуализаций: От самых базовых (гистограммы, линейные графики) до более экзотических.
▫️ Категоризация: Всё удобно разбито по категориям, так что легко найти то, что ищешь, или просто вдохновиться вариантами.
▫️ Развернутые описания: К каждому типу графика прилагается объяснение, где и когда его лучше использовать.
▫️ Примеры кода: Самое главное – воспроизводимый код для построения каждого графика с использованием популярных библиотек.
▫️ Базовые гайды: Есть неплохие стартовые руководства по Matplotlib, Seaborn, Plotly, Pandas и даже Plotnine (для любителей ggplot-стиля из R).

2. from Data to Viz

Часто бывает так, что данные есть, а вот какой график лучше всего подойдет, чтобы наглядно представить нужную историю или инсайт – непонятно. Вот тут-то на помощь приходит второй ресурс от того же автора.

Чем он хорош:
👉🏻 Помощь в выборе типа визуализации: Сайт предлагает своеобразное дерево решений, которое, отталкиваясь от типа ваших данных (одна числовая переменная, две, временной ряд, карта и т.д.), помогает подобрать наиболее подходящий вид графика.
👉🏻 Разбор частых ошибок: Для каждого типа визуализации обсуждаются распространенные ошибки, которых стоит избегать, чтобы не вводить в заблуждение себя и других. Это крайне полезно, ведь плохой график хуже, чем его отсутствие.
👉🏻 Примеры на R и Python: Хотя основной фокус на R, часто даются и Python-альтернативы или ссылки на них.

Этот сайт – скорее про методологию и правильный подход к выбору визуализации, чем просто сборник кода.

3. Dataviz Inspiration

Ну и наконец, когда хочется не просто "столбики и линии", а чего-то действительно впечатляющего, или нужно найти референсы для сложного проекта, стоит заглянуть на Dataviz Inspiration.

Здесь собрана коллекция из 195 🤯 визуализации (на момент написания) из реальных проектов и публикаций.

Что тут круто:
🔥 Реальные кейсы: Это не абстрактные примеры, а визуализации, которые использовались в статьях, исследованиях, отчетах.
🔥 Подробные описания: К каждой работе идет описание контекста, использованных инструментов и ключевых моментов.
🔥 Ссылки на источники: Можно перейти к первоисточнику, чтобы изучить детальнее.
🔥 Python-примеры: Да, среди них есть и немало тех, что построены с использованием Python 🐍.

Этот ресурс – для расширения кругозора и поиска нестандартных идей.