.. image:: pystat.png
    :height: 20
    :alt: Statistique
    :target: http://www.xavierdupre.fr/app/ensae_teaching_cs/helpsphinx/td_2a_notions.html#pour-un-profil-plutot-data-scientist

Graphes
+++++++

Il existe de nombreuses librairies de visualisation réparties en deux grandes familles.
La première produit des images
(:epkg:`matplotlib`, :epkg:`seaborn`, :epkg:`networkx`),
la seconde produit des graphes animés à l'aide de Javascript
(:epkg:`bokeh`, :epkg:`bqplot`).
Les librairies les plus récentes implémentent les deux modes en cherchant toujours plus
de simplicité. A ce sujet, il faut jeter un coup d'oeil à
`flexx <https://flexx.readthedocs.io/en/stable/>`_. Elles explorent aussi
la visualisation animée de gros jeux de données telle que
`datashader <http://www.xavierdupre.fr/app/jupytalk/helpsphinx/notebooks/big_datashader.html#bigdatashaderrst>`_.

*Notebook sur matplotlib*

.. toctree::
    :maxdepth: 2

    ../notebooks/_gs2a_visu

* `Graphes classiques métriques pour des modèles de machine learning <http://www.xavierdupre.fr/app/actuariat_python/helpsphinx/notebooks/seance6_graphes_ml_enonce.html>`_
* `Graphes classiques métriques pour des modèles de machine learning - correction <http://www.xavierdupre.fr/app/actuariat_python/helpsphinx/notebooks/seance6_graphes_ml_correction.html>`_

*Notebook sur Javascript*

.. toctree::
    :maxdepth: 2

    ../ext2a/javascript_doc

* Lire :ref:`Javascript et traitement de données <blog-js-data>`

*Lectures*

* `10 plotting libraries at PyData 2016 <http://www.xavierdupre.fr/app/jupytalk/helpsphinx/2016/pydata2016.html>`_

*Modules*

* :epkg:`matplotlib`
* :epkg:`seaborn`
* :epkg:`scikit-plot`
* :epkg:`bokeh`
* `bqplot <https://github.com/bloomberg/bqplot>`_
* :ref:`l-visualisation`

*Modules Notebooks*

* `clustergrammer-widget <https://github.com/MaayanLab/clustergrammer-widget>`_ :
  widget pour les notebooks
* `Jupyter Dashboards Layout Extension <http://jupyter-dashboards-layout.readthedocs.io/en/latest/>`_
* `visJS2jupyter <https://ucsd-ccbb.github.io/visJS2jupyter/>`_ : représentation
  de réseaux avec `vis.js <http://visjs.org/>`_
* `neo4jupyter <https://github.com/merqurio/neo4jupyter>`_ :
  `Neo4j <https://neo4j.com/>`_ dans un notebook
* `ipyvolume <https://github.com/maartenbreddels/ipyvolume>`_