Pull to refresh

Comments 10

Plotly

Это не из JS растет?

Из экосистемы JS произрастает бОльшая часть библиотек для графиков в Python (Altair, Bokeh, Holoview, Plotly, Vega). JS - основной стек для графиков вообще.

Никто не использует большую часть из того что вы написали. А используют то, что вы как раз не написали и что не растёт из экосистемы JS.

Как же не соврать ради красивого концепта.

В чем же мое вранье? Картинка: https://github.com/rougier/python-visualization-landscape
Логично предположить что рисуют диаграммы больше на тех языках, которые Top-3, а не 10-50-е места, куда попадут лидеры прошлого GNUPlot, R, MatLab итд. Но время неумолимо затирает прежние авторитеты.

Python сделал нормой дергание чужих либ из других языков по любому поводу, это гениальное решение по использованию лучшего из двух (на самом деле из многих, если не всех) миров. Именно это является причиной мега-популярности языка, а не его врожденные фишки типа отступов в обмен на кучу других знаков препинания и удобные структуры данных (списки, словари).

У python есть своя графика остальное из JS нужно разве что для WEB.

У Python нет практически своей графики/диаграмм, кроме старого, монструозного, но почти неинтерактивного Matplotlib/Seaborn. Среди 500k его либ наверняка есть и другие pure-python рисовалки, но популярность их ничтожно мала по сравнению с JS-либами и Python-обертками над ними. Популярны они не просто так: они быстрее, красивее, удобнее. Одним Matplotlib не обойтись, да и сам он бывает неуклюж. В среднем я создаю 30 новых диаграмм в день, MPL/SNS -задействован лишь в 20% случаев.

JS сейчас это не только WEB, это огромный слой LAN-приложений, работающих в браузере, Electron-приложений итд. В конце концов это JupyterLab - основная среда для DS. Та же Pandas из коробки поддерживает 7 методов-бэкендов (либ) в методе df.plot(), из которых 6 - из мира JS. Все это вынуждены были повторить и в других DS-платформах в значительной степени.

Понятно, вам это не нужно, а я только Matplotlib и пользуюсь.

P.S. Кстати последнее обновление от Sept 13, 2023. Что тут старого? :)

Там старое всё. Основная часть кода Matplotlib написана вся так давно, что ее можно уважать "за старость". Обновления добавляют мизер или затыкают баги.

Хорошая статья с точки зрения метеоролога, но есть пара нюансов:

  1. Не раскрыта работа с OpenWeatherMap API, что было бы интересно и полезно.

  2. Статья представляет из себя инструкцию «для самых маленьких» о том, как импортировать таблицу excel в pandas и построить пару графиков.

В общем, хорошая практическая работа для студентов младших курсов.

P.S. Даже валидации данных нет.

Sign up to leave a comment.

Articles