Lets-Plot: İstatistiksel Veriler İçin Açık Kaynaklı Bir Plotlama Kütüphanesi

 (lets-plot.org)
3 puan yazan GN⁺ 2023-07-16 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Lets-Plot, Grammar of Graphics ilkelerine dayalı olarak Python ve Kotlin’de istatistiksel veri görselleştirmeyi destekleyen çok platformlu bir plotlama kütüphanesidir
  • Python ve Kotlin için ayrı uygulamalar sunarak, not defteri ortamlarından IDE ve uygulama geliştirmeye kadar her ekosistemin iş akışına uygun şekilde kullanılabilir
  • Python’da yalnızca not defterlerinde değil, PyCharm ve IntelliJ IDEA içindeki SciView’da da plotlar görüntülenebilir
  • Kotlin’de ise Kotlin not defterlerinden Compose-Multiplatform uygulamalarına kadar uzanan görselleştirme kullanım senaryolarını hedefler
  • Coğrafi kodlama, GeoDataFrame plotlama, tooltip ve açıklama özelleştirmeleri sunarak mekansal veri ve etkileşimli plotlar oluşturmada da kullanılabilir

Lets-Plot Genel Bakış

Desteklenen Platformlar ve Başlıca Özellikler

İlgili okumalar

1 yorum

 
GN⁺ 2023-07-16
Hacker News yorumları

  • Harika görünüyor. ggplot2 tarzı grafik dilbilgisi temel alınmış gibi. Örnekler burada görülebilir: https://lets-plot.org/pages/charts.html
    Veri grafikleri de oldukça iyi görünüyor: https://lets-plot.org/pages/charts.html#discrete-icon-discre...
    Dağılım grafikleri için de aynı şey geçerli: https://lets-plot.org/pages/charts.html#visualization-of-dis...
    Python’daki ggplot2 tarzı çizim kütüphanesi plotnine ile karşılaştırıldığında bu projenin nasıl olduğunu merak ediyorum

    • ggplot2 istediğiniz herhangi bir grafiği oluşturabilecek kadar genel amaçlı mı, yoksa üretebildiği grafiklerin tarzı ya da türleri konusunda daha belirgin bir karakteri mi var, merak ediyorum. Yine de bu kütüphanenin en iyi yanı Kotlin’de de kullanılabilmesi olabilir

  • R dışındaki dillerdeki ggplot türevi kütüphanelerin dezavantajı, orijinalde kullanılabilen çok sayıdaki harika eklenti kütüphanesini[1] kaybetmenizdir. Ben şahsen Python’da veriyi çok işleyip sonra R’ye aktarıyorum ve tüm grafikleri orada yapıyorum
    İstatistik tarafındaki insanlar grafikleri daha önemli görüyor ve cilalamaya daha fazla zaman harcıyor gibi geliyor. Ayrıca Copilot, öğrenecek çok materyal olduğu için R tabanlı ggplot anlambilimi ve seçenekleri konusunda gerçekten iyi yardımcı oluyor. ggplot kopyası kütüphanelerdeki ince farklar için de aynı şey geçerli olur mu, emin değilim
    [1] https://youtu.be/7UjA_5gNvdw

    • Güzel bir video. R’nin açıklama ve görselleştirmede ek ifade gücü sağladığını iyi gösteriyor. Bir başka Python çizim sarmalayıcısını öğrenmek yerine biraz R öğrenmek daha iyi olabilir
    • Copilot’un R tabanlı ggplot anlambilimi ve seçenekleri konusunda iyi yardımcı olduğu doğru, ama bu tür farkların büyük dil modelleri için büyük bir engel olacağını sanmıyorum. Betikleri bir dilden diğerine çevirmeyi denerseniz büyük dil modellerinin ne kadar iyi genelleme yaptığını görebilirsiniz; elbette kusursuz değil
      Yeterli bağlam verilirse muhtemelen kullanılabilir sonuçlar üretecektir

  • Bu da Python’a grafik dilbilgisi arayüzü sunan plotnine [0] ile oldukça benzer görünüyor. Yine de ggplot’u sevdiğim için bunu araştırmalarımda kullanacağım günü dört gözle bekliyorum
    ggthemes, scientificplots [1] ve diğer ggplot kütüphanelerinin lets-plot’a taşınabilmesi ya da yeniden uygulanabilmesi güzel olurdu
    0: https://plotnine.readthedocs.io/en/stable/
    1: https://github.com/garrettj403/SciencePlots

  • Neden gerekli olduğunu anlamıyorum. Birileri gerçekten bir tane daha çizim kütüphanesi mi arıyordu?

    • İstatistik grafikleri üretebilmesi ve matplotlib tabanlı olmaması bile başlı başına iyi bir başlangıç. Plotly uğraştırıcı, Altair’in kullanılabilirliği zayıf, bokeh ise matplotlib gibi komut tabanlı bir stile sahip ve biraz ağır
      Seaborn iyi, ama hâlâ matplotlib üzerindeki sızdıran soyutlamayla uğraşmak zorunda kalıyorsunuz; bu da birleştirmeyi zorlaştırıyor ve etkileşimsellik kazanmayı güçleştiriyor. O yüzden ben böyle bir şey istiyorum. Hızlı, doğal hissettiren iyi etkileşimli grafikler istiyorum ve bunu kendim yapmayı bile denedim. Ggplot, sadece ne çizmek istediğinize odaklanmanızı ve bir veri çerçevesi vermenizi sağlıyor; bu da öyle görünüyor
    • JetBrains’in yeni Kotlin Notebooks ürünü için kullanılsın diye yapılmış gibi görünüyor
    • Herkes istiyor. Alternatiflerin hepsinin büyük eksileri var, bu yüzden rekabetin artması iyi bir şey

  • Bu grafik dilbilgisi yaklaşımıyla grafik oluşturmak için Python odaklı bir eğitim ya da rehber var mı? Yoksa ggplot2 kitabını okuyup R örneklerini Python’a mı aktarmak gerekiyor?

  • Tamamı Kotlin Multiplatform ve üstüne ince bir Python sarmalayıcısı eklenmiş. Oldukça şaşırtıcı

  • Grafik kütüphanelerindeki en büyük sorun, milyonlarca veri noktasını anında iyi işleyememeleriydi. Son veri bilimi projemde başlıca tüm çizim kütüphanelerini denedim ama birkaç milyon noktayı geçince düzgün çalışan hiçbir şey olmadı
    Gerçek zamanlı görselleştirip yakınlaştırıp uzaklaştırabileceğim grafikler istiyordum ve bu, projenin zor kısmı oldu. Yalnızca bir ürün bunun cloud GPU ile yapılabildiğini iddia ediyordu ama ücretli abonelik gerekiyordu ve verileri cloud'a yüklemek zorundaydınız. Bir kütüphane daha değil, gerçekten iyi çalışan ve çizim için yerel GPU'yu kullanabilen bir kütüphane istiyorum

  • ggplot2 veri keşfi için harika. Bir zamanlar R'nin tartışmasız en büyük avantajıydı
    Dashboard'lar için ise Apache ECharts'ı daha çok tercih ediyorum:
    https://github.com/ecomfe/awesome-echarts

  • Gerçekten harika. Bu, Python'da ggplot2'nin yeniden uygulanmış hali mi? pygg, Python'daki ggplot sözdizimini R ggplot2 koduna çeviren hafif bir kütüphane
    Dezavantajı etkileşimli olmaması ve R üzerinde çalışması; avantajı ise Hadley'in R ggplot uygulamasını çalıştırması
    https://github.com/sirrice/pygg

  • Bana göre doğrudan ggplot'u kopyalamış olmaları biraz hayal kırıklığı yaratıyor. ggplot, görselleştirme kütüphanesi tasarımının nihai cevabı değil
    Örneğin ggplot'ta tam anlamıyla fonksiyona karşılık gelen bir scale kavramı var. Bu, kütüphaneye gereksiz kavramsal yük ekliyor. Bunu kaldırmak kolay bir iyileştirme olur

    • ggplot'un hangi kusurları olursa olsun, matplotlib, base R ya da başka bir çizim kütüphanesinde benim yazma hızımda grafikleri oluşturmamı sağlayan başka bir şey olmadı. ggplot'ta bunu neredeyse yardımsız yapabiliyorum
      matplotlib'te ise buna yaklaşmak için son dönemde epey kullanmış olmak ve hatta GitHub Copilot'a sahip olmak gerekiyor
    • scale, tam olarak bir fonksiyon değil. Çünkü eksenleri ve lejantları çizmek için ters fonksiyonlara da ihtiyaç var. Ayrıca scale'in karmaşıklığının büyük kısmı gerçekten eksenler ve lejantlardan kaynaklanıyor