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推薦:這才是你尋尋覓覓想要的 Python 可視化神器

翻譯 | Lemon

來源 | Plotly

譯文出品 | Python資料之道 (ID:PyDataRoad)

Plotly Express 入門之路

Plotly Express 是一個新的高級 Python 可視化庫:它是 Plotly.py 的高級封裝,它為複雜的圖表提供了一個簡單的語法。

受 Seaborn 和 ggplot2 的啟發,它專門設計為具有簡潔,一致且易於學習的 API :只需一次匯入,您就可以在一個函式呼叫中創建豐富的交互式繪圖,包括分面繪圖(faceting)、地圖、動畫和趨勢線。 它帶有資料集、顏色面板和主題,就像 Plotly.py 一樣。

Plotly Express 完全免費:憑藉其寬鬆的開源 MIT 許可證,您可以隨意使用它(是的,甚至在商業產品中!)。

最重要的是,Plotly Express 與 Plotly 生態系統的其他部分完全兼容:在您的 Dash 應用程式中使用它,使用 Orca 將您的資料匯出為幾乎任何檔案格式,或使用JupyterLab 圖表編輯器在 GUI 中編輯它們!

用 pip install plotly_express 命令可以安裝 Plotly Express。

使用 Plotly Express 輕鬆地進行資料可視化

一旦匯入Plotly Express(通常是 px ),大多數繪圖只需要一個函式呼叫,接受一個整潔的Pandas dataframe,並簡單描述你想要製作的圖。 如果你想要一個基本的散點圖,它只是 px.scatterdata=“column_name”,=“column_name”)

以下是 內置的 Gapminder 資料集 的示例,顯示2007年按國家/地區的人均預期壽命和人均GDP 之間的趨勢:

  1. import plotly_express as px
  2.  
  3. gapminder = px.data.gapminder()
  4. gapminder2007 = gapminder.query('year == 2007')
  5. px.scatter(gapminder2007, x='gdpPercap', y='lifeExp')

如果你想通過大陸區分它們,你可以使用 color 引數為你的點著色,由 px 負責設置預設顏色,設置圖例等:

這裡的每一點都是一個國家,所以也許我們想要按國家人口來衡量這些點…… 沒問題:這裡也有一個引數來設置,它被稱為 size

如果你好奇哪個國家對應哪個點? 可以添加一個 hover_name ,您可以輕鬆識別任何一點:只需將滑鼠放在您感興趣的點上即可! 事實上,即使沒有 hover_name ,整個圖表也是互動的:

也可以通過 facet_col =”continent 來輕鬆劃分各大洲,就像著色點一樣容易,並且讓我們使用 x軸 對數(log_x)以便在我們在圖表中看的更清晰:

也許你不僅僅對 2007年 感興趣,而且你想看看這張圖表是如何隨著時間的推移而演變的。 可以通過設置 animation_frame=“year (以及 animation_group =“country 來標識哪些圓與控制條中的年份匹配)來設置動畫。

在這個最終版本中,讓我們在這裡調整一些顯示,因為像“gdpPercap” 這樣的文本有點難看,即使它是我們的資料框列的名稱。 我們可以提供更漂亮的“標簽” (labels),可以在整個圖表、圖例、標題軸和懸停(hovers)中應用。 我們還可以手動設置邊界,以便動畫在整個過程中看起來更棒:

因為這是地理資料,我們也可以將其表示為動畫地圖,因此這清楚地表明 Plotly Express 不僅僅可以繪製散點圖(不過這個資料集缺少前蘇聯的資料)。

事實上,Plotly Express 支持三維散點圖、三維線形圖、極坐標和地圖上三元坐標以及二維坐標。 條形圖(Bar)有二維笛卡爾和極坐標風格。

進行可視化時,您可以使用單變數設置中的直方圖(histograms)和箱形圖(box)或小提琴圖(violin plots),或雙變數分佈的密度等高線圖(density contours)。 大多數二維笛卡爾圖接受連續或分類資料,並自動處理日期/時間資料。 可以查看我們的圖庫 (ref-3) 來瞭解每個圖表的例子。

上述動態圖包含 10多張 圖片的可視化,『Python資料之道已將代碼整合到 jupyter notebook 檔案中,原始碼 https://github.com/liyangbit/PyDataRoad

 

可視化分佈

資料探索的主要部分是理解資料集中值的分佈,以及這些分佈如何相互關聯。 Plotly Express 有許多功能來處理這些任務。

使用直方圖(histograms),箱形圖(box)或小提琴圖(violin plots)可視化單變數分佈:

直方圖:

箱形圖:

小提琴圖: 

還可以創建聯合分佈圖(marginal rugs),使用直方圖,箱形圖(box)或小提琴來顯示雙變數分佈,也可以添加趨勢線。 Plotly Express 甚至可以幫助你在懸停框中添加線條公式和R²值! 它使用 statsmodels 進行普通最小二乘(OLS)回歸或區域性加權散點圖平滑(LOWESS)。

顏色面板和序列

在上面的一些圖中你會註意到一些不錯的色標。 在 Plotly Express 中, px.colors 模塊包含許多有用的色標和序列:定性的、序列型的、離散的、迴圈的以及所有您喜歡的開源包:ColorBrewer、cmocean 和 Carto 。 我們還提供了一些功能來製作可瀏覽的樣本供您欣賞(ref-3):

定性的顏色序列:

眾多內置順序色標中的一部分:

用一行 Python 代碼進行交互式多維可視化

我們特別為我們的交互式多維圖表感到自豪,例如散點圖矩陣(SPLOMS)、平行坐標和我們稱之為並行類別的並行集。 通過這些,您可以在單個圖中可視化整個資料集以進行資料探索。 在你的Jupyter 筆記本中查看這些單行及其啟用的交互:

散點圖矩陣(SPLOM)允許您可視化多個鏈接的散點圖:資料集中的每個變數與其他變數的關係。 資料集中的每一行都顯示為每個圖中的一個點。 你可以進行縮放、平移或選擇操作,你會發現所有圖都鏈接在一起!

平行坐標允許您同時顯示3個以上的連續變數。 dataframe 中的每一行都是一行。 您可以拖動尺寸以重新排序它們並選擇值範圍之間的交叉點。

 

並行類別是並行坐標的分類模擬:使用它們可視化資料集中多組類別之間的關係。

Plotly 生態系統的一部分

Plotly Express 之於 Plotly.py 類似 Seaborn 之於 matplotlib:Plotly Express 是一個高級封裝庫,允許您快速創建圖表,然後使用底層 API 和生態系統的強大功能進行修改。 對於Plotly 生態系統,這意味著一旦您使用 Plotly Express 創建了一個圖形,您就可以使用Themes,使用 FigureWidgets 進行命令性編輯,使用 Orca 將其匯出為幾乎任何檔案格式,或者在我們的 GUI JupyterLab 圖表編輯器中編輯它 。

主題(Themes)允許您控製圖形範圍的設置,如邊距、字體、背景顏色、刻度定位等。 您可以使用模板引數應用任何命名的主題或主題物件:

有三個內置的 Plotly 主題可以使用, 分別是 plotly, plotlywhite 和 plotlydark

px 輸出繼承自 Plotly.py 的 Figure 類 ExpressFigure 的物件,這意味著你可以使用任何 Figure 的訪問器和方法來改變 px生成的繪圖。 例如,您可以將 .update() 呼叫鏈接到 px 呼叫以更改圖例設置並添加註釋。 .update() 現在傳回修改後的數字,所以你仍然可以在一個很長的 Python 陳述句中執行此操作:

在這裡,在使用 Plotly Express 生成原始圖形之後,我們使用 Plotly.py 的 API 來更改一些圖例設置並添加註釋。

能夠與 Dash 完美匹配

Dash 是 Plotly 的開源框架,用於構建具有 Plotly.py 圖表的分析應用程式和儀錶板。Plotly Express 產生的物件與 Dash 100%兼容,只需將它們直接傳遞到 dash_core_components.Graph,如下所示: dcc.Graphfigure = px.scatter(...))。 這是一個非常簡單的 50行 Dash 應用程式的示例,它使用 px 生成其中的圖表:

這個 50 行的 Dash 應用程式使用 Plotly Express 生成用於瀏覽資料集的 UI 。

設計理念:為什麼我們創建 Plotly Express ?

可視化資料有很多原因:有時您想要提供一些想法或結果,並且您希望對圖表的每個方面施加很多控制,有時您希望快速查看兩個變數之間的關係。 這是交互與探索的範疇。

Plotly.py 已經發展成為一個非常強大的可視化交互工具:它可以讓你控製圖形的幾乎每個方面,從圖例的位置到刻度的長度。 不幸的是,這種控制的代價是冗長的:有時可能需要多行 Python 代碼才能用 Plotly.py 生成圖表。

我們使用 Plotly Express 的主要標的是使 Plotly.py 更容易用於探索和快速迭代。

我們想要構建一個庫,它做出了不同的權衡:在可視化過程的早期犧牲一些控制措施來換取一個不那麼詳細的 API,允許你在一行 Python 代碼中製作各種各樣的圖表。 然而,正如我們上面所示,該控制元件並沒有消失:你仍然可以使用底層的 Plotly.py 的 API 來調整和優化用 Plotly Express 製作的圖表。

支持這種簡潔 API 的主要設計決策之一是所有 Plotly Express 的函式都接受“整潔”的 dataframe 作為輸入。 每個 Plotly Express 函式都體現了dataframe 中行與單個或分組標記的清晰映射,並具有圖形啟發的語法簽名,可讓您直接映射這些標記的變數,如 x 或 y 位置、顏色、大小、 facet-column 甚至是 動畫幀到資料框(dataframe)中的列。 當您鍵入 px.scatterdata='col1'y='col2' 時,Plotly Express 會為資料框中的每一行創建一個小符號標記 – 這就是 px.scatter 的作用 – 並將 “col1” 映射到 x 位置(類似於 y 位置)。 這種方法的強大之處在於它以相同的方式處理所有可視化變數:您可以將資料框列映射到顏色,然後通過更改引數來改變您的想法並將其映射到大小或進行行分面(facet-row)。

接受整個整潔的 dataframe 的列名作為輸入(而不是原始的 numpy 向量)也允許 px 為你節省大量的時間,因為它知道列的名稱,它可以生成所有的 Plotly.py 配置用於標記圖例、軸、懸停框、構面甚至動畫幀。 但是,如上所述,如果你的 dataframe 的列被笨拙地命名,你可以告訴 px 用每個函式的 labels 引數替換更好的。

僅接受整潔輸入所帶來的最終優勢是它更直接地支持快速迭代:您整理一次資料集,從那裡可以使用 px 創建數十種不同型別的圖表,包括在 SPLOM 中可視化多個維度 、使用平行坐標、在地圖上繪製,在二維、三維極坐標或三維坐標中使用等,所有這些都不需要重塑您的資料!

我們沒有以權宜之計的名義犧牲控制的所有方面,我們只關註您想要在資料可視化過程的探索階段發揮的控制型別。 您可以對大多數函式使用 category_orders 引數來告訴 px 您的分類資料“好”、“更好”、“最佳” 等具有重要的非字母順序,並且它將用於分類軸、分面繪製 和圖例的排序。 您可以使用 color_discrete_map (以及其他 * _map 引數)將特定顏色固定到特定資料值(如果這對您的示例有意義)。 當然,你可以在任何地方重構 color_discrete_sequence 或 color_continuous_scale (和其他 *_sequence 引數)。

在 API 級別,我們在 px 中投入了大量的工作,以確保所有引數都被命名,以便在鍵入時最大限度地發現:所有 scatter -類似的函式都以 scatter 開頭(例如 scatter_polar, scatter_ternary)所以你可以通過自動補全來發現它們。 我們選擇拆分這些不同的散點圖函式,因此每個散點圖函式都會接受一組定製的關鍵字引數,特別是它們的坐標系。 也就是說,共享坐標系的函式集(例如 scatter, line & bar,或 scatter_polar, line_polar 和 bar_polar )也有相同的引數,以最大限度地方便學習。 我們還花了很多精力來提出簡短而富有表現力的名稱,這些名稱很好地映射到底層的 Plotly.py 屬性,以便於在工作流程中稍後調整到交互的圖表中。

最後,Plotly Express 作為一個新的 Python 可視化庫,在 Plotly 生態系統下,將會迅速發展。所以不要猶豫,立即開始使用 Plotly Express 吧!

Python資料之道已將代碼整合到 jupyter notebook 檔案中,在公號回覆 “code” 即可獲得原始碼

文章來源:

https://medium.com/@plotlygraphs/introducing-plotly-express-808df010143d

參考文獻:

ref-1:https://nbviewer.jupyter.org/github/plotly/plotly_express/blob/master/walkthrough.ipynb

ref-2:https://mybinder.org/v2/gh/plotly/plotly_express/master?filepath=walkthrough.ipynb

ref-3:https://plotly.github.io/plotly_express/

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