8個流行的Python視覺化工具包，你喜歡哪個？

作者：Aaron Frederick

來源：機器之心（ID：almosthuman2014）編譯

參與：李詩萌、王淑婷

原文：選自Medium

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象標的的問題：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，一個中庸的形象？

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。

01-03 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。下麵是我用 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 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))

第二個圖是回歸實驗殘差的 Q-Q 圖。這張圖的主要目的是展示如何用儘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 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 及其相關工具的效率很高，但就演示而言它們並不是最好的工具。

04 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。基本前提是你可以實體化圖，然後分別新增不同的特徵；也就是說，你可以分別對標題、坐標軸、資料點以及趨勢線等進行美化。

下麵是 ggplot 程式碼的簡單示例。我們先用 ggplot 實體化圖，設定美化屬性和資料，然後新增點、主題以及坐標軸和標題標簽。

#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 ($)')

05 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 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
counts.plot(kind='bar')

▲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坐標軸和標題，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。

▲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 軸標簽的角度、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。

Bokeh 還是製作互動式商業報表的絕佳工具。

06 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。我只建立了不帶坐標標簽的條形圖，以及無法刪掉線條的「散點圖」。Plotly 入門時有一些要註意的點：

• 安裝時要有 API 秘鑰，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 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, layout=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, layout=layout, filename='jupyter-plot2', sharing='public')

[Image: image.png]

▲表示不同 NBA 球隊每分鐘平均失誤數的條形圖

▲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檔案和修改坐標軸標簽時卻失敗了。但下麵的圖展示了 Plotly 的潛力，以及我為什麼要在它身上花好幾個小時：

▲Plotly 頁面上的一些示例圖

07 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象的。由於繪圖示的比較簡單，因此這是一個相對簡單的繪圖包。使用 Pygal 非常簡單：

• 實體化圖片；

• 用圖片標的屬性格式化；

• 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。

08 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，以及一些從斯坦福 SNAP 下載的程式碼（關於繪製小型 Facebook 網路）。

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)

用於視覺化上面提到的稀疏 Facebook 圖形的程式碼如下：

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)

這個圖形非常稀疏，Networkx 透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。

原文連結：

https://towardsdatascience.com/reviewing-python-visualization-packages-fa7fe12e622b