七款Python資料視覺化利器，任何一款都能滿足你
推薦
資料視覺化的庫有挺多的，這裡推薦幾個比較常用的：
- Matplotlib
- Plotly
- Seaborn
- Ggplot
- Bokeh
- Pyechart
- Pygal
本人對於Python學習建立了一個小小的學習圈子，為各位提供了一個平臺，大家一起來討論學習Python。歡迎各位到來Python學習群：960410445一起討論視訊分享學習。Python是未來的發展方向，正在挑戰我們的分析能力及對世界的認知方式，因此，我們與時俱進，迎接變化，並不斷的成長，掌握Python核心技術，才是掌握真正的價值所在。
Plotly
plotly 文件地址（https://plot.ly/python/#financial-charts）
使用方式：
plotly 有 online 和 offline 兩種方式，這裡只介紹 offline 的。
這是 plotly 官方教程的一部分
import plotly.plotly as py import numpy as np data = [dict( visible=False, line=dict(color='#00CED1', width=6), # 配置線寬和顏色 name='? = ' + str(step), x=np.arange(0, 10, 0.01), # x 軸引數 y=np.sin(step * np.arange(0, 10, 0.01))) for step in np.arange(0, 5, 0.1)] # y 軸引數 data[10]['visible'] = True py.iplot(data, filename='Single Sine Wave')
只要將最後一行中的
py.iplot
替換為下面程式碼
py.offline.plot
便可以執行。
漏斗圖
這個圖程式碼太長了，就不 po 出來了。
Basic Box Plot
好吧，不知道怎麼翻譯，直接用原名。
import plotly.plotly import plotly.graph_objs as go import numpy as np y0 = np.random.randn(50)-1 y1 = np.random.randn(50)+1 trace0 = go.Box( y=y0 ) trace1 = go.Box( y=y1 ) data = [trace0, trace1] plotly.offline.plot(data)
Wind Rose Chart
好吧，不知道怎麼翻譯，直接用原名。
import plotly.graph_objs as go trace1 = go.Barpolar( r=[77.5, 72.5, 70.0, 45.0, 22.5, 42.5, 40.0, 62.5], text=['North', 'N-E', 'East', 'S-E', 'South', 'S-W', 'West', 'N-W'], name='11-14 m/s', marker=dict( color='rgb(106,81,163)' ) ) trace2 = go.Barpolar( r=[57.49999999999999, 50.0, 45.0, 35.0, 20.0, 22.5, 37.5, 55.00000000000001], text=['North', 'N-E', 'East', 'S-E', 'South', 'S-W', 'West', 'N-W'], # 滑鼠浮動標籤文字描述 name='8-11 m/s', marker=dict( color='rgb(158,154,200)' ) ) trace3 = go.Barpolar( r=[40.0, 30.0, 30.0, 35.0, 7.5, 7.5, 32.5, 40.0], text=['North', 'N-E', 'East', 'S-E', 'South', 'S-W', 'West', 'N-W'], name='5-8 m/s', marker=dict( color='rgb(203,201,226)' ) ) trace4 = go.Barpolar( r=[20.0, 7.5, 15.0, 22.5, 2.5, 2.5, 12.5, 22.5], text=['North', 'N-E', 'East', 'S-E', 'South', 'S-W', 'West', 'N-W'], name='< 5 m/s', marker=dict( color='rgb(242,240,247)' ) ) data = [trace1, trace2, trace3, trace4] layout = go.Layout( title='Wind Speed Distribution in Laurel, NE', font=dict( size=16 ), legend=dict( font=dict( size=16 ) ), radialaxis=dict( ticksuffix='%' ), orientation=270 ) fig = go.Figure(data=data, layout=layout) plotly.offline.plot(fig, filename='polar-area-chart')
Basic Ternary Plot with Markers
篇幅有點長，這裡就不 po 程式碼了。
Bokeh
這裡展示一下常用的圖表和比較搶眼的圖表，詳細的文件可檢視（https://bokeh.pydata.org/en/latest/docs/user_guide/categorical.html）
條形圖
這配色看著還挺舒服的，比 pyecharts 條形圖的配色好看一點。
條形圖
from bokeh.io import show, output_file
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.palettes import Spectral6
from bokeh.plotting import figure
output_file("colormapped_bars.html")# 配置輸出檔名
fruits = ['Apples', '魅族', 'OPPO', 'VIVO', '小米', '華為'] # 資料
counts = [5, 3, 4, 2, 4, 6] # 資料
source = ColumnDataSource(data=dict(fruits=fruits, counts=counts, color=Spectral6))
p = figure(x_range=fruits, y_range=(0,9), plot_height=250, title="Fruit Counts",
toolbar_location=None, tools="")# 條形圖配置項
p.vbar(x='fruits', top='counts', width=0.9, color='color', legend="fruits", source=source)
p.xgrid.grid_line_color = None # 配置網格線顏色
p.legend.orientation = "horizontal" # 圖表方向為水平方向
p.legend.location = "top_center"
show(p) # 展示圖表
年度條形圖
可以對比不同時間點的量。
年度條形圖
from bokeh.io import show, output_file
from bokeh.models import ColumnDataSource, FactorRange
from bokeh.plotting import figure
output_file("bars.html") # 輸出檔名
fruits = ['Apple', '魅族', 'OPPO', 'VIVO', '小米', '華為'] # 引數
years = ['2015', '2016', '2017'] # 引數
data = {'fruits': fruits,
'2015': [2, 1, 4, 3, 2, 4],
'2016': [5, 3, 3, 2, 4, 6],
'2017': [3, 2, 4, 4, 5, 3]}
x = [(fruit, year) for fruit in fruits for year in years]
counts = sum(zip(data['2015'], data['2016'], data['2017']), ())
source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, counts=counts))
p = figure(x_range=FactorRange(*x), plot_height=250, title="Fruit Counts by Year",
toolbar_location=None, tools="")
p.vbar(x='x', top='counts', width=0.9, source=source)
p.y_range.start = 0
p.x_range.range_padding = 0.1
p.xaxis.major_label_orientation = 1
p.xgrid.grid_line_color = None
show(p)
餅圖
餅圖
from collections import Counter
from math import pi
import pandas as pd
from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.palettes import Category20c
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.transform import cumsum
output_file("pie.html")
x = Counter({
'中國': 157,
'美國': 93,
'日本': 89,
'巴西': 63,
'德國': 44,
'印度': 42,
'義大利': 40,
'澳大利亞': 35,
'法國': 31,
'西班牙': 29
})
data = pd.DataFrame.from_dict(dict(x), orient='index').reset_index().rename(index=str, columns={0:'value', 'index':'country'})
data['angle'] = data['value']/sum(x.values()) * 2*pi
data['color'] = Category20c[len(x)]
p = figure(plot_height=350, title="Pie Chart", toolbar_location=None,
tools="hover", tooltips="@country: @value")
p.wedge(x=0, y=1, radius=0.4,
start_angle=cumsum('angle', include_zero=True), end_angle=cumsum('angle'),
line_color="white", fill_color='color', legend='country', source=data)
p.axis.axis_label=None
p.axis.visible=False
p.grid.grid_line_color = None
show(p)
條形圖
年度水果進出口
from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.models import ColumnDataSource
from bokeh.palettes import GnBu3, OrRd3
from bokeh.plotting import figure
output_file("stacked_split.html")
fruits = ['Apples', 'Pears', 'Nectarines', 'Plums', 'Grapes', 'Strawberries']
years = ["2015", "2016", "2017"]
exports = {'fruits': fruits,
'2015': [2, 1, 4, 3, 2, 4],
'2016': [5, 3, 4, 2, 4, 6],
'2017': [3, 2, 4, 4, 5, 3]}
imports = {'fruits': fruits,
'2015': [-1, 0, -1, -3, -2, -1],
'2016': [-2, -1, -3, -1, -2, -2],
'2017': [-1, -2, -1, 0, -2, -2]}
p = figure(y_range=fruits, plot_height=250, x_range=(-16, 16), title="Fruit import/export, by year",
toolbar_location=None)
p.hbar_stack(years, y='fruits', height=0.9, color=GnBu3, source=ColumnDataSource(exports),
legend=["%s exports" % x for x in years])
p.hbar_stack(years, y='fruits', height=0.9, color=OrRd3, source=ColumnDataSource(imports),
legend=["%s imports" % x for x in years])
p.y_range.range_padding = 0.1
p.ygrid.grid_line_color = None
p.legend.location = "top_left"
p.axis.minor_tick_line_color = None
p.outline_line_color = None
show(p)
散點圖
散點圖
from bokeh.plotting import figure, output_file, show
output_file("line.html")
p = figure(plot_width=400, plot_height=400)
p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=20, color="navy", alpha=0.5)
show(p)
六邊形圖
這兩天，馬蜂窩剛被發現資料造假，這不，與馬蜂窩應應景。
六邊形圖
import numpy as np
from bokeh.io import output_file, show
from bokeh.plotting import figure
from bokeh.util.hex import axial_to_cartesian
output_file("hex_coords.html")
q = np.array([0, 0, 0, -1, -1, 1, 1])
r = np.array([0, -1, 1, 0, 1, -1, 0])
p = figure(plot_width=400, plot_height=400, toolbar_location=None) #
p.grid.visible = False # 配置網格是否可見
p.hex_tile(q, r, size=1, fill_color=["firebrick"] * 3 + ["navy"] * 4,
line_color="white", alpha=0.5)
x, y = axial_to_cartesian(q, r, 1, "pointytop")
p.text(x, y, text=["(%d, %d)" % (q, r) for (q, r) in zip(q, r)],
text_baseline="middle", text_align="center")
show(p)
環比條形圖
這個實現挺厲害的，看了一眼就吸引了我。我在程式碼中都做了一些註釋，希望對你理解有幫助。注：圓心為正中央，即直角座標系中標籤為（0，0）的地方。
環比條形圖
from collections import OrderedDict
from math import log, sqrt
import numpy as np
import pandas as pd
from six.moves import cStringIO as StringIO
from bokeh.plotting import figure, show, output_file
antibiotics = """
bacteria, penicillin, streptomycin, neomycin, gram
結核分枝桿菌, 800, 5, 2, negative
沙門氏菌, 10, 0.8, 0.09, negative
變形桿菌, 3, 0.1, 0.1, negative
肺炎克雷伯氏菌, 850, 1.2, 1, negative
布魯氏菌, 1, 2, 0.02, negative
銅綠假單胞菌, 850, 2, 0.4, negative
大腸桿菌, 100, 0.4, 0.1, negative
產氣桿菌, 870, 1, 1.6, negative
白色葡萄球菌, 0.007, 0.1, 0.001, positive
溶血性鏈球菌, 0.001, 14, 10, positive
草綠色鏈球菌, 0.005, 10, 40, positive
肺炎雙球菌, 0.005, 11, 10, positive
"""
drug_color = OrderedDict([# 配置中間標籤名稱與顏色
("盤尼西林", "#0d3362"),
("鏈黴素", "#c64737"),
("新黴素", "black"),
])
gram_color = {
"positive": "#aeaeb8",
"negative": "#e69584",
}
# 讀取資料
df = pd.read_csv(StringIO(antibiotics),
skiprows=1,
skipinitialspace=True,
engine='python')
width = 800
height = 800
inner_radius = 90
outer_radius = 300 - 10
minr = sqrt(log(.001 * 1E4))
maxr = sqrt(log(1000 * 1E4))
a = (outer_radius - inner_radius) / (minr - maxr)
b = inner_radius - a * maxr
def rad(mic):
return a * np.sqrt(np.log(mic * 1E4)) + b
big_angle = 2.0 * np.pi / (len(df) + 1)
small_angle = big_angle / 7
# 整體配置
p = figure(plot_width=width, plot_height=height, title="",
x_axis_type=None, y_axis_type=None,
x_range=(-420, 420), y_range=(-420, 420),
min_border=0, outline_line_color="black",
background_fill_color="#f0e1d2")
p.xgrid.grid_line_color = None
p.ygrid.grid_line_color = None
# annular wedges
angles = np.pi / 2 - big_angle / 2 - df.index.to_series() * big_angle #計算角度
colors = [gram_color[gram] for gram in df.gram] # 配置顏色
p.annular_wedge(
0, 0, inner_radius, outer_radius, -big_angle + angles, angles, color=colors,
)
# small wedges
p.annular_wedge(0, 0, inner_radius, rad(df.penicillin),
-big_angle + angles + 5 * small_angle, -big_angle + angles + 6 * small_angle,
color=drug_color['盤尼西林'])
p.annular_wedge(0, 0, inner_radius, rad(df.streptomycin),
-big_angle + angles + 3 * small_angle, -big_angle + angles + 4 * small_angle,
color=drug_color['鏈黴素'])
p.annular_wedge(0, 0, inner_radius, rad(df.neomycin),
-big_angle + angles + 1 * small_angle, -big_angle + angles + 2 * small_angle,
color=drug_color['新黴素'])
# 繪製大圓和標籤
labels = np.power(10.0, np.arange(-3, 4))
radii = a * np.sqrt(np.log(labels * 1E4)) + b
p.circle(0, 0, radius=radii, fill_color=None, line_color="white")
p.text(0, radii[:-1], [str(r) for r in labels[:-1]],
text_font_size="8pt", text_align="center", text_baseline="middle")
# 半徑
p.annular_wedge(0, 0, inner_radius - 10, outer_radius + 10,
-big_angle + angles, -big_angle + angles, color="black")
# 細菌標籤
xr = radii[0] * np.cos(np.array(-big_angle / 2 + angles))
yr = radii[0] * np.sin(np.array(-big_angle / 2 + angles))
label_angle = np.array(-big_angle / 2 + angles)
label_angle[label_angle < -np.pi / 2] += np.pi # easier to read labels on the left side
# 繪製各個細菌的名字
p.text(xr, yr, df.bacteria, angle=label_angle,
text_font_size="9pt", text_align="center", text_baseline="middle")
# 繪製圓形，其中數字分別為 x 軸與 y 軸標籤
p.circle([-40, -40], [-370, -390], color=list(gram_color.values()), radius=5)
# 繪製文字
p.text([-30, -30], [-370, -390], text=["Gram-" + gr for gr in gram_color.keys()],
text_font_size="7pt", text_align="left", text_baseline="middle")
# 繪製矩形，中間標籤部分。其中 -40，-40，-40 為三個矩形的 x 軸座標。18，0，-18 為三個矩形的 y 軸座標
p.rect([-40, -40, -40], [18, 0, -18], width=30, height=13,
color=list(drug_color.values()))
# 配置中間標籤文字、文字大小、文字對齊方式
p.text([-15, -15, -15], [18, 0, -18], text=list(drug_color),
text_font_size="9pt", text_align="left", text_baseline="middle")
output_file("burtin.html", title="burtin.py example")
show(p)
元素週期表
元素週期表，這個實現好牛逼啊，距離初三剛開始學化學已經很遙遠了，想當年我還是化學課代表呢！由於基本用不到化學了，這裡就不實現了。
元素週期表
真實狀態
Pyecharts
pyecharts 也是一個比較常用的資料視覺化庫，用得也是比較多的了，是百度 echarts 庫的 python 支援。這裡也展示一下常用的圖表。文件地址為（http://pyecharts.org/#/zh-cn/prepare?id=%E5%AE%89%E8%A3%85-pyecharts）
條形圖
條形圖
from pyecharts import Bar
bar = Bar("我的第一個圖表", "這裡是副標題")
bar.add("服裝", ["襯衫", "羊毛衫", "雪紡衫", "褲子", "高跟鞋", "襪子"], [5, 20, 36, 10, 75, 90])
# bar.print_echarts_options() # 該行只為了列印配置項，方便除錯時使用
bar.render() # 生成本地 HTML 檔案
散點圖
散點圖
from pyecharts import Polar
import random
data_1 = [(10, random.randint(1, 100)) for i in range(300)]
data_2 = [(11, random.randint(1, 100)) for i in range(300)]
polar = Polar("極座標系-散點圖示例", width=1200, height=600)
polar.add("", data_1, type='scatter')
polar.add("", data_2, type='scatter')
polar.render()
餅圖
餅圖
import random
from pyecharts import Pie
attr = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
pie = Pie("餅圖示例", width=1000, height=600)
pie.add(
"",
attr,
[random.randint(0, 100) for _ in range(6)],
radius=[50, 55],
center=[25, 50],
is_random=True,
)
pie.add(
"",
attr,
[random.randint(20, 100) for _ in range(6)],
radius=[0, 45],
center=[25, 50],
rosetype="area",
)
pie.add(
"",
attr,
[random.randint(0, 100) for _ in range(6)],
radius=[50, 55],
center=[65, 50],
is_random=True,
)
pie.add(
"",
attr,
[random.randint(20, 100) for _ in range(6)],
radius=[0, 45],
center=[65, 50],
rosetype="radius",
)
pie.render()
詞雲
這個是我在前面的文章中用到的圖片例項，這裡就不 po 具體資料了。
詞雲
from pyecharts import WordCloud
name = ['Sam S Club'] # 詞條
value = [10000] # 權重
wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])
wordcloud.render()
樹圖
這個是我在前面的文章中用到的圖片例項，這裡就不 po 具體資料了。
樹圖
from pyecharts import TreeMap
data = [ # 鍵值對資料結構
{
value: 1212, # 數值
# 子節點
children: [
{
# 子節點數值
value: 2323,
# 子節點名
name: 'description of this node',
children: [...],
},
{
value: 4545,
name: 'description of this node',
children: [
{
value: 5656,
name: 'description of this node',
children: [...]
},
...
]
}
]
},
...
]
treemap = TreeMap(title, width=1200, height=600) # 設定標題與寬高
treemap.add("深圳", data, is_label_show=True, label_pos='inside', label_text_size=19)
treemap.render()
地圖
地圖
from pyecharts import Map
value = [155, 10, 66, 78, 33, 80, 190, 53, 49.6]
attr = [
"福建", "山東", "北京", "上海", "甘肅", "新疆", "河南", "廣西", "西藏"
]
map = Map("Map 結合 VisualMap 示例", width=1200, height=600)
map.add(
"",
attr,
value,
maptype="china",
is_visualmap=True,
visual_text_color="#000",
)
map.render()
3D 散點圖
from pyecharts import Scatter3D
import random
data = [
[random.randint(0, 100),
random.randint(0, 100),
random.randint(0, 100)] for _ in range(80)
]
range_color = [
'#313695', '#4575b4', '#74add1', '#abd9e9', '#e0f3f8', '#ffffbf',
'#fee090', '#fdae61', '#f46d43', '#d73027', '#a50026']
scatter3D = Scatter3D("3D 散點圖示例", width=1200, height=600) # 配置寬高
scatter3D.add("", data, is_visualmap=True, visual_range_color=range_color) # 設定顏色等
scatter3D.render() # 渲染
後記
大概介紹就是這樣了，三個庫的功能都挺強大的，bokeh 的中文資料會少一點，如果閱讀英文有點難度，還是建議使用 pyecharts 就好。總體也不是很難，按照文件來修改資料都能夠直接上手使用。主要是多練習。
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