cda

您的位置:首页 > 精彩阅读 > 这里有8个流行的Python可视化工具包,你喜欢哪个?

这里有8个流行的Python可视化工具包,你喜欢哪个?

2019-04-30

作者:Aaron Frederick


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。

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。

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。





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:

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:

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:

lotly 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:

用于可视化上面提到的稀疏 Facebook 图形的代码如下:

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。

完 谢谢观看

分享
收藏

OK