Durante la pasada conferencia de desarrolladores Pycon de Portland (en septiembre hay otra en Cáceres) Jake Vanderplas hizo esta estupenda presentación que muestra herramientas y librerías para la visualización de datos con Python.
Entre otras están
- Matplotlib (similar a Matlib)
- Seaborn (estadísticas)
- Bokeh (al estilo D3.js)
- Plotly (que importa/exporta Excel, también al estilo D3.js)
- Vega (JSON + gramática de alto nivel)
- Pandas (análisis de datos)
- Datashader (para grandes conjuntos de datos)
- Holoviews (minimalista pero potente)
La presentación es muy completa porque por un lado explica los tipos de herramientas que hay y las agrupa según su cercanía (OpenGL, JavaScript, Matplotlib, Vega, D3.js, etc) y por intro incluye muchos ejemplos de las visualizaciones en forma de galerías, para hacerse una idea de qué es posible con cada una de ellas.
Por lo general basta echar un vistazo a las páginas web de cada proyecto para hacerse una idea de sus puntos fuertes y débiles y el tipo de visualizaciones que pueden crear. Luego ya integrarlo con otros proyectos es cuestión de mirar en detalle sus especificaciones y estudiar sus estructuras y funcionamiento.
