8 个流行的Python可视化工具包,你喜欢哪个? |
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来源丨机器之心 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。 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。 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。 #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: 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: 安装时要有 API 秘钥,还要注册,不是只用 pip 安装就可以; Plotly 所绘制的数据和布局对象是独一无二的,但并不直观; 图片布局对我来说没有用(40 行代码毫无意义!) 但它也有优点,而且设置中的所有缺点都有相应的解决方法: 你可以在 Plotly 网站和 Python 环境中编辑图片; 支持交互式图片和商业报表; Plotly 与 Mapbox 合作,可以自定义地图; 很有潜力绘制优秀图形。 以下是我针对这个包编写的代码: #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: 实例化图片; 用图片目标属性格式化; 用 figure.add() 将数据添加到图片中。 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: 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: 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。 原文链接:https://towardsdatascience.com/reviewing-python-visualization-packages-fa7fe12e622b 最后推荐一下我们的会员群,目前有风投天使投资人,猎头HR,抖音大V,情感博主,律师,心理咨询师,医疗销售,地产,保险,钢琴老师,运营商,企业咨询,跨境电商,建筑,互联网行业的数据分析师,后端开发,python测试等行业的同学加入。 微信咨询:coder_v5 (务必备注你的来意) 性价比超高的星球 目前星球430+人,专栏的内容秘籍已经更新了41篇,每天都有星球发布自己心得。只花一份钱可以学: Python : python 入门课程44节+Django专栏9节+趣味实战案例 chatgpt :入门,进阶,趣味办公,高级课程 AI绘画:Mj的基础,入门,进阶,小红书玩法 如果你想学Python,又想学ChatGPT,又想学AI绘画,只想花一份钱欢迎加入我们星球会员群,还能认识很多牛人! 加入就送ChatGPT独立账号 另外还送ChatGPT高级视频课程 原价99,现在免费送星球会员 微信长按试看内容 三天内不满意可直接退款!!! 推荐阅读: 入门: 最全的零基础学Python的问题 | 零基础学了8个月的Python | 实战项目 |学Python就是这条捷径 干货:爬取豆瓣短评,电影《后来的我们》 | 38年NBA最佳球员分析 | 从万众期待到口碑扑街!唐探3令人失望 | 笑看新倚天屠龙记 | 灯谜答题王 |用Python做个海量小姐姐素描图 |碟中谍这么火,我用机器学习做个迷你推荐系统电影 趣味:弹球游戏 | 九宫格 | 漂亮的花 | 两百行Python《天天酷跑》游戏! 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