Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • In English
Trepo
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä viite 
  •   Etusivu
  • Trepo
  • Kandidaatintutkielmat
  • Näytä viite
  •   Etusivu
  • Trepo
  • Kandidaatintutkielmat
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Python-visualisointikirjaston valinta : kirjallisuuskatsaus vertailevaan tutkimukseen

Aalto, Anni (2024)

 
Avaa tiedosto
AaltoAnni.pdf (740.2Kt)
Lataukset: 



Aalto, Anni
2024

Tietojenkäsittelytieteiden kandidaattiohjelma - Bachelor's Programme in Computer Sciences
Informaatioteknologian ja viestinnän tiedekunta - Faculty of Information Technology and Communication Sciences
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Hyväksymispäivämäärä
2024-10-02
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:tuni-202409198808
Tiivistelmä
Python on suosituin datatieteilijöiden käyttämä ohjelmointikieli, ja sille on olemassa runsaasti erilaisia datan visualisointikirjastoja. Tässä tutkielmassa tarkastellaan, mitkä tekijät vaikuttavat eniten datatieteilijöiden tekemiin kirjastovalintoihin ja vertaillaan neljää eri Pythonin visualisointikirjastoa näihin tekijöihin perustuen. Tutkimusmenetelmänä on kirjallisuuskatsaus, jossa on painotettu tuoretta ja vertaisarvioitua tutkimusta.
Yksi syy Pythonin suosioon datatieteissä on sen laaja kirjastovalikoima. Tässä tutkielmassa keskitytään arvioimaan ainoastaan yleiskäyttöisiä visualisointikirjastoja, joista on julkaistu riittävästi vertailevaa tutkimusta. Näitä kirjastoja ovat Matplotlib, Seaborn, Plotly ja Bokeh. Vertailuun valitut ominaisuudet perustuvat siihen, mitkä tekijät ovat tutkitusti datatieteilijöille tärkeimpiä valintaa tehdessään. Näistä tekijöistä tässä tutkielmassa tarkastellaan käytettävyyttä, yhteisön aktiivisuutta ja käyttötarkoitusta.
Tutkielmassa käytettävyys rinnastetaan helppokäyttöisyyteen, ja sitä tarkastellaan lähinnä visualisointikirjastojen syntaksin näkökulmasta. Seabornin syntaksi on selvästi yksinkertaisin ja erityisesti aloittelijoille helppo opeteltava. Kirjaston ympärillä olevan yhteisön aktiivisuus vaikuttaa oleellisesti siihen, kuinka helppo kirjaston käyttöä on opetella ja kuinka paljon käyttäjille on tarjolla vertaistukea. Aktiivisin yhteisö on Matplotlibillä ja Bokehilla, Plotlyn yhteisö puolestaan on vahvimmassa kasvussa. Suurin valikoima eri käyttötarkoituksiin sopivia kaavioita löytyy Plotlystä, mutta myös Matplotlibin ja Seabornin valikoima on runsas. Bokehissa kaaviovalikoimaa on merkittävästi vähemmän, mutta kuitenkin monipuolisesti eri tarkoituksiin. Interaktiivisten kaavioiden tekoon soveltuvat parhaiten Plotly ja Bokeh.
Tutkimuksessa havaittiin, ettei ole yhtä vahvinta kirjastoa, joka soveltuisi parhaiten kaikkiin tarkoituksiin ja kaikille käyttäjille. Jokaisella tarkastelluista kirjastoista on omat vahvuutensa, ja lopullinen valinta riippuu siitä, mitä ominaisuuksia kukin käyttäjä haluaa priorisoida.
Kokoelmat
  • Kandidaatintutkielmat [9000]
Kalevantie 5
PL 617
33014 Tampereen yliopisto
oa[@]tuni.fi | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Selaa kokoelmaa

TekijätNimekkeetTiedekunta (2019 -)Tiedekunta (- 2018)Tutkinto-ohjelmat ja opintosuunnatAvainsanatJulkaisuajatKokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
Kalevantie 5
PL 617
33014 Tampereen yliopisto
oa[@]tuni.fi | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste