高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib

本文来自"Python开发者"

Matplotlib是Python中最常用的可视化工具之一,可以非常方便地创建海量类型的2D图表和一些基本的3D图表。本文主要推荐一个学习使用Matplotlib的步骤。

基本前提

如果你除了本文之外没有任何基础,建议用以下几个步骤学习如何使用matplotlib:

  1. 学习基本的matplotlib术语,尤其是什么是图和坐标轴
  2. 始终使用面向对象的接口,从一开始就养成使用它的习惯
  3. 用基础的pandas绘图开始你的可视化学习
  4. 用seaborn进行更复杂的统计可视化
  5. 用matplotlib来定制pandas或者seaborn可视化

这幅来自matplotlib faq的图非常经典,方便了解一幅图的不同术语。

大多数术语都非常直接,但要记住的要点是,Figure是最终的图像,可能包含一个或多个坐标轴。坐标轴代表一个单独的划分。一旦你了解这些内容,以及如何通过面向对象的API访问它们,下面的步骤才能开始进行。

这些术语知识有另一个好处,当你在网上看某些东西时,就有了一个起点。如果你花时间了解了这一点,才会理解matplotlib API的其余部分。此外,许多python的高级软件包,如seaborn和ggplot都依赖于matplotlib。因此,了解这些基础知识后再学那些功能更强大的框架会容易一些。

最后,我不是说你应该避免选择例如ggplot(aka ggpy),bokeh,plotly或者altair等其他更好的工具。我只是认为你需要从对matplotlib + pandas + seaborn 有一个基本了解开始。一旦理解了基本的可视化技术,就可以探索其他工具,并根据自己的需要做出明智的选择。

入门

本文的其余部分将作为一个入门教程,介绍如何在pandas中进行基本的可视化创建,并使用matplotlib自定义最常用的项目。一旦你了解了基本过程,进一步的定制化创建就相对比较简单。

重点讲一下我遇到的最常见的绘图任务,如标记轴,调整限制,更新绘图标题,保存图片和调整图例。如果你想跟着继续学习,在链接https://github.com/chris1610/pbpython/blob/master/notebooks/Effectively-Using-Matplotlib.ipynb 中包含附加细节的笔记,应该非常有用。

准备开始,我先引入库并读入一些数据:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FuncFormatter

df = pd.read_excel("https://github.com/chris1610/pbpython/blob/master/data/sample-salesv3.xlsx?raw=true")

df.head()

这是2014年的销售交易数据。为了使这些数据简短一些,我将对数据进行聚合,以便我们可以看到前十名客户的总购买量和总销售额。为了清楚我还会在绘图中重新命名列。

top_10 = (df.groupby( name )[ ext price , quantity ].agg({ ext price : sum , quantity : count }).sort_values(by= ext price , ascending=False))[:10].reset_index()

top_10.rename(columns={ name : Name , ext price : Sales , quantity : Purchases }, inplace=True)

下面是数据的处理结果。

现在,数据被格式化成一个简单的表格,我们来看如何将这些结果绘制成条形图。

如前所述,matplotlib有许多不同的样式可用于渲染绘图,可以用plt.style.available查看系统中有哪些可用的样式。

plt.style.available

[ seaborn-dark ,
seaborn-dark-palette ,
fivethirtyeight ,
seaborn-whitegrid ,
seaborn-darkgrid ,
seaborn ,
bmh ,
classic ,
seaborn-colorblind ,
seaborn-muted ,
seaborn-white ,
seaborn-talk ,
grayscale ,
dark_background ,
seaborn-deep ,
seaborn-bright ,
ggplot ,
seaborn-paper ,
seaborn-notebook ,
seaborn-poster ,
seaborn-ticks ,
seaborn-pastel ]

这样简单使用一个样式:

plt.style.use( ggplot )

我鼓励大家尝试不同的风格,看看你喜欢哪些。

现在我们准备好了一个更美观的样式,第一步是使用标准的pandas绘图功能绘制数据:

top_10.plot(kind= barh , y="Sales", x="Name")

我推荐先使用pandas绘图,是因为它是一种快速简便构建可视化的方法。 由于大多数人可能已经在pandas中进行过一些数据处理/分析,所以请先从基本的绘图开始。

定制化绘图

假设你对这个绘图的要点很满意,下一步就是定制它。使用pandas绘图功能定制(如添加标题和标签)非常简单。但是,你可能会发现自己的需求在某种程度上超越该功能。这就是我建议养成这样做的习惯的原因:

fig, ax = plt.subplots()
top_10.plot(kind= barh , y="Sales", x="Name", ax=ax)

得到的图看起来与原始图看起来相同,但是我们向plt.subplots() 添加了一个额外的调用,并将ax传递给绘图函数。为什么要这样做? 记得当我说在matplotlib中要访问坐标轴和数字至关重要吗?这就是我们在这里完成的工作。将来任何定制化都将通过ax或fig对象完成。

我们得益于pandas快速绘图,获得了访问matplotlib的所有权限。我们现在可以做什么呢?用一个例子来展示。另外,通过命名约定,可以非常简单地把别人的解决方案改成适合自己独特需求的方案。

假设我们要调整x限制并更改一些坐标轴的标签?现在坐标轴保存在ax变量中,我们有很多的控制权:

fig, ax = plt.subplots()
top_10.plot(kind= barh , y="Sales", x="Name", ax=ax)
ax.set_xlim([-10000, 140000])
ax.set_xlabel( Total Revenue )
ax.set_ylabel( Customer )

下面是一个快捷方式,可以用来更改标题和两个标签:

fig, ax = plt.subplots()
top_10.plot(kind= barh , y="Sales", x="Name", ax=ax)
ax.set_xlim([-10000, 140000])
ax.set(title= 2014 Revenue , xlabel= Total Revenue , ylabel= Customer )

为了进一步验证这种方法,还可以调整图像的大小。通过plt.subplots() 函数,可以用英寸定义figsize。也可以用ax.legend().set_visible(False)来删除图例。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 6))

top_10.plot(kind= barh , y="Sales", x="Name", ax=ax)

ax.set_xlim([-10000, 140000])

ax.set(title= 2014 Revenue , xlabel= Total Revenue )

ax.legend().set_visible(False)

基于很多原因你可能想要调整一下这个图。看着最别扭的地方是总收入数字的格式。 Matplotlib可以通过FuncFormatter来帮我们实现。这个功能可以将用户定义的函数应用于值,并返回一个格式整齐的字符串放置在坐标轴上。

下面是一个货币格式化函数,可以优雅地处理几十万范围内的美元格式:

def currency(x, pos):
    # The two args are the value and tick position
    if x >= 1000000:
        return ${:1.1f}M .format(x*1e-6)
    return ${:1.0f}K .format(x*1e-3)

现在我们有一个格式化函数,需要定义它并将其应用到x轴。以下是完整的代码:

fig, ax = plt.subplots()

top_10.plot(kind= barh , y="Sales", x="Name", ax=ax)

ax.set_xlim([-10000, 140000])

ax.set(title= 2014 Revenue , xlabel= Total Revenue , ylabel= Customer )

formatter = FuncFormatter(currency)

ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)

ax.legend().set_visible(False)

这样更美观,也是一个很好的例子,展示如何灵活地定义自己的问题解决方案。

我们最后要去探索的一个自定义功能是通过添加注释到绘图。绘制一条垂直线,可以用ax.axvline()。添加自定义文本,可以用ax.text()。

在这个例子中,我们将绘制一条平均线,并显示三个新客户的标签。 下面是完整的代码和注释,把它们放在一起。

# Create the figure and the axes
fig, ax = plt.subplots()

# Plot the data and get the averaged
top_10.plot(kind= barh , y="Sales", x="Name", ax=ax)
avg = top_10[ Sales ].mean() 

# Set limits and labels
ax.set_xlim([-10000, 140000])
ax.set(title= 2014 Revenue , xlabel= Total Revenue , ylabel= Customer ) 

# Add a line for the average
ax.axvline(x=avg, color= b , label= Average , linestyle= -- , linewidth=1)

# Annotate the new customers
for cust in [3, 5, 8]:
    ax.text(115000, cust, "New Customer")
# Format the currency
formatter = FuncFormatter(currency)
ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)

# Hide the legend
ax.legend().set_visible(False)

虽然这可能不是让人感到兴奋(眼前一亮)的绘图方式,但它展示了你在用这种方法时有多大权限。

图形和图像

到目前为止,我们所做的所有改变都是单个图形。幸运的是,我们也有能力在图上添加多个图形,并使用各种选项保存整个图像。

如果决定要把两幅图放在同一个图像上,我们应对如何做到这一点有基本了解。 首先,创建图形,然后创建坐标轴,然后将其全部绘制在一起。我们可以用plt.subplots()来完成:

fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, sharey=True, figsize=(7, 4))

在这个例子中,用nrows和ncols来指定大小,这样对新用户来说比较清晰。在示例代码中,经常看到像1,2这样的变量。我觉得使用命名的参数,之后在查看代码时更容易理解。

用sharey = True这个参数,以便yaxis共享相同的标签。

这个例子也很好,因为各个坐标轴被解压缩到ax0和ax1。有这些坐标轴轴,你可以像上面的例子一样绘制图形,但是在ax0和ax1上各放一个图。

# Get the figure and the axes
fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(nrows=1,ncols=2, sharey=True, figsize=(7, 4))
top_10.plot(kind= barh , y="Sales", x="Name", ax=ax0)
ax0.set_xlim([-10000, 140000])
ax0.set(title= Revenue , xlabel= Total Revenue , ylabel= Customers )

# Plot the average as a vertical line
avg = top_10[ Sales ].mean()
ax0.axvline(x=avg, color= b , label= Average , linestyle= -- , linewidth=1)

# Repeat for the unit plot
top_10.plot(kind= barh , y="Purchases", x="Name", ax=ax1)
avg = top_10[ Purchases ].mean()
ax1.set(title= Units , xlabel= Total Units , ylabel=  )
ax1.axvline(x=avg, color= b , label= Average , linestyle= -- , linewidth=1)

# Title the figure
fig.suptitle( 2014 Sales Analysis , fontsize=14, fontweight= bold );

# Hide the legends
ax1.legend().set_visible(False)
ax0.legend().set_visible(False)

到目前为止,我一直用jupyter notebook,借助%matplotlib内联指令来显示图形。但是很多时候,需要以特定格式保存数字,和其他内容一起展示。

Matplotlib支持许多不同格式文件的保存。 你可以用fig.canvas.get_supported_filetypes()查看系统支持的格式:

fig.canvas.get_supported_filetypes()

{ eps : Encapsulated Postscript ,
jpeg : Joint Photographic Experts Group ,
jpg : Joint Photographic Experts Group ,
pdf : Portable Document Format ,
pgf : PGF code for LaTeX ,
png : Portable Network Graphics ,
ps : Postscript ,
raw : Raw RGBA bitmap ,
rgba : Raw RGBA bitmap ,
svg : Scalable Vector Graphics ,
svgz : Scalable Vector Graphics ,
tif : Tagged Image File Format ,
tiff : Tagged Image File Format }

由于我们有fig对象,我们可以用多个选项来保存图像:

fig.savefig( sales.png , transparent=False, dpi=80, bbox_inches="tight")

上面的代码把图像保存为背景不透明的png。还指定了分辨率dpi和bbox_inches =“tight”来尽量减少多余的空格。

结论

希望这个过程有助于你了解如何在日常的数据分析中更有效地使用matplotlib。 如果在做分析时养成使用这种方法的习惯,你应该可以快速定制出任何你需要的图像。

作为最后的福利,我引入一个快速指南来总结所有的概念。希望这有助于把这篇文章联系起来,并为今后使用参考提供方便。

原文发布于微信公众号 - 机器学习算法与Python学习(guodongwei1991)

原文发表时间:2019-07-14

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