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这篇CFSDN的博客文章分享8个非常流行的 Python 可视化工具包由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
喜欢用 python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况:做图表时,用哪种好看又实用的可视化工具包呢?之前文章里出现过漂亮的图表时,也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面,作者介绍了八种在 python 中实现的可视化工具包,其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个?
用 python 创建图形的方法有很多,但是哪种方法是最好的呢?当我们做可视化之前,要先明确一些关于图像目标的问题:你是想初步了解数据的分布情况?想展示时给人们留下深刻印象?也许你想给某人展示一个内在的形象,一个中庸的形象?
本文将介绍一些常用的 python 可视化包,包括这些包的优缺点以及分别适用于什么样的场景。这篇文章只扩展到 2d 图,为下一次讲 3d 图和商业报表(dashboard)留了一些空间,不过这次要讲的包中,许多都可以很好地支持 3d 图和商业报表.
matplotlib、seaborn 和 pandas 。
把这三个包放在一起有几个原因:首先 seaborn 和 pandas 是建立在 matplotlib 之上的,当你在用 seaborn 或 pandas 中的 df.plot() 时,用的其实是别人用 matplotlib 写的代码。因此,这些图在美化方面是相似的,自定义图时用的语法也都非常相似.
当提到这些可视化工具时,我想到三个词:探索(exploratory)、数据(data)、分析(analysis)。这些包都很适合第一次探索数据,但要做演示时用这些包就不够了.
matplotlib 是比较低级的库,但它所支持的自定义程度令人难以置信(所以不要简单地将其排除在演示所用的包之外!),但还有其它更适合做展示的工具.
matplotlib 还可以选择样式(style selection),它模拟了像 ggplot2 和 xkcd 等很流行的美化工具。下面是我用 matplotlib 及相关工具所做的示例图:
在处理篮球队薪资数据时,我想找出薪资中位数最高的团队。为了展示结果,我将每个球队的工资用颜色标成条形图,来说明球员加入哪一支球队才能获得更好的待遇.
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import
seaborn as sns
import
matplotlib.pyplot as plt
color_order
=
[
'xkcd:cerulean'
,
'xkcd:ocean'
,
'xkcd:black'
,
'xkcd:royal purple'
,
'xkcd:royal purple'
,
'xkcd:navy blue'
,
'xkcd:powder blue'
,
'xkcd:light maroon'
,
'xkcd:lightish blue'
,
'xkcd:navy'
]
sns.barplot(x
=
top10.team,
y
=
top10.salary,
palette
=
color_order).set_title(
'teams with highest median salary'
)
plt.ticklabel_format(style
=
'sci'
, axis
=
'y'
, scilimits
=
(
0
,
0
))
|
第二个图是回归实验残差的 q-q 图。这张图的主要目的是展示如何用尽量少的线条做出一张有用的图,当然也许它可能不那么美观.
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import
matplotlib.pyplot as plt
import
scipy.stats as stats
#model2 is a regression model
log_resid
=
model2.predict(x_test)
-
y_test
stats.probplot(log_resid, dist
=
"norm"
, plot
=
plt)
plt.title(
"normal q-q plot"
)
plt.show()
|
最终证明,matplotlib 及其相关工具的效率很高,但就演示而言它们并不是最好的工具.
ggplot(2) 。
你可能会问,「aaron,ggplot 是 r 中最常用的可视化包,但你不是要写 python 的包吗?」。人们已经在 python 中实现了 ggplot2,复制了这个包从美化到语法的一切内容.
在我看过的所有材料中,它的一切都和 ggplot2 很像,但这个包的好处是它依赖于 pandas python 包。不过 pandas python 包最近弃用了一些方法,导致 python 版本不兼容.
如果你想在 r 中用真正的 ggplot(除了依赖关系外,它们的外观、感觉以及语法都是一样的),我在另外一篇文章中对此进行过讨论.
也就是说,如果你一定要在 python 中用 ggplot,那你就必须要安装 0.19.2 版的 pandas,但我建议你最好不要为了使用较低级的绘图包而降低 pandas 的版本.
ggplot2(我觉得也包括 python 的 ggplot)举足轻重的原因是它们用「图形语法」来构建图片。基本前提是你可以实例化图,然后分别添加不同的特征;也就是说,你可以分别对标题、坐标轴、数据点以及趋势线等进行美化.
下面是 ggplot 代码的简单示例。我们先用 ggplot 实例化图,设置美化属性和数据,然后添加点、主题以及坐标轴和标题标签.
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#all salaries
ggplot(data
=
df, aes(x
=
season_start, y
=
salary, colour
=
team))
+
geom_point()
+
theme(legend.position
=
"none"
)
+
labs(title
=
'salary over time'
, x
=
'year'
, y
=
'salary ($)'
)
|
bokeh 。
bokeh 很美。从概念上讲,bokeh 类似于 ggplot,它们都是用图形语法来构建图片,但 bokeh 具备可以做出专业图形和商业报表且便于使用的界面。为了说明这一点,我根据 538 masculinity survey 数据集写了制作直方图的代码:
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import
pandas as pd
from
bokeh.plotting
import
figure
from
bokeh.io
import
show
# is_masc is a one-hot encoded dataframe of responses to the question:
# "do you identify as masculine?"
#dataframe prep
counts
=
is_masc.
sum
()
resps
=
is_masc.columns
#bokeh
p2
=
figure(title
=
'do you view yourself as masculine?'
,
x_axis_label
=
'response'
,
y_axis_label
=
'count'
,
x_range
=
list
(resps))
p2.vbar(x
=
resps, top
=
counts, width
=
0.6
, fill_color
=
'red'
, line_color
=
'black'
)
show(p2)
#pandas
counts.plot(kind
=
'bar'
)
|
用 bokeh 表示调查结果 。
红色的条形图表示 538 个人关于「你认为自己有男子汉气概吗?」这一问题的答案。9~14 行的 bokeh 代码构建了优雅且专业的响应计数直方图——字体大小、y 轴刻度和格式等都很合理.
我写的代码大部分都用于标记坐标轴和标题,以及为条形图添加颜色和边框。在制作美观且表现力强的图片时,我更倾向于使用 bokeh——它已经帮我们完成了大量美化工作.
用 pandas 表示相同的数据 。
蓝色的图是上面的第 17 行代码。这两个直方图的值是一样的,但目的不同。在探索性设置中,用 pandas 写一行代码查看数据很方便,但 bokeh 的美化功能非常强大.
bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定义,包括 x 轴标签的角度、背景线、y 轴刻度以及字体(大小、斜体、粗体)等。下图展示了一些随机趋势,其自定义程度更高:使用了图例和不同的颜色和线条.
bokeh 还是制作交互式商业报表的绝佳工具.
plotly 。
plotly 非常强大,但用它设置和创建图形都要花费大量时间,而且都不直观。在用 plotly 忙活了大半个上午后,我几乎什么都没做出来,干脆直接去吃饭了。我只创建了不带坐标标签的条形图,以及无法删掉线条的「散点图」。ploty 入门时有一些要注意的点:
以下是我针对这个包编写的代码:
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#plot 1 - barplot
# **note** - the layout lines do nothing and trip no errors
data
=
[go.bar(x
=
team_ave_df.team,
y
=
team_ave_df.turnovers_per_mp)]
layout
=
go.layout(
title
=
go.layout.title(
text
=
'turnovers per minute by team'
,
xref
=
'paper'
,
x
=
0
),
xaxis
=
go.layout.xaxis(
title
=
go.layout.xaxis.title(
text
=
'team'
,
font
=
dict
(
family
=
'courier new, monospace'
,
size
=
18
,
color
=
'#7f7f7f'
)
)
),
yaxis
=
go.layout.yaxis(
title
=
go.layout.yaxis.title(
text
=
'average turnovers/minute'
,
font
=
dict
(
family
=
'courier new, monospace'
,
size
=
18
,
color
=
'#7f7f7f'
)
)
),
autosize
=
true,
hovermode
=
'closest'
)
py.iplot(figure_or_data
=
data, layout
=
layout, filename
=
'jupyter-plot'
, sharing
=
'public'
, fileopt
=
'overwrite'
)
#plot 2 - attempt at a scatterplot
data
=
[go.scatter(x
=
player_year.minutes_played,
y
=
player_year.salary,
marker
=
go.scatter.marker(color
=
'red'
,
size
=
3
))]
layout
=
go.layout(title
=
"test"
,
xaxis
=
dict
(title
=
'why'
),
yaxis
=
dict
(title
=
'plotly'
))
py.iplot(figure_or_data
=
data, layout
=
layout, filename
=
'jupyter-plot2'
, sharing
=
'public'
)
[image: image.png]
|
表示不同 nba 球队每分钟平均失误数的条形图.
表示薪水和在 nba 的打球时间之间关系的散点图 。
总体来说,开箱即用的美化工具看起来很好,但我多次尝试逐字复制文档和修改坐标轴标签时却失败了。但下面的图展示了 plotly 的潜力,以及我为什么要在它身上花好几个小时:
plotly 页面上的一些示例图 。
pygal 。
pygal 的名气就不那么大了,和其它常用的绘图包一样,它也是用图形框架语法来构建图像的。由于绘图目标比较简单,因此这是一个相对简单的绘图包。使用 pygal 非常简单:
我在使用 pygal 的过程中遇到的主要问题在于图片渲染。必须要用 render_to_file 选项,然后在 web 浏览器中打开文件,才能看见我刚刚构建的东西.
最终看来这是值得的,因为图片是交互式的,有令人满意而且便于自定义的美化功能。总而言之,这个包看起来不错,但在文件的创建和渲染部分比较麻烦.
networkx 。
虽然 networkx 是基于 matplotlib 的,但它仍是图形分析和可视化的绝佳解决方案。图形和网络不是我的专业领域,但 networkx 可以快速简便地用图形表示网络之间的连接。以下是我针对一个简单图形构建的不同的表示,以及一些从斯坦福 snap 下载的代码(关于绘制小型 facebook 网络).
我按编号(1~10)用颜色编码了每个节点,代码如下:
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|
options
=
{
'node_color'
:
range
(
len
(g)),
'node_size'
:
300
,
'width'
:
1
,
'with_labels'
: false,
'cmap'
: plt.cm.coolwarm
}
nx.draw(g,
*
*
options)
|
用于可视化上面提到的稀疏 facebook 图形的代码如下:
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20
21
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|
import
itertools
import
networkx as nx
import
matplotlib.pyplot as plt
f
=
open
(
'data/facebook/1684.circles'
,
'r'
)
circles
=
[line.split()
for
line
in
f]
f.close()
network
=
[]
for
circ
in
circles:
cleaned
=
[
int
(val)
for
val
in
circ[
1
:]]
network.append(cleaned)
g
=
nx.graph()
for
v
in
network:
g.add_nodes_from(v)
edges
=
[itertools.combinations(net,
2
)
for
net
in
network]
for
edge_group
in
edges:
g.add_edges_from(edge_group)
options
=
{
'node_color'
:
'lime'
,
'node_size'
:
3
,
'width'
:
1
,
'with_labels'
: false,
}
nx.draw(g,
*
*
options)
|
这个图形非常稀疏,networkx 通过最大化每个集群的间隔展现了这种稀疏化.
有很多数据可视化的包,但没法说哪个是最好的。希望阅读本文后,你可以了解到在不同的情境下,该如何使用不同的美化工具和代码.
总结 。
以上所述是小编给大家介绍的8个非常流行的 python 可视化工具包,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我网站的支持! 。
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