Мой топ: как я подбираю визуализацию и библиотеку под неё 📊 Визуальный анализ — база любого проекта. Для частых задач я собрал свой набор графиков, где миксую matplotlib, seaborn и plotly. Сегодня расскажу, какую библиотеку и под какой сценарий беру. Гистограмма распределения с выделением мер центральной тенденции ↗️ Для визуализации распределения я обычно использую seaborn, так как kde-сглаживание и hue-группировка делаются в одну строку. Добавление линий среднего и медианы помогает понять, в каком хвосте выбросы. Если среднее заметно правее/левее медианы — почти наверняка в этой стороне есть выбросы. На первой картинке видно: хвост справа тянет среднее за собой. Распределения + выбросы 🔭 Еще для изучения распределений и детекции выбросов хорошо подходят графики boxplot, их я тоже строю с помощью seaborn. Причем можно как просто визуализировать распределение одной непрерывной переменной, так и разбить выборку по какому-нибудь категориальному признаку и сравнить распределения - пример на второй картинке. Еще я делал пост про более сложную визуализацию, которая помогает хорошо отследить взаимосвязи между несколькими переменными. Временные ряды 📈 Для временных рядов я обычно использую plotly line. Plotly позволяет быстро подсветить максимумы/минимумы. Я могу навести курсор и сразу увидеть дату и значение без дополнительного кода — это ускоряет поиск аномалий. Пример использования на третьей картинке. Также есть пост про визуализацию нескольких рядов сразу для сравнения. Столбчатые диаграммы 📊 Для столбчатых диаграмм я использую как seaborn, так и plotly. Seaborn в основном предпочитаю в случаях, когда надо визуализировать частотность (countplot) или сравнить средние/медианы по группам (группировка + barplot) - примеры на 4й и 5й картинках. В plotly легко сделать анимированные или накопительные доли, а интерактивность помогает смотреть структуру без тонны графиков. Пример на шестой картинке. Тепловая карта корреляций 🎨 Для анализа корреляций идеально подходит heatmap от seaborn. Чем выше корреляция - тем ярче заливка ячейки. Пример на седьмой картинке. Код для построения всех этих графиков с датасетами выложил на kaggle. А какую библиотеку для визуализации предпочитаете вы? Или, как и я, используете разные? Пишите в комментариях 💬 Ставьте 🔥если было полезно ❤️ если интересны посты про визуализацию данных 🤩 если согласны с моим топом #визуализация_данных #python #matplotlib #seaborn #plotly