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在Python中調(diào)用ggplot的三種方法

更新時(shí)間：2015年04月08日 15:14:13 投稿：goldensun

這篇文章主要介紹了在Python中調(diào)用ggplot的三種方法,ggplot作為一個圖形庫,經(jīng)常被用來制作數(shù)據(jù)的可視化視圖,需要的朋友可以參考下

本文提供了三種不同的方式在Python（IPython Notebook）中調(diào)用ggplot。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)可視化是一個非常熱門的話題。各個BI的廠商無不在數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域里投入大量的精力。Tableau憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化的功能成為硅谷炙手可熱的上市公司。Tableau的數(shù)據(jù)可視化的產(chǎn)品，其理論基礎(chǔ)其實(shí)是《The Grammar of Graphic》，該書提出了對信息可視化的圖表的語法抽象體系，數(shù)據(jù)的探索和分析可以由圖像的語法來驅(qū)動，而非有固定的圖表類型來驅(qū)動，使得數(shù)據(jù)的探索過程變得友好而有趣。

然而對于The Grammar of Graphic的理論的實(shí)踐，并非Tableau獨(dú)占，ggplot作為R語言上得一個圖形庫，其理論基礎(chǔ)也是這本書。（注，筆者曾就職的某BI巨頭，主要職責(zé)也是數(shù)據(jù)可視化，我們曾經(jīng)和加拿大團(tuán)隊(duì)研發(fā)過類似的產(chǎn)品，基于HTML5和D3，可惜由于種種原因未能推向市場）

現(xiàn)在越來越多的人開始使用python來做數(shù)據(jù)分析，IPython Notebook尤其令人喜愛，它的實(shí)時(shí)交互把腳本語言的優(yōu)勢發(fā)揮到極致。那么怎樣才能在IPython Notebook中使用ggplot呢？我這里跟大家分享三種不同的方式供大家選擇。
RPy2

第一種方式是使用rpy2, rpy2是對rpy的改寫和重新設(shè)計(jì)，旨在提供Python用戶在python中使用R的API。

rpy2提供了對R語言的對象和方法的基本封裝，當(dāng)然也包括可視化的圖庫這一塊。

下面就是一段運(yùn)行g(shù)gplot的R程序使用rpy2在python中運(yùn)行的例子：

from rpy2 import robjects
from rpy2.robjects import Formula, Environment
from rpy2.robjects.vectors import IntVector, FloatVector
from rpy2.robjects.lib import grid
from rpy2.robjects.packages import importr, data
import rpy2.robjects.lib.ggplot2 as ggplot2
 
# The R 'print' function
rprint = robjects.globalenv.get("print")
stats = importr('stats')
grdevices = importr('grDevices')
base = importr('base')
datasets = importr('datasets')
 
mtcars = data(datasets).fetch('mtcars')['mtcars']
 
pp = ggplot2.ggplot(mtcars) + \
   ggplot2.aes_string(x='wt', y='mpg', col='factor(cyl)') + \
   ggplot2.geom_point() + \
   ggplot2.geom_smooth(ggplot2.aes_string(group = 'cyl'),
             method = 'lm')
pp.plot()

以上程序在IPython Notebook中運(yùn)行會有缺陷，會彈出一個新的窗口顯示圖，而且該python進(jìn)程會阻塞在那里。我們希望圖表能內(nèi)嵌在IPython Notebook的頁面中，為了解決該問題，我們引入如下代碼：

%matplotlib inline
 
import uuid
from rpy2.robjects.packages import importr 
from IPython.core.display import Image
 
grdevices = importr('grDevices')
def ggplot_notebook(gg, width = 800, height = 600):
  fn = '{uuid}.png'.format(uuid = uuid.uuid4())
  grdevices.png(fn, width = width, height = height)
  gg.plot()
  grdevices.dev_off()
  return Image(filename=fn)

運(yùn)行上述代碼后，我們把ggplot的調(diào)用pp.plot()改為調(diào)用ggplot_notebook(pp, height=300)就能成功嵌入顯示ggplot的結(jié)果。

201548145241359.png (800×300)

RMagic

另一種方式是使用rmagic，rmagicy實(shí)際上依賴于rpy2。它的使用方式更像是直接在使用R

%load_ext rmagic
library(ggplot2)
dat <- data.frame(x = rnorm(10), y = rnorm(10), 
         lab = sample(c('A', 'B'), 10, replace = TRUE))
x <- ggplot(dat, aes(x = x, y = y, color = lab)) + geom_point()
print(x)

運(yùn)行結(jié)果如下

201548145327917.png (480×480)

ggplot for python

ggplot是一個python的庫，基本上是對R語言ggplot的功能移植到Python上。

運(yùn)行安裝腳本

pip install ggplot

安裝成功后，可以試一下這個例子

%matplotlib inline
import pandas as pd
from ggplot import *
meat_lng = pd.melt(meat[['date', 'beef', 'pork', 'broilers']], id_vars='date')
ggplot(aes(x='date', y='value', colour='variable'), data=meat_lng) + \
  geom_point() + \
  stat_smooth(color='red')

結(jié)果如下：

201548145402721.png (649×499)