2. Veit Schiele
• Gründer und Geschäftsführer
der Cusy GmbH
• Aufbau eines Rechenclusters am
Fraunhofer ISE
• Autor des Jupyter-Tutorial mit dem
prototypischen Verlauf eines Data-
Science-Projekts
Python-Datenvisualisierung: Intro
3. Intro
Agenda
1. Überblick
a. Technologien
2. Auswahlkriterien
b. Diagrammtypen
c. Datengröße
d. Ausgabeformate
3. APIs
a. deklarativ
b. objektorientiert
c. imperativ
4. Zukunftsvision
8. Überblick
Python-Datenvisualisierung: Überblick
Matplotlib
Matplotlib ist eine der ältesten (2003) und meist
genutzten Python-Bibliotheken zur Datenvisualisierung
• Pros
→ Ähnliches Design wie Matlab
→Viele verschiedene Rendering-Backends
• Cons
→ iterative API
→ ungenügende Standardeinstellungen
28. Datengröße
Python-Datenvisualisierung: Datengröße
Serverseitiges Rendern von Datashader oder Vaex
ermöglicht Milliarden, Billionen oder mehr
Datenpunkte in Webbrowsern.
Dazu werden beliebig große verteilte oder nicht zum
Kern gehörende Datasets in Bilder fester Größe
konvertiert, um sie an den Browser auszuliefern.
29. Benutzeroberflächen und
Dateiformate
Die meisten Bibliotheken können statische Bilder
erstellen und zumindest in PNG, SVG oder PDF-Dateien
erstellen.
Python-Datenvisualisierung: Benutzeroberflächen und Dateiformate
30. Benutzeroberflächen und
Dateiformate
Die meisten Javascript-Bibliotheken können in einem
serverlosen Modus betrieben werden.
Diagramme können dann interaktiv erschlossen werden,
z.B. mit Zoomen, Verschieben etc. ohne dass hierbei
Python involviert ist.
Python-Datenvisualisierung: Benutzeroberflächen und Dateiformate
31. Benutzeroberflächen und
Dateiformate
Die meisten Javascript-Bibliotheken unterstützen die
interaktive Verwendung in Jupyter-Notebooks.
ipywidgets unterstützt die Interaktion in Integration
mit Jupyter.
Python-Datenvisualisierung: Benutzeroberflächen und Dateiformate
32. Benutzeroberflächen und
Dateiformate
Eigenständige webbasierte Dashboards
• Plotly-Diagramme können in separaten Apps mit Dash
verwendet werden
• Der Bokeh-Server stellt Diagramme von Bokeh,
HoloViews und GeoViews bereit
Python-Datenvisualisierung: Benutzeroberflächen und Dateiformate
33. Benutzeroberflächen und
Dateiformate
Eigenständige webbasierte Dashboards
• Die meisten anderen Bibliotheken können
mithilfe von Panel bereitgestellt werden
(ausgenommen die OpenGL-Bibliotheken).
Python-Datenvisualisierung: Benutzeroberflächen und Dateiformate