Pythonの可視化パッケージの使い分け - Qiita
Pythonで可視化といえばMatplotlibだけど、APIがごちゃちゃしていて覚えにくいのが難点かな。BokehがAPIもうまく整理されていて一番使い勝手がいい気がするけど、まだまだ日本語の情報が少ないのが惜しいところ。 これからはWebにも対応できるBokehが伸びてくるんじゃないかと勝手に期待している。 おすすめの使い分け方 簡単なデータを手早くプロットするなら Matplotlib MATLABからPythonに乗り換えたなら Matplotlib かっこよく人に見せたいなら Bokeh 対話操作を入れたいなら Bokeh グラフ上のデータ点の数値を確認したいなら Bokeh Plotly 3D形状をプロットするなら Plotly Mayavi 統計分析するなら seaborn Matplotlib 良い点 簡単なデータをプロットするのは楽。 プロットの機能が充実している（気がす
Perl, Python, Ruby の比較
コードの書きやすさは３つともそれほど違わないように思えます。ただ、読みやすさはダントツで Python が 優れています。Ruby はまずまずで、Perl は書き手の技量による部分が大きいのですが、 一般的には "読めない" コードになりがちです。 現在の人気を無視して、言語そのもののよしあしを考えると、 Python と Ruby はほぼ互角でしょう。しかし、今のところ Python の方が、 実行速度が速く、ライブラリが豊富なので、とりあえず Python を使うことにします。 また、Python には対話モードがあるのも Lisp に慣れた人間にとってはありがたいです。 Ruby は今後の健闘に期待します。 5. おわりに 以上 Perl, Python, Ruby の比較をつれづれと書きましたがご参考になりましたでしょうか？ 結論は、 Python, Ruby は Perl に比べ
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