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Interactive Visualization

Interativve Visualization의 정확한 의미가 궁금해서 구글링 해보았다.

What is an interative Visualization?

Interactive visualization is the use of data analysis software to manipulate and explore graphical representations of data. It is an evolution of the concept of “dataviz” (data visualization) based on the incorporation of interaction tools.

해석하면

interative 시각화는 데이터 분석 소프트웨어를 사용해서 데이터 그래픽 표현을 조작하고 탐구하는 것이고, 상호 작용 도구의 통합을 기반으로 하는 데이터 시각화의 컨셉의 진화이다.

대표적인 툴

다음 대표적 세가지 Interactive visualization 툴이 있다.

  • Ployly
  • Bokeh
  • Altair

Matpotlib

  • 주피터 노트북, local에서만 실행가능하다
    • mpld3을 사용해성 웹에서 D3-based Viewer 가능.

Plotly

Polar Plot

  • 가장 많이 사용되는 시각화 library
  • 예제, 문서화가 잘되어 있어 커스텀하기 쉽다.
  • 통계뿐만 아니라, 지리, 3D, 금융등 다양한 시각화 가능.
  • Js 시각화 라이브러리 D3js를 기반으로 만들어져 웹에서 사용가능
  • 형광색이 매력적이다.

Plotly Express

  • plotly를 seaborn과 유사하게 만들어 문법이 비슷하다. (plotly와 할 수 있는것도 유사.)
  • plotly에 비해 커스텀 부분이 부족하지만 다양한 함수 제공

Bokeh

Polar Plot

  • 무넙은 Matplotlib와 유사한 부분이 있다.
  • 기본 Them이 plotly에 비해 깔끔
  • 문서화가 부족해 커스텀하기 어려울 수 있다.

Altair

Polar Plot

  • Vega 라이브러리를 사용하여 만든 인터랙티브
  • 문법이 Pythonic하지 않음(js같은 느낌)
  • 데이터 크기 5000개 제한이 있다.
  • Bar, Line, Scatter, Histogram에 특화

참고자료

추가자료(머신,딥러닝에서 시각화)

  • Distill.pub : https://distill.pub/
  • Poloclub : https://poloclub.github.io/
  • Google Pair : https://pair.withgoogle.com/
  • Open AI Blog : https://openai.com/blog/

그 외 visualization 아이디어를 얻을 수 있는 소스

  • Observable : https://observablehq.com/
  • https://textvis.lnu.se/
  • https://visimages.github.io/visimages-explorer/

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