黑馬程序員Python教程：python5種可視化工具

1、在Pyth on中，將數(shù)據(jù)可視化有多種選擇，正是因為這種多樣性，何時選用何種方案才變得極具挑戰(zhàn)性。本文包含了一些較為流行的工具以與如何使用它們來創(chuàng)建簡單的條形圖，我將使用下面幾種工具來完成繪圖示例：?Pandas?Seabor n?ggplot?Bokeh?pygal什么是 Matplotlib ?Matplotlib 是眾多Python可視化包的鼻祖。其功能非常強(qiáng)大，同時也非常復(fù) 雜。你可以使用Matplotlib去做任何你想做的事情，但是想要搞明白卻并非易事。我不打算展示原生的Matplotlib 例子，因為很多工具特別是 Pan das和Seaborn是基于Matplotlib的輕量級圭

2、寸裝。Pandas首先，導(dǎo)入模塊并將數(shù)據(jù)讀入budget DataFrame，將數(shù)據(jù)排序并取前10條。import pandas as pdbudget = pd.read_csv("mn-budget-detail-2014.csv")budget = budget.sort('amount',ascending=False):10我們將在所有示例中使用一樣的 budget數(shù)據(jù)，下面是其中5條:categofy11 tunamourit46ADM 1 NISI RAT IONCapitol Renovaiiori and 曳estor日bon Conwue

3、d12B3DODOO1UNIVERSIT¥O£ MINNESOTAumreapoits.Laboraioiy Renovaiwn567000007®-IUMAI4 SERVICESMinne：a Security hospiial - St. Peter&63170000UNIVERSITY OF MINNESOTAHbghef Education Asset Preservatron and RepOc42500000壽WINIMESOTA STATE COLLEGES AMD UNIVERS17IESHotter Education Asset Pre

4、seation and Repiac42500000現(xiàn)在，調(diào)整展示風(fēng)格為更美觀的默認(rèn)設(shè)置，并創(chuàng)建圖表：pd.options.display.mpl_style = 'default'budget_plot = budget.plot(kind="bar",x=budget"detai門，title="MN Capital Budget - 2014", legend=False)上述代碼使用detail列的數(shù)據(jù)完成了創(chuàng)建圖表的主要工作，同時展示了title并移除了 lege nd。下面是將圖表存為png格式的代碼：fig = b

5、udget_plot.get_figure()fig.savefig("2014-mn-capital-budget.png")根底圖表看起來不錯，理想情況下，我想對y軸再做一些格式化，但是這樣做需要使用matplotlib 的一些功能。雖然現(xiàn)在的圖表已是完美可用的可視化圖表了， 但是僅僅通過pan das是不可能完成更多定制的。Seabor nSeaborn是一個基于matplotlib的可視化庫。它旨在使默認(rèn)的數(shù)據(jù)可視化更加悅目。它還旨在簡化復(fù)雜圖表的創(chuàng)建，可以與 pan das很好地集成。標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)包與讀取數(shù)據(jù)：sns.set_style("darkgrid&q

6、uot;)bar_plot = sns.barplot(x=budget"detail",y=budget"amount",palette="muted",x_order=budget"detail".tolist()plt.xticks(rotation=90)plt.show()正如你所看到的，我必修使用matplotlib 旋轉(zhuǎn)x軸的標(biāo)題以便可以正常地閱讀。從外觀上看，圖表看起來不錯。理想情況下，我想格式化y軸上的刻度，但我不知道在不使用matplotlib 中的plt.yticks的情況下，如何實現(xiàn)格式化。

7、ggpiotggplot與Seaborn類似，也是基于 matplotlib 并旨在以簡單的方式提高 matplotlib可視化的視覺感染力。它不同于seaborn是因為它是ggplot2 為R語言準(zhǔn)備的一個端口?；谶@個目標(biāo)，一些API的接口雖然不是很pythonic但是功能很強(qiáng)大。繼續(xù)導(dǎo)包并讀取數(shù)據(jù)：import pandas as pdfrom ggplot import *budget = pd.read_csv("mn-budget-detail-2014.csv")budget = budget.sort('amount',ascending=F

8、alse):10現(xiàn)在讓我們通過連接幾條ggplot命令來構(gòu)造圖表：p = ggplot(budget, aes(x="detail",y="amount") +geom_bar(stat="bar", labels=budget"detail".tolist() +ggtitle("MN Capital Budget - 2014") +xlab("Spending Detail") +ylab("Amount") + scale_y_continuous

9、(labels='millions') +theme(axis_text_x=element_text(angle=90)print p這似乎看起來有些奇怪-尤其是使用print p來顯示圖表。但是，我發(fā)現(xiàn)這樣相對簡單明了。要弄清楚如何將文本旋轉(zhuǎn)90度以與如何將x軸上的標(biāo)簽排序，確實要做些深入 的挖掘。我發(fā)現(xiàn)最酷的功能是scale_y_continous,它可以使標(biāo)簽更美觀。如果你想將圖表保存為圖片，使用ggsave可以很輕松地辦到：ggsave(p, "mn-budget-capital-ggplot.p ng")如下圖是最終的圖片，我知道灰色可能有點多，

10、但是毫不費時就可以給它添些色 彩。BokehBokeh不同于之前的3個庫，它不依賴于 matplotlib并且實現(xiàn)的是面向現(xiàn)代瀏覽器的可視化。它的目標(biāo)是實現(xiàn)交互式的web可視化，所以我的例子非常簡單。導(dǎo)包并讀入數(shù)據(jù)：import pandas as pdfrom bokeh.charts import Barbudget = pd.read_csv("mn-budget-detail-2014.csv")budget = budget.sort('amount',ascending=False):10bokeh不同的一方面是我需要明確列出我繪圖需要的值。de

11、tails = budget"detail".values.tolist()amount = list(budget"amount".astype(float).values)現(xiàn)在我們可以繪圖了。下面的代碼將會實現(xiàn)在瀏覽器中展示包含圖表的HTML頁面，如果想用作其他展示，可以保存其png格式的副本。bar = Bar(amount, details, filename="bar.html")bar.title("MN Capital Budget - 2014").xlabel("Detail"

12、).ylabel("Amount")bar.show()下面是png格式的圖片：正如你所看到的，圖表是非常干凈的。我沒有找到一種更簡單的方式來格式化y軸。Bokeh有很多功能，但在本例中我并未深入探索。PygaiPygal用于創(chuàng)建svg格式的圖表，如果安裝了正確的依賴，也可以保存為png格式。svg文件在創(chuàng)建交互式圖表時非常有用，同時我也發(fā)現(xiàn)，使用此工具可以非常 容易地創(chuàng)建獨特而又極具視覺感染力的圖表。導(dǎo)包與讀取數(shù)據(jù)：import pandas as pdimport pygalfrom pygal.style import LightStylebudget = pd.re

13、ad_csv("mn-budget-detail-2014.csv")budget = budget.sort('amount',ascending=False):10我們需要創(chuàng)建圖表類型并做一些根底設(shè)置：bar_chart = pygal.Bar(style=LightStyle, width=800, height=600,legend_at_bottom=True, human_readable=True,title='MN Capital Budget - 2014')有趣的一點是human_readable，它可以很好地格式化數(shù)據(jù)，

14、所以大多數(shù)情況下， 這個功能“很管用?，F(xiàn)在我們需要向圖表中添加數(shù)據(jù)，這是與pan das集成地不是很緊湊的地方，但是就本次的小數(shù)據(jù)集來說，可以直接添加數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)量很大時，性能可能會是一個問 題。for index, row in budget.iterrows():bar_chart.add(row"detail", row"amount")接下來，將文件渲染為svg和png格式：bar_chart.render_to_file('budget.svg')bar_chart.render_to_png('budget.png')我覺得svg的展示效果確實很好，我很喜歡看起來獨特且賞心悅目的風(fēng)格。同時 我也發(fā)現(xiàn)，我們可以相對容易地弄清楚使用此工具時，哪些可以實現(xiàn)，哪些不能實 現(xiàn)。我鼓勵大家下載svg文件，并在瀏覽器中感受圖表的互動效果。Pandas對于簡單的圖表