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关于8个流行的Python可视化工具包

电子工程师 来源:fqj 2019-05-05 09:02 次阅读

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。

importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltcolor_order=['xkcd:cerulean','xkcd:ocean',
'xkcd:black','xkcd:royalpurple',
'xkcd:royalpurple','xkcd:navyblue',
'xkcd:powderblue','xkcd:lightmaroon',
'xkcd:lightishblue','xkcd:navy']sns.barplot(x=top10.Team,
y=top10.Salary,
palette=color_order).set_title('TeamswithHighestMedianSalary')plt.ticklabel_format(style='sci',axis='y',scilimits=(0,0))

关于8个流行的Python可视化工具包

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。

importmatplotlib.pyplotaspltimportscipy.statsasstats#model2isaregressionmodellog_resid=model2.predict(X_test)-y_teststats.probplot(log_resid,dist="norm",plot=plt)plt.title("NormalQ-Qplot")plt.show()

关于8个流行的Python可视化工具包

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。

#AllSalariesggplot(data=df,aes(x=season_start,y=salary,colour=team))+geom_point()+theme(legend.position="none")+labs(title='SalaryOverTime',x='Year',y='Salary($)')

关于8个流行的Python可视化工具包

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:

importpandasaspdfrombokeh.plottingimportfigurefrombokeh.ioimportshow#is_mascisaone-hotencodeddataframeofresponsestothequestion:#"Doyouidentifyasmasculine?"#DataframePrepcounts=is_masc.sum()resps=is_masc.columns#Bokehp2=figure(title='DoYouViewYourselfAsMasculine?',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')

关于8个流行的Python可视化工具包

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。

关于8个流行的Python可视化工具包

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。

关于8个流行的Python可视化工具包

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:

#plot1-barplot#**note**-thelayoutlinesdonothingandtripnoerrorsdata=[go.Bar(x=team_ave_df.team,
y=team_ave_df.turnovers_per_mp)]layout=go.Layout(title=go.layout.Title(
text='TurnoversperMinutebyTeam',
xref='paper',x=0),xaxis=go.layout.XAxis(
title=go.layout.xaxis.Title(
text='Team',
font=dict(
family='CourierNew,monospace',
size=18,
color='#7f7f7f'
))),yaxis=go.layout.YAxis(
title=go.layout.yaxis.Title(
text='AverageTurnovers/Minute',
font=dict(
family='CourierNew,monospace',
size=18,
color='#7f7f7f'
))),autosize=True,hovermode='closest')py.iplot(figure_or_data=data,layout=layout,filename='jupyter-plot',sharing='public',fileopt='overwrite')#plot2-attemptatascatterplotdata=[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]

关于8个流行的Python可视化工具包

表示不同 NBA 球队每分钟平均失误数的条形图。

关于8个流行的Python可视化工具包

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:

关于8个流行的Python可视化工具包

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。

关于8个流行的Python可视化工具包

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:

importitertoolsimportnetworkxasnximportmatplotlib.pyplotaspltf=open('data/facebook/1684.circles','r')circles=[line.split()forlineinf]f.close()network=[]forcircincircles:cleaned=[int(val)forvalincirc[1:]]network.append(cleaned)G=nx.Graph()forvinnetwork:G.add_nodes_from(v)edges=[itertools.combinations(net,2)fornetinnetwork]foredge_groupinedges: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。

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    和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作Pythoner,也是相当幸福的。最近流行词,全栈工程师(fullstack engineer),这些Python工具包给各位全栈
    发表于 11-22 14:46

    Python网页爬虫,文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘工具

    本文档的主要内容详细介绍的是Python工具包合集包括了:网页爬虫工具集,文本处理工具集,Python科学计算工具包Python机器学习和数据挖掘 工具包
    发表于 09-07 17:14 36次下载
    <b>Python</b>网页爬虫,文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘<b>工具</b>集

    实现海量数据分析及可视化的简便方法

    Kaggle Kerneler bot,高效便捷的数据可视化工具
    的头像 发表于 08-07 14:04 4231次阅读

    关于Atmel推出的 SAM4L工具包的特点及应用介绍

    Atmel SAM4L工具包
    的头像 发表于 07-08 00:18 2123次阅读

    数字电源入门工具包演示

    本视频介绍了Microchip新推出的一款数字电源入门工具包,这款工具包采用了全新的dsPIC33EP “GS”系列器件。该器件提供双分区闪存,这样无需断电便能更新电源。
    的头像 发表于 06-07 13:46 2798次阅读

    Microchip苹果配件开发工具包

    这一讲是Microchip苹果配件开发工具包苹果配件开发工具包
    的头像 发表于 06-06 13:45 1492次阅读

    可视化常见的三大误区,主流可视化工具介绍

    如何面对一大堆杂乱的数据你无法嗅觉其中的关系,通过可视化的数据呈现,清晰的发觉其中价值?出色的可视化产品可以让用户对自己目前关注的事情一目了然,并可以快速给出建议,随时随地分享。在大数据时代,如果你的数据展示方法不对,可能会破坏数据可视化效果。
    发表于 06-04 09:50 2848次阅读

    用于代码编码器的分析工具包V1.3版本的详细资料概述

    分析工具包(ATK)是一种有助于增强鲁棒性的工具,并分析了嵌入式DSP应用的性能。工具包提供源行覆盖信息的可视化,帮助您构建测试以确保代码的足够覆盖。它还为每个函数提供单独的函数和源代码轮廓数据的排他性轮廓数据。
    发表于 05-04 17:29 1次下载
    用于代码编码器的分析<b>工具包</b>V1.3版本的详细资料概述

    Python基础-图像处理工具包

    PythonWare公司提供了免费的图像处理工具包PIL(Python Image Library),该软件提供了基本的图像处理功能,如:改变图像大小,旋转图像,图像格式转换,色场空间转换,图像
    发表于 03-30 14:09 17次下载

    java开源工具包-Jodd框架

    Jodd是一Java工具包和微型框架,Jodd 工具包含一些实用的工具类和小型框架,增强了 JDK 提供很多强大的功能,可以帮助实现日常的开发任务,让代码更可靠;而Jodd 框架是一轻量级
    发表于 03-19 16:13

    使用Python可视化数据,机器人开发编程

    机器学习开发,与Mail.Ru Search数据分析负责人Egor Polusmak和Mail.Ru Group数据科学家Yury Kashnitsky一起探索如何使用Python可视化数据。在机器学习领域中,可视化并不仅仅用来制作漂亮的报表。项目的各个阶段都大量使用可视化技术。
    的头像 发表于 03-15 16:56 7923次阅读

    Python拉勾网数据采集与可视化

    本文是先采集拉勾网上面的数据,采集的是Python岗位的数据,然后用Python进行可视化。主要涉及的是爬虫&数据可视化的知识。
    的头像 发表于 03-13 14:18 2618次阅读
    <b>Python</b>拉勾网数据采集与<b>可视化</b>

    mongodb可视化工具如何使用_介绍一款好用 mongodb 可视化工具

    RockMongo是一MongoDB管理工具,连接数据库的时候,输入 相应的地址用户名和密码就好了,一些小伙伴想知道mongodb可视化工具如何使用,下面就让小编为大家为什一下mongodb可视化工具使用方法并且介绍一款好用 mongodb 可视化工具
    发表于 02-07 09:31 6413次阅读
    mongodb<b>可视化工具</b>如何使用_介绍一款好用 mongodb <b>可视化工具</b>

    15最实用的数据可视化工具

    现如今数据收集越来越多,不过只有我们能够从数据中及时有效的获取到有用的信息时,这些数据才有意义。有很多种方式来展现数据,但最有效的方式无疑是图形化,本文是对当前最值得尝试的15数据可视化工具的简介。
    的头像 发表于 02-05 10:36 9758次阅读
    15<b>个</b>最实用的数据<b>可视化工具</b>

    大数据可视化技术现状分析及技术实践

    伴随着大数据时代的到来,数据可视化成为一热门的话题,引起了人们极大的关注。本文从数据可视化研究概述、定义、常用的数据可视化工具及应用技术路线介绍数据可视化
    的头像 发表于 02-05 10:02 4.2w次阅读

    Kibana:数据分析的可视化利器

    日志数据的可视化利器阿里云Elastisearch集成了可视化工具Kibana,用户可以使用Kibana查询和分析存储在Elastisearch中的数据。Kibana 搭载了一些经典功能:柱状图
    发表于 12-18 15:32

    六种Python的数据可视化工具比较

    本文概述并比较Python数据可视化工具,包括Pandas,Seaborn,ggplot,Bokeh,pygal,和Plotly。 介绍 在Python世界中,有大量数据可视化的选项.因为
    发表于 11-15 12:45 1.3w次阅读
    六种<b>Python</b>的数据<b>可视化</b><b>包</b>和<b>工具</b>比较

    WEBENCH 设计工具包综合概述

    WEBENCH 设计工具包综合概述
    发表于 09-15 09:28 6次下载
    WEBENCH 设计<b>工具包</b>综合概述

    可视化工作流建模工具WorkFlowEditor设计与实现_袁华

    可视化工作流建模工具WorkFlowEditor设计与实现_袁华
    发表于 03-04 18:04 0次下载

    LabVIEW工具包里有没有关于stc单片机的

    之前看LabVIEW里有arduino的工具包,很方便,做上位机很好用,连下位机的程序都有,请问关于单片机的工具包有没有~~
    发表于 11-24 10:46

    PID工具包的使用

    我安装完PID工具包怎么使用不了里面的VI,而且设计不了模糊系统
    发表于 05-10 10:52

    工具包

    谁有labview视觉工具包2013适用的??分享一下,不胜感激
    发表于 04-27 23:28

    STK (卫星工具包

    STK是Satellite Tool Kit的简称,即卫星工具包。STK提供分析引擎用于计算数据、并可显示多种形式的二维地图,显示卫星和其它对象如运载火箭、导弹、飞机、地面车辆、目标等。STK的核心
    发表于 04-15 20:02

    可视化的Ping工具_Delphi教程

    Delphi教程可视化的Ping工具,很好的Delphi学习资料。
    发表于 03-16 15:00 6次下载

    Labview2013各工具包的功能简介

    Labview2013各工具包的功能简介Labview2013各工具包的功能简介
    发表于 11-20 11:20 55次下载

    关于labview使用蓝牙模块是不是还需要其他的工具包

    关于labview使用蓝牙模块是不是还需要其他的工具包
    发表于 09-25 08:46

    关于labview工具包

    请问各位大神一问题,LabVIEW的工具包如何下载,比如声音和振动工具包,官网上只有下载界面。
    发表于 09-04 19:27

    fastrbf工具包

    求matlab中fastrbf的工具包 ,有谁有这个工具包呢?求分享?急需
    发表于 03-05 20:05

    labvIEW PID工具包的问题

    请教一问题啊,为什么PID工具包安装好了,在labvIEW里找不着相关的VI啊
    发表于 12-26 21:04

    关于labviewSIT工具包的使用问题

    再使用labivew的工具包SIT时,我按照参考资料的步骤一步步做下来,可是最后在labview中运行时显示错误:Driver VI>>Error in S-function
    发表于 07-05 21:53

    PIC 语言工具包问题

    大家好,PIC 我是新手,有简单的问题请教一下,就是我导入一mcp的,mplab会报语言工具包不对,这个要如何处理,因我导的是网上下下来的,所以不知道之前用的是什么语言工具包
    发表于 04-19 14:00

    Labview2010如何加载工具包

    本帖最后由 eehome 于 2013-1-5 09:41 编辑 Labview2010如何加载工具包?安装了2010以后没看到工具包的激活选项或者安装选项请教前辈下如何选择加载工具包
    发表于 12-31 15:36

    小弟求助labview8.5报表生成工具包!!!

    小弟求助labview8.5报表生成工具包!!!小弟求助labview8.5报表生成工具包!!!小弟求助labview8.5报表生成工具包!!!小弟求助labview8.5报表生成工具包!!!小弟
    发表于 05-28 14:44

    PID工具包

    新手求助:PID工具包怎么用?
    发表于 05-06 09:57

    labview Excel工具包(关于Excel的所有功能)

    点击学习>>《龙哥手把手教你学LabVIEW视觉设计》视频教程Labview中Excel工具包(几乎囊括关于Excel的所有功能)
    发表于 02-21 17:15

    如何激活labview的工具包

    我新下载了一labview2010的 Real_time 工具包,但不知道怎么激活,求助一下。
    发表于 12-25 13:04

    固件工具包

    固件工具包 修改工具包 高兴向大家公布这个信息! 首先介绍一下这个工具地用途: 1、修改固件 - 通过此工具能够修改固件中绝大多数地信息及配置。 2、...
    发表于 03-16 14:49 69次下载

    单片机反汇编工具包全集

    单片机反汇编工具包全集:有几十。。
    发表于 10-12 11:08 130次下载

    并口开发调试工具包源码

    并口开发调试工具包源码:开发调试工具包包括三功能模块:“并口调试器”、“并口测试信号发生器”和“并口监视器”
    发表于 10-12 10:39 57次下载

    并口开发调试工具包 (推荐)

    并口开发调试工具包 (推荐):
    发表于 05-27 10:15 35次下载
    并口开发调试<b>工具包</b> (推荐)

    并口开发调试工具包

    并口开发调试工具包:开发调试工具包包括三功能模块:“并口调试器”、“并口测试信号发生器”和“并口监视器”。
    发表于 05-26 09:53 37次下载

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