科技猎高效使用 Python 可视化工具 Matplotlib-36大数据
作者：Chris Moffitt
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。本文主要介绍了在学习Matplotlib时面临的一些挑战，为什么要使用Matplotlib，并推荐了一个学习使用Matplotlib的步骤。
简介
对于新手来说，进入Python可视化领域有时可能会令人感到沮丧。Python有很多不同的可视化工具，选择一个正确的工具有时是一种挑战。 例如，即使两年过去了，这篇《 Overview of Python Visualization Tools 》是引导人们到这个网站的顶级帖子之一。 在那篇文章中，我对matplotlib留下了一些阴影，并在分析过程中不再使用。 然而，在使用诸如pandas，scikit-learn，seaborn和其他数据科学技术栈的python工具后，觉得丢弃matplotlib有点过早了。说实话，之前我不太了解matplotlib，也不知道如何在工作流程中有效地使用。
现在我花时间学习了其中的一些工具，以及如何使用matplotlib，已经开始将matplotlib看作是不可或缺的工具了。这篇文章将展示我是如何使用matplotlib的，并为刚入门的用户或者没时间学习matplotlib的用户提供一些建议。我坚信matplotlib是python数据科学技术栈的重要组成部分，希望本文能帮助大家了解如何将matplotlib用于自己的可视化。
为什么对matplotlib都是负面评价？
在我看来，新用户学习matplotlib之所以会面临一定的挑战，主要有以下几个原因。
首先，matplotlib有两种接口。第一种是基于MATLAB并使用基于状态的接口。第二种是面向对象的接口。为什么是这两种接口不在本文讨论的范围之内，但是知道有两种方法在使用matplotlib进行绘图时非常重要。
两种接口引起混淆的原因在于，在stack overflow社区和谷歌搜索可以获得大量信息的情况下，新用户对那些看起来有些相似但不一样的问题，面对多个解决方案会感到困惑。从我自己的经历说起。回顾一下我的旧代码，一堆matplotlib代码的混合——这对我来说非常混乱（即使是我写的）。
关键点
matplotlib的新用户应该学习使用面向对象的接口。
matplotlib的另一个历史性挑战是，一些默认风格选项相当没有吸引力。 在R语言世界里，可以用ggplot生成一些相当酷的绘图，相比之下，matplotlib的选项看起来有点丑。令人欣慰的是matplotlib 2.0具有更美观的样式，以及非常便捷对可视化的内容进行主题化的能力。
使用matplotlib我认为第三个挑战是，当绘制某些东西时，应该单纯使用matplotlib还是使用建立在其之上的类似pandas或者seaborn这样的工具，你会感到困惑。任何时候都可以有多种方式来做事，对于新手或不常用matplotlib的用户来讲，遵循正确的路径是具有挑战性的。将这种困惑与两种不同的API联系起来，是解决问题的秘诀。
为什么坚持要用matplotlib？
尽管有这些问题，但是我庆幸有matplotlib，因为它非常强大。这个库允许创建几乎任何你可以想象的可视化。此外，围绕着它还有一个丰富的python工具生态系统，许多更先进的可视化工具用matplotlib作为基础库。如果在python数据科学栈中进行任何工作，都将需要对如何使用matplotlib有一个基本的了解。这是本文的其余部分的重点——介绍一种有效使用matplotlib的基本方法。
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：
- 学习基本的matplotlib术语，尤其是什么是图和坐标轴
- 始终使用面向对象的接口，从一开始就养成使用它的习惯
- 用基础的pandas绘图开始你的可视化学习
- 用seaborn进行更复杂的统计可视化
- 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。
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()
| account number | name | sku | quantity | unit price | ext price | date | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 740150 | Barton LLC | B1-20000 | 39 | 86.69 | 3380.91 | 2014-01-01 07:21:51 |
| 1 | 714466 | Trantow-Barrows | S2-77896 | -1 | 63.16 | -63.16 | 2014-01-01 10:00:47 |
| 2 | 218895 | Kulas Inc | B1-69924 | 23 | 90.70 | 2086.10 | 2014-01-01 13:24:58 |
| 3 | 307599 | Kassulke, Ondricka and Metz | S1-65481 | 41 | 21.05 | 863.05 | 2014-01-01 15:05:22 |
| 4 | 412290 | Jerde-Hilpert | S2-34077 | 6 | 83.21 | 499.26 | 2014-01-01 23:26:55 |
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。
| Name | Purchases | Sales | |
|---|---|---|---|
| 0 | Kulas Inc | 94 | 137351.96 |
| 1 | White-Trantow | 86 | 135841.99 |
| 2 | Trantow-Barrows | 94 | 123381.38 |
| 3 | Jerde-Hilpert | 89 | 112591.43 |
| 4 | Fritsch, Russel and Anderson | 81 | 112214.71 |
| 5 | Barton LLC | 82 | 109438.50 |
| 6 | Will LLC | 74 | 104437.60 |
| 7 | Koepp Ltd | 82 | 103660.54 |
| 8 | Frami, Hills and Schmidt | 72 | 103569.59 |
| 9 | Keeling LLC | 74 | 100934.30 |
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：
Python 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。
Python
# 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。
End.
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