這裡有8個流行的Python視覺化工具包,你喜歡哪個?

機器之心發表於2019-04-29

喜歡用 Python 做專案的小夥伴不免會遇到這種情況:做圖表時,用哪種好看又實用的視覺化工具包呢?之前文章裡出現過漂亮的圖表時,也總有讀者在後臺留言問該圖表時用什麼工具做的。下面,作者介紹了八種在 Python 中實現的視覺化工具包,其中有些包還能用在其它語言中。快來試試你喜歡哪個?

選自Medium,作者:Aaron Frederick,機器之心編譯,參與:李詩萌、王淑婷。

用 Python 建立圖形的方法有很多,但是哪種方法是最好的呢?當我們做視覺化之前,要先明確一些關於影像目標的問題:你是想初步瞭解資料的分佈情況?想展示時給人們留下深刻印象?也許你想給某人展示一個內在的形象,一箇中庸的形象?

本文將介紹一些常用的 Python 視覺化包,包括這些包的優缺點以及分別適用於什麼樣的場景。這篇文章只擴充套件到 2D 圖,為下一次講 3D 圖和商業報表(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援 3D 圖和商業報表。

Matplotlib、Seaborn 和 Pandas

把這三個包放在一起有幾個原因:首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的,當你在用 Seaborn 或 Pandas 中的 df.plot() 時,用的其實是別人用 Matplotlib 寫的程式碼。因此,這些圖在美化方面是相似的,自定義圖時用的語法也都非常相似。

當提到這些視覺化工具時,我想到三個詞:探索(Exploratory)、資料(Data)、分析(Analysis)。這些包都很適合第一次探索資料,但要做演示時用這些包就不夠了。

Matplotlib 是比較低階的庫,但它所支援的自定義程度令人難以置信(所以不要簡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 及相關工具所做的示例圖:

在處理籃球隊薪資資料時,我想找出薪資中位數最高的團隊。為了展示結果,我將每個球隊的工資用顏色標成條形圖,來說明球員加入哪一支球隊才能獲得更好的待遇。

import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltcolor_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))複製程式碼

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第二個圖是迴歸實驗殘差的 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,當然也許它可能不那麼美觀。

import matplotlib.pyplot as pltimport scipy.stats as stats#model2 is a regression modellog_resid = model2.predict(X_test)-y_teststats.probplot(log_resid, dist="norm", plot=plt)plt.title("Normal Q-Q plot")plt.show()複製程式碼

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最終證明,Matplotlib 及其相關工具的效率很高,但就演示而言它們並不是最好的工具。

ggplot(2)

你可能會問,「Aaron,ggplot 是 R 中最常用的視覺化包,但你不是要寫 Python 的包嗎?」。人們已經在 Python 中實現了 ggplot2,複製了這個包從美化到語法的一切內容。

在我看過的所有材料中,它的一切都和 ggplot2 很像,但這個包的好處是它依賴於 Pandas Python 包。不過 Pandas Python 包最近棄用了一些方法,導致 Python 版本不相容。

如果你想在 R 中用真正的 ggplot(除了依賴關係外,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此進行過討論。

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,但我建議你最好不要為了使用較低階的繪圖包而降低 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」來構建圖片。基本前提是你可以例項化圖,然後分別新增不同的特徵;也就是說,你可以分別對標題、座標軸、資料點以及趨勢線等進行美化。

下面是 ggplot 程式碼的簡單示例。我們先用 ggplot 例項化圖,設定美化屬性和資料,然後新增點、主題以及座標軸和標題標籤。

#All Salariesggplot(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 ($)')複製程式碼

這裡有8個流行的Python視覺化工具包,你喜歡哪個?Bokeh

Bokeh 很美。從概念上講,Bokeh 類似於 ggplot,它們都是用圖形語法來構建圖片,但 Bokeh 具備可以做出專業圖形和商業報表且便於使用的介面。為了說明這一點,我根據 538 Masculinity Survey 資料集寫了製作直方圖的程式碼:

import pandas as pdfrom bokeh.plotting import figurefrom bokeh.io import show# is_masc is a one-hot encoded dataframe of responses to the question:# "Do you identify as masculine?"#Dataframe Prepcounts = is_masc.sum()resps = is_masc.columns#Bokehp2 = 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)#Pandascounts.plot(kind='bar')複製程式碼

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用 Bokeh 表示調查結果

紅色的條形圖表示 538 個人關於「你認為自己有男子漢氣概嗎?」這一問題的答案。9~14 行的 Bokeh 程式碼構建了優雅且專業的響應計數直方圖——字型大小、y 軸刻度和格式等都很合理。

我寫的程式碼大部分都用於標記座標軸和標題,以及為條形圖新增顏色和邊框。在製作美觀且表現力強的圖片時,我更傾向於使用 Bokeh——它已經幫我們完成了大量美化工作。

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用 Pandas 表示相同的資料

藍色的圖是上面的第 17 行程式碼。這兩個直方圖的值是一樣的,但目的不同。在探索性設定中,用 Pandas 寫一行程式碼檢視資料很方便,但 Bokeh 的美化功能非常強大。

Bokeh 提供的所有便利都要在 matplotlib 中自定義,包括 x 軸標籤的角度、背景線、y 軸刻度以及字型(大小、斜體、粗體)等。下圖展示了一些隨機趨勢,其自定義程度更高:使用了圖例和不同的顏色和線條。

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Bokeh 還是製作互動式商業報表的絕佳工具。

Plotly

Plotly 非常強大,但用它設定和建立圖形都要花費大量時間,而且都不直觀。在用 Plotly 忙活了大半個上午後,我幾乎什麼都沒做出來,乾脆直接去吃飯了。我只建立了不帶座標標籤的條形圖,以及無法刪掉線條的「散點圖」。Ploty 入門時有一些要注意的點。

  • 安裝時要有 API 祕鑰,還要註冊,不是隻用 pip 安裝就可以;

  • Plotly 所繪製的資料和佈局物件是獨一無二的,但並不直觀;

  • 圖片佈局對我來說沒有用(40 行程式碼毫無意義!)

但它也有優點,而且設定中的所有缺點都有相應的解決方法:

  • 你可以在 Plotly 網站和 Python 環境中編輯圖片;

  • 支援互動式圖片和商業報表;

  • Plotly 與 Mapbox 合作,可以自定義地圖;

  • 很有潛力繪製優秀圖形。

以下是我針對這個包編寫的程式碼:

#plot 1 - barplot# **note** - the layout lines do nothing and trip no errorsdata = [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 scatterplotdata = [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]複製程式碼

這裡有8個流行的Python視覺化工具包,你喜歡哪個?表示不同 NBA 球隊每分鐘平均失誤數的條形圖。這裡有8個流行的Python視覺化工具包,你喜歡哪個?表示薪水和在 NBA 的打球時間之間關係的散點圖

總體來說,開箱即用的美化工具看起來很好,但我多次嘗試逐字複製文件和修改座標軸標籤時卻失敗了。但下面的圖展示了 Plotly 的潛力,以及我為什麼要在它身上花好幾個小時:

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Plotly 頁面上的一些示例圖

Pygal

Pygal 的名氣就不那麼大了,和其它常用的繪圖包一樣,它也是用圖形框架語法來構建影像的。由於繪圖目標比較簡單,因此這是一個相對簡單的繪圖包。使用 Pygal 非常簡單:

  • 例項化圖片;

  • 用圖片目標屬性格式化;

  • 用 figure.add() 將資料新增到圖片中。

我在使用 Pygal 的過程中遇到的主要問題在於圖片渲染。必須要用 render_to_file 選項,然後在 web 瀏覽器中開啟檔案,才能看見我剛剛構建的東西。

最終看來這是值得的,因為圖片是互動式的,有令人滿意而且便於自定義的美化功能。總而言之,這個包看起來不錯,但在檔案的建立和渲染部分比較麻煩。

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Networkx

雖然 Networkx 是基於 matplotlib 的,但它仍是圖形分析和視覺化的絕佳解決方案。圖形和網路不是我的專業領域,但 Networkx 可以快速簡便地用圖形表示網路之間的連線。以下是我針對一個簡單圖形構建的不同的表示,以及一些從史丹佛 SNAP 下載的程式碼(關於繪製小型 Facebook 網路)。

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我按編號(1~10)用顏色編碼了每個節點,程式碼如下:

options = {    'node_color' : range(len(G)),    'node_size' : 300,    'width' : 1,    'with_labels' : False,    'cmap' : plt.cm.coolwarm}nx.draw(G, **options)複製程式碼

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用於視覺化上面提到的稀疏 Facebook 圖形的程式碼如下:

import itertoolsimport networkx as nximport matplotlib.pyplot as pltf = 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)複製程式碼

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這個圖形非常稀疏,Networkx 通過最大化每個叢集的間隔展現了這種稀疏化。

有很多資料視覺化的包,但沒法說哪個是最好的。希望閱讀本文後,你可以瞭解到在不同的情境下,該如何使用不同的美化工具和程式碼。

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