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用 Python 創(chuàng)建圖形的方法有很多，但是哪種方法是***的呢?當(dāng)我們做可視化之前，要先明確一些關(guān)于圖像目標(biāo)的問題：你是想初步了解數(shù)據(jù)的分布情況?想展示時(shí)給人們留下深刻印象?也許你想給某人展示一個(gè)內(nèi)在的形象，一個(gè)中庸的形象?
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本文將介紹一些常用的 Python 可視化包，包括這些包的優(yōu)缺點(diǎn)以及分別適用于什么樣的場(chǎng)景。這篇文章只擴(kuò)展到 2D 圖，為下一次講 3D 圖和商業(yè)報(bào)表(dashboard)留了一些空間，不過這次要講的包中，許多都可以很好地支持 3D 圖和商業(yè)報(bào)表。
Matplotlib、Seaborn 和 Pandas
把這三個(gè)包放在一起有幾個(gè)原因：首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的，當(dāng)你在用 Seaborn 或 Pandas 中的 df.plot() 時(shí)，用的其實(shí)是別人用 Matplotlib 寫的代碼。因此，這些圖在美化方面是相似的，自定義圖時(shí)用的語法也都非常相似。
當(dāng)提到這些可視化工具時(shí)，我想到三個(gè)詞：探索(Exploratory)、數(shù)據(jù)(Data)、分析(Analysis)。這些包都很適合***次探索數(shù)據(jù)，但要做演示時(shí)用這些包就不夠了。
Matplotlib 是比較低級(jí)的庫，但它所支持的自定義程度令人難以置信(所以不要簡(jiǎn)單地將其排除在演示所用的包之外!)，但還有其它更適合做展示的工具。
Matplotlib 還可以選擇樣式(style selection)，它模擬了像 ggplot2 和 xkcd 等很流行的美化工具。下面是我用 Matplotlib 及相關(guān)工具所做的示例圖：
在處理籃球隊(duì)薪資數(shù)據(jù)時(shí)，我想找出薪資中位數(shù)***的團(tuán)隊(duì)。為了展示結(jié)果，我將每個(gè)球隊(duì)的工資用顏色標(biāo)成條形圖，來說明球員加入哪一支球隊(duì)才能獲得更好的待遇。
- 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))
第二個(gè)圖是回歸實(shí)驗(yàn)殘差的 Q-Q 圖。這張圖的主要目的是展示如何用盡量少的線條做出一張有用的圖，當(dāng)然也許它可能不那么美觀。
- 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()
最終證明，Matplotlib 及其相關(guān)工具的效率很高，但就演示而言它們并不是***的工具。
ggplot(2)
你可能會(huì)問，「Aaron，ggplot 是 R 中最常用的可視化包，但你不是要寫 Python 的包嗎?」。人們已經(jīng)在 Python 中實(shí)現(xiàn)了 ggplot2，復(fù)制了這個(gè)包從美化到語法的一切內(nèi)容。
在我看過的所有材料中，它的一切都和 ggplot2 很像，但這個(gè)包的好處是它依賴于 Pandas Python 包。不過 Pandas Python 包最近棄用了一些方法，導(dǎo)致 Python 版本不兼容。
如果你想在 R 中用真正的 ggplot(除了依賴關(guān)系外，它們的外觀、感覺以及語法都是一樣的)，我在另外一篇文章中對(duì)此進(jìn)行過討論。
也就是說，如果你一定要在 Python 中用 ggplot，那你就必須要安裝 0.19.2 版的 Pandas，但我建議你***不要為了使用較低級(jí)的繪圖包而降低 Pandas 的版本。
ggplot2(我覺得也包括 Python 的 ggplot)舉足輕重的原因是它們用「圖形語法」來構(gòu)建圖片?；厩疤崾悄憧梢詫?shí)例化圖，然后分別添加不同的特征;也就是說，你可以分別對(duì)標(biāo)題、坐標(biāo)軸、數(shù)據(jù)點(diǎn)以及趨勢(shì)線等進(jìn)行美化。
下面是 ggplot 代碼的簡(jiǎn)單示例。我們先用 ggplot 實(shí)例化圖，設(shè)置美化屬性和數(shù)據(jù)，然后添加點(diǎn)、主題以及坐標(biāo)軸和標(biāo)題標(biāo)簽。
- #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。從概念上講，Bokeh 類似于 ggplot，它們都是用圖形語法來構(gòu)建圖片，但 Bokeh 具備可以做出專業(yè)圖形和商業(yè)報(bào)表且便于使用的界面。為了說明這一點(diǎn)，我根據(jù) 538 Masculinity Survey 數(shù)據(jù)集寫了制作直方圖的代碼：
- 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
用 Bokeh 表示調(diào)查結(jié)果
紅色的條形圖表示 538 個(gè)人關(guān)于「你認(rèn)為自己有男子漢氣概嗎?」這一問題的答案。9~14 行的 Bokeh 代碼構(gòu)建了優(yōu)雅且專業(yè)的響應(yīng)計(jì)數(shù)直方圖——字體大小、y 軸刻度和格式等都很合理。
我寫的代碼大部分都用于標(biāo)記坐標(biāo)軸和標(biāo)題，以及為條形圖添加顏色和邊框。在制作美觀且表現(xiàn)力強(qiáng)的圖片時(shí)，我更傾向于使用 Bokeh——它已經(jīng)幫我們完成了大量美化工作。
用 Pandas 表示相同的數(shù)據(jù)
藍(lán)色的圖是上面的第 17 行代碼。這兩個(gè)直方圖的值是一樣的，但目的不同。在探索性設(shè)置中，用 Pandas 寫一行代碼查看數(shù)據(jù)很方便，但 Bokeh 的美化功能非常強(qiáng)大。
Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定義，包括 x 軸標(biāo)簽的角度、背景線、y 軸刻度以及字體(大小、斜體、粗體)等。下圖展示了一些隨機(jī)趨勢(shì)，其自定義程度更高：使用了圖例和不同的顏色和線條。
Bokeh 還是制作交互式商業(yè)報(bào)表的***工具。
Plotly
Plotly 非常強(qiáng)大，但用它設(shè)置和創(chuàng)建圖形都要花費(fèi)大量時(shí)間，而且都不直觀。在用 Plotly 忙活了大半個(gè)上午后，我?guī)缀跏裁炊紱]做出來，干脆直接去吃飯了。我只創(chuàng)建了不帶坐標(biāo)標(biāo)簽的條形圖，以及無法刪掉線條的「散點(diǎn)圖」。Ploty 入門時(shí)有一些要注意的點(diǎn)：
- 安裝時(shí)要有 API 秘鑰，還要注冊(cè)，不是只用 pip 安裝就可以;
- Plotly 所繪制的數(shù)據(jù)和布局對(duì)象是***的，但并不直觀;
- 圖片布局對(duì)我來說沒有用(40 行代碼毫無意義!)
但它也有優(yōu)點(diǎn)，而且設(shè)置中的所有缺點(diǎn)都有相應(yīng)的解決方法：
- 你可以在 Plotly 網(wǎng)站和 Python 環(huán)境中編輯圖片;
- 支持交互式圖片和商業(yè)報(bào)表;
- Plotly 與 Mapbox 合作，可以自定義地圖;
- 很有潛力繪制優(yōu)秀圖形。
以下是我針對(duì)這個(gè)包編寫的代碼：
- #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, layoutlayout=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, layoutlayout=layout, filename='jupyter-plot2', sharing='public')
- [Image: image.png]
表示不同 NBA 球隊(duì)每分鐘平均失誤數(shù)的條形圖
表示薪水和在 NBA 的打球時(shí)間之間關(guān)系的散點(diǎn)圖
總體來說，開箱即用的美化工具看起來很好，但我多次嘗試逐字復(fù)制文檔和修改坐標(biāo)軸標(biāo)簽時(shí)卻失敗了。但下面的圖展示了 Plotly 的潛力，以及我為什么要在它身上花好幾個(gè)小時(shí)：
Plotly 頁面上的一些示例圖
Pygal
Pygal 的名氣就不那么大了，和其它常用的繪圖包一樣，它也是用圖形框架語法來構(gòu)建圖像的。由于繪圖目標(biāo)比較簡(jiǎn)單，因此這是一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的繪圖包。使用 Pygal 非常簡(jiǎn)單：
- 實(shí)例化圖片;
- 用圖片目標(biāo)屬性格式化;
- 用 figure.add() 將數(shù)據(jù)添加到圖片中。
我在使用 Pygal 的過程中遇到的主要問題在于圖片渲染。必須要用 render_to_file 選項(xiàng)，然后在 web 瀏覽器中打開文件，才能看見我剛剛構(gòu)建的東西。
最終看來這是值得的，因?yàn)閳D片是交互式的，有令人滿意而且便于自定義的美化功能?？偠灾?，這個(gè)包看起來不錯(cuò)，但在文件的創(chuàng)建和渲染部分比較麻煩。
Networkx
雖然 Networkx 是基于 matplotlib 的，但它仍是圖形分析和可視化的***解決方案。圖形和網(wǎng)絡(luò)不是我的專業(yè)領(lǐng)域，但 Networkx 可以快速簡(jiǎn)便地用圖形表示網(wǎng)絡(luò)之間的連接。以下是我針對(duì)一個(gè)簡(jiǎn)單圖形構(gòu)建的不同的表示，以及一些從斯坦福 SNAP 下載的代碼(關(guān)于繪制小型 Facebook 網(wǎng)絡(luò))。
我按編號(hào)(1~10)用顏色編碼了每個(gè)節(jié)點(diǎn)，代碼如下：
- options = {
- 'node_color' : range(len(G)),
- 'node_size' : 300,
- 'width' : 1,
- 'with_labels' : False,
- 'cmap' : plt.cm.coolwarm
- }
- nx.draw(G, **options)
用于可視化上面提到的稀疏 Facebook 圖形的代碼如下：
- 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)
這個(gè)圖形非常稀疏，Networkx 通過***化每個(gè)集群的間隔展現(xiàn)了這種稀疏化。
有很多數(shù)據(jù)可視化的包，但沒法說哪個(gè)是***的。希望閱讀本文后，你可以了解到在不同的情境下，該如何使用不同的美化工具和代碼。
原文鏈接：
https://towardsdatascience.com/reviewing-python-visualization-packages-fa7fe12e622b
【本文是專欄機(jī)構(gòu)“機(jī)器之心”的原創(chuàng)譯文，微信公眾號(hào)“機(jī)器之心( id: almosthuman2014)”】
網(wǎng)站題目：這里有8個(gè)流行的Python可視化工具包，你喜歡哪個(gè)？
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