8個最流行的Python可視化工具包，你喜歡哪個？
來源：機器之心
喜歡用 Python 做項目的小伙伴不免會遇到這種情況：做圖表時，用哪種好看又實用的可視化工具包呢？之前文章里出現過漂亮的圖表時，也總有讀者在后臺留言問該圖表時用什么工具做的。下面，作者介紹了八種在 Python 中實現的可視化工具包，其中有些包還能用在其它語言中。快來試試你喜歡哪個？
用 Python 創(chuàng)建圖形的方法有很多，但是哪種方法是最好的呢？當我們做可視化之前，要先明確一些關于圖像目標的問題：你是想初步了解數據的分布情況？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 可視化包，包括這些包的優(yōu)缺點以及分別適用于什么樣的場景。這篇文章只擴展到 2D 圖，為下一次講 3D 圖和商業(yè)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持 3D 圖和商業(yè)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 寫的代碼。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。
當提到這些可視化工具時，我想到三個詞：探索（Exploratory）、數據（Data）、分析（Analysis）。這些包都很適合第一次探索數據，但要做演示時用這些包就不夠了。
Matplotlib 是比較低級的庫，但它所支持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：
在處理籃球隊薪資數據時，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盡量少的線條做出一張有用的圖，當然也許它可能不那么美觀。
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，但就演示而言它們并不是最好的工具。
ggplot(2)
你可能會問，「Aaron，ggplot 是 R 中最常用的可視化包，但你不是要寫 Python 的包嗎？」。人們已經在 Python 中實現了 ggplot2，復制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于 Pandas Python 包。不過 Pandas Python 包最近棄用了一些方法，導致 Python 版本不兼容。
如果你想在 R 中用真正的 ggplot（除了依賴關系外，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級的繪圖包而降低 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例化圖，然后分別添加不同的特征；也就是說，你可以分別對標題、坐標軸、數據點以及趨勢線等進行美化。
下面是 ggplot 代碼的簡單示例。我們先用 ggplot 實例化圖，設置美化屬性和數據，然后添加點、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 ($)')
Bokeh
Bokeh 很美。從概念上講，Bokeh 類似于 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(yè)圖形和商業(yè)報表且便于使用的界面。為了說明這一點，我根據 538 Masculinity Survey 數據集寫了制作直方圖的代碼：
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 個人關于「你認為自己有男子漢氣概嗎？」這一問題的答案。9~14 行的 Bokeh 代碼構建了優(yōu)雅且專業(yè)的響應計數直方圖——字體大小、y 軸刻度和格式等都很合理。
我寫的代碼大部分都用于標記坐標軸和標題，以及為條形圖添加顏色和邊框。在制作美觀且表現力強的圖片時，我更傾向于使用 Bokeh——它已經幫我們完成了大量美化工作。
用 Pandas 表示相同的數據
藍色的圖是上面的第 17 行代碼。這兩個直方圖的值是一樣的，但目的不同。在探索性設置中，用 Pandas 寫一行代碼查看數據很方便，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 軸刻度以及字體（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 還是制作交互式商業(yè)報表的絕佳工具。
Plotly
Plotly 非常強大，但用它設置和創(chuàng)建圖形都要花費大量時間，而且都不直觀。在用 Plotly 忙活了大半個上午后，我?guī)缀跏裁炊紱]做出來，干脆直接去吃飯了。我只創(chuàng)建了不帶坐標標簽的條形圖，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 秘鑰，還要注冊，不是只用 pip 安裝就可以；
Plotly 所繪制的數據和布局對象是獨一無二的，但并不直觀；
圖片布局對我來說沒有用（40 行代碼毫無意義！）
但它也有優(yōu)點，而且設置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(huán)境中編輯圖片；
支持交互式圖片和商業(yè)報表；
Plotly 與 Mapbox 合作，可以自定義地圖；
很有潛力繪制優(yōu)秀圖形。
以下是我針對這個包編寫的代碼：
#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 的打球時間之間關系的散點圖
總體來說，開箱即用的美化工具看起來很好，但我多次嘗試逐字復制文檔和修改坐標軸標簽時卻失敗了。但下面的圖展示了 Plotly 的潛力，以及我為什么要在它身上花好幾個小時：
Plotly 頁面上的一些示例圖
Pygal
Pygal 的名氣就不那么大了，和其它常用的繪圖包一樣，它也是用圖形框架語法來構建圖像的。由于繪圖目標比較簡單，因此這是一個相對簡單的繪圖包。使用 Pygal 非常簡單：
實例化圖片；
用圖片目標屬性格式化；
用 figure.add() 將數據添加到圖片中。
我在使用 Pygal 的過程中遇到的主要問題在于圖片渲染。必須要用 render_to_file 選項，然后在 web 瀏覽器中打開文件，才能看見我剛剛構建的東西。
最終看來這是值得的，因為圖片是交互式的，有令人滿意而且便于自定義的美化功能?？偠灾?，這個包看起來不錯，但在文件的創(chuàng)建和渲染部分比較麻煩。
Networkx
雖然 Networkx 是基于 matplotlib 的，但它仍是圖形分析和可視化的絕佳解決方案。圖形和網絡不是我的專業(yè)領域，但 Networkx 可以快速簡便地用圖形表示網絡之間的連接。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 下載的代碼（關于繪制小型 Facebook 網絡）。
我按編號（1~10）用顏色編碼了每個節(jié)點，代碼如下：
options = {
'node_color' : range(len(G)),
'node_size' : 300,
'width' : 1,
'with_labels' : False,
'cmap' : plt.cm.coolwarm
}
nx.draw(G, **options)
用于可視化上面提到的稀疏 Facebook 圖形的代碼如下：
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 通過最大化每個集群的間隔展現了這種稀疏化。
有很多數據可視化的包，但沒法說哪個是最好的。希望閱讀本文后，你可以了解到在不同的情境下，該如何使用不同的美化工具和代碼。
原文鏈接：https://towardsdatascience.com/reviewing-python-visualization-packages-fa7fe12e622b
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