作为Python用户，在进行数据可视化时可能用到的工具包括：matplotlib，seaborn，plotly，Vega-Lite以及Altair。其中Vega-Lite是基于JSON进行图形表达的独立语言标准，其余均为Python内的软件包。
matplotlib
这是Python中最基础也是最重要的作图软件包，为许多其他作图软件树立了标杆，实际上也提供了一种描述图形的语言。
下面是matplotlib官方示例中绘制PSD（Power Spectral Density）的示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.mlab as mlab
import matplotlib.gridspec as gridspec
# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)
dt = 0.01
t = np.arange(0, 10, dt)
nse = np.random.randn(len(t))
r = np.exp(-t / 0.05)
cnse = np.convolve(nse, r) * dt
cnse = cnse[:len(t)]
s = 0.1 * np.sin(2 * np.pi * t) + cnse
plt.subplot(211)
plt.plot(t, s)
plt.subplot(212)
plt.psd(s, 512, 1 / dt)
plt.show()绘制出的图像如下：
seaborn
seaborn 在 matplotlib 的基础上，进行了更高级的封装，使得作图更加方便快捷，且图形风格更“好看”。
很多图形，如果用matplotlib作图，需要声明坐标轴、重叠关系等细节事项，而使用seaborn常只需要应用默认的设置即可。
以下是seaborn绘制调色图的示例：
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.set(style="dark")
rs = np.random.RandomState(50)
# Set up the matplotlib figure
f, axes = plt.subplots(3, 3, figsize=(9, 9), sharex=True, sharey=True)
# Rotate the starting point around the cubehelix hue circle
for ax, s in zip(axes.flat, np.linspace(0, 3, 10)):
# Create a cubehelix colormap to use with kdeplot
cmap = sns.cubehelix_palette(start=s, light=1, as_cmap=True)
# Generate and plot a random bivariate dataset
x, y = rs.randn(2, 50)
sns.kdeplot(x, y, cmap=cmap, shade=True, cut=5, ax=ax)
ax.set(xlim=(-3, 3), ylim=(-3, 3))
f.tight_layout()图片如下：
笔者也常用它画热力图：
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
# Load the example flights dataset and convert to long-form
flights_long = sns.load_dataset("flights")
flights = flights_long.pivot("month", "year", "passengers")
# Draw a heatmap with the numeric values in each cell
f, ax = plt.subplots(figsize=(9, 6))
sns.heatmap(flights, annot=True, fmt="d", linewidths=.5, ax=ax)效果如下：
plotly
plotly的定位是图形库，在绘制复杂图形时缺少了matplotlib那样的准确表达能力。
plotly的优点包括且不限于：
- 可生成可交互图形和动画效果
- 其地图绘制功能可用性较强
- 生成的3D图形比较好看
不过它的麻烦之处在于，由于生成的是交互图形，一般需要在Jupyter Notebook中打开。
从官网撸下来一个地图绘图代码如下：
from urllib.request import urlopen
import json
with urlopen('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/geojson-counties-fips.json') as response:
counties = json.load(response)
import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/fips-unemp-16.csv",
dtype={"fips": str})
import plotly.express as px
fig = px.choropleth_mapbox(df, geojson=counties, locations='fips', color='unemp',
color_continuous_scale="Viridis",
range_color=(0, 12),
mapbox_style="carto-positron",
zoom=3, center = {"lat": 37.0902, "lon": -95.7129},
opacity=0.5,
labels={'unemp':'unemployment rate'}
)
fig.update_layout(margin={"r":0,"t":0,"l":0,"b":0})
fig.show()图片效果如下：
3D作图的示例如下：
import plotly.graph_objects as go
import numpy as np
# Helix equation
t = np.linspace(0, 20, 100)
x, y, z = np.cos(t), np.sin(t), t
fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(
x=x,
y=y,
z=z,
mode='markers',
marker=dict(
size=12,
color=z, # set color to an array/list of desired values
colorscale='Viridis', # choose a colorscale
opacity=0.8
)
)])
# tight layout
fig.update_layout(margin=dict(l=0, r=0, b=0, t=0))
fig.show()效果如下：
Vega-Lite和Altair
Vega是基于JSON语言的一套可交互图形描述及生成软件，Vega-Lite则是基于Vega进行的进一步语法封装。
Vega生成的图片示例：
由于Vega使用了独立的软件，故在Python中使用需要调用封装好的接口，即Altair。以上图片在Altair中实现的代码如下：
import altair as alt
from vega_datasets import data
source = data.iris()
alt.Chart(source).mark_circle().encode(
alt.X('sepalLength', scale=alt.Scale(zero=False)),
alt.Y('sepalWidth', scale=alt.Scale(zero=False, padding=1)),
color='species',
size='petalWidth'
)由于同样是交互图形，所以Altair也要在Jupyter Notebook中调用。
其他软件包也很有趣
比方说，笔者在网络上发现了一个手绘风格的可视化包——cutecharts。
它生成的图片是这个样子：
好Q~