一文教會你用Python繪制動態(tài)可視化圖表

更新時(shí)間：2022年05月18日 11:26:28 作者：代碼輸入中...

數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)科學(xué)中關(guān)鍵的一步,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于如何利用Python繪制動態(tài)可視化圖表的相關(guān)資料,文中通過實(shí)例代碼介紹的非常詳細(xì),需要的朋友可以參考下

前言

對數(shù)據(jù)科學(xué)家來說，講故事是一個(gè)至關(guān)重要的技能。為了表達(dá)我們的思想并且說服別人，我們需要有效的溝通。而漂漂亮亮的可視化是完成這一任務(wù)的絕佳工具。

本文將介紹5種非傳統(tǒng)的可視化技術(shù)，可讓你的數(shù)據(jù)故事更漂亮和更有效。這里將使用Python的Plotly圖形庫，讓你可以毫不費(fèi)力地生成動畫圖表和交互式圖表。

安裝模塊

如果你還沒安裝 Plotly，只需在你的終端運(yùn)行以下命令即可完成安裝：

pip install plotly

可視化動態(tài)圖

在研究這個(gè)或那個(gè)指標(biāo)的演變時(shí)，我們常涉及到時(shí)間數(shù)據(jù)。Plotly動畫工具僅需一行代碼就能讓人觀看數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化情況，如下圖所示：

代碼如下：

import plotly.express as px
from vega_datasets import data
df = data.disasters()
df = df[df.Year > 1990]
fig = px.bar(df,
             y="Entity",
             x="Deaths",
             animation_frame="Year",
             orientation='h',
             range_x=[0, df.Deaths.max()],
             color="Entity")
# improve aesthetics (size, grids etc.)
fig.update_layout(width=1000,
                  height=800,
                  xaxis_showgrid=False,
                  yaxis_showgrid=False,
                  paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                  plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                  title_text='Evolution of Natural Disasters',
                  showlegend=False)
fig.update_xaxes(title_text='Number of Deaths')
fig.update_yaxes(title_text='')
fig.show()

只要你有一個(gè)時(shí)間變量來過濾，那么幾乎任何圖表都可以做成動畫。下面是一個(gè)制作散點(diǎn)圖動畫的例子：

import plotly.express as px
df = px.data.gapminder()
fig = px.scatter(
    df,
    x="gdpPercap",
    y="lifeExp",
    animation_frame="year",
    size="pop",
    color="continent",
    hover_name="country",
    log_x=True,
    size_max=55,
    range_x=[100, 100000],
    range_y=[25, 90],
    #   color_continuous_scale=px.colors.sequential.Emrld
)
fig.update_layout(width=1000,
                  height=800,
                  xaxis_showgrid=False,
                  yaxis_showgrid=False,
                  paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                  plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)')

太陽圖

太陽圖（sunburst chart）是一種可視化group by語句的好方法。如果你想通過一個(gè)或多個(gè)類別變量來分解一個(gè)給定的量，那就用太陽圖吧。

假設(shè)我們想根據(jù)性別和每天的時(shí)間分解平均小費(fèi)數(shù)據(jù)，那么相較于表格，這種雙重group by語句可以通過可視化來更有效地展示。

這個(gè)圖表是交互式的，讓你可以自己點(diǎn)擊并探索各個(gè)類別。你只需要定義你的所有類別，并聲明它們之間的層次結(jié)構(gòu)（見以下代碼中的parents參數(shù)）并分配對應(yīng)的值即可，這在我們案例中即為group by語句的輸出。

import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import numpy as np
import pandas as pd
df = px.data.tips()
fig = go.Figure(go.Sunburst(
    labels=["Female", "Male", "Dinner", "Lunch", 'Dinner ', 'Lunch '],
    parents=["", "", "Female", "Female", 'Male', 'Male'],
    values=np.append(
        df.groupby('sex').tip.mean().values,
        df.groupby(['sex', 'time']).tip.mean().values),
    marker=dict(colors=px.colors.sequential.Emrld)),
                layout=go.Layout(paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                                 plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)'))
fig.update_layout(margin=dict(t=0, l=0, r=0, b=0),
                  title_text='Tipping Habbits Per Gender, Time and Day')
fig.show()

現(xiàn)在我們向這個(gè)層次結(jié)構(gòu)再添加一層：

為此，我們再添加另一個(gè)涉及三個(gè)類別變量的group by語句的值。

import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import pandas as pd
import numpy as np
df = px.data.tips()
fig = go.Figure(go.Sunburst(labels=[
    "Female", "Male", "Dinner", "Lunch", 'Dinner ', 'Lunch ', 'Fri', 'Sat',
    'Sun', 'Thu', 'Fri ', 'Thu ', 'Fri  ', 'Sat  ', 'Sun  ', 'Fri   ', 'Thu   '
],
                            parents=[
                                "", "", "Female", "Female", 'Male', 'Male',
                                'Dinner', 'Dinner', 'Dinner', 'Dinner',
                                'Lunch', 'Lunch', 'Dinner ', 'Dinner ',
                                'Dinner ', 'Lunch ', 'Lunch '
                            ],
                            values=np.append(
                                np.append(
                                    df.groupby('sex').tip.mean().values,
                                    df.groupby(['sex',
                                                'time']).tip.mean().values,
                                ),
                                df.groupby(['sex', 'time',
                                            'day']).tip.mean().values),
                            marker=dict(colors=px.colors.sequential.Emrld)),
                layout=go.Layout(paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                                 plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)'))
fig.update_layout(margin=dict(t=0, l=0, r=0, b=0),
                  title_text='Tipping Habbits Per Gender, Time and Day')

fig.show()

指針圖

指針圖僅僅是為了好看。在報(bào)告 KPI 等成功指標(biāo)并展示其與你的目標(biāo)的距離時(shí)，可以使用這種圖表。

import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(go.Indicator(
    domain = {'x': [0, 1], 'y': [0, 1]},
    value = 4.3,
    mode = "gauge+number+delta",
    title = {'text': "Success Metric"},
    delta = {'reference': 3.9},
    gauge = {'bar': {'color': "lightgreen"},
        'axis': {'range': [None, 5]},
             'steps' : [
                 {'range': [0, 2.5], 'color': "lightgray"},
                 {'range': [2.5, 4], 'color': "gray"}],
          }))
fig.show()

?；鶊D

另一種探索類別變量之間關(guān)系的方法是以下這種平行坐標(biāo)圖。你可以隨時(shí)拖放、高亮和瀏覽值，非常適合演示時(shí)使用。

代碼如下：

import plotly.express as px
from vega_datasets import data
import pandas as pd
df = data.movies()
df = df.dropna()
df['Genre_id'] = df.Major_Genre.factorize()[0]
fig = px.parallel_categories(
    df,
    dimensions=['MPAA_Rating', 'Creative_Type', 'Major_Genre'],
    color="Genre_id",
    color_continuous_scale=px.colors.sequential.Emrld,
)
fig.show()

平行坐標(biāo)圖

平行坐標(biāo)圖是上面的圖表的衍生版本。這里，每一根弦都代表單個(gè)觀察。這是一種可用于識別離群值（遠(yuǎn)離其它數(shù)據(jù)的單條線）、聚類、趨勢和冗余變量（比如如果兩個(gè)變量在每個(gè)觀察上的值都相近，那么它們將位于同一水平線上，表示存在冗余）的好用工具。

代碼如下：

import plotly.express as px
from vega_datasets import data
import pandas as pd
df = data.movies()
df = df.dropna()
df['Genre_id'] = df.Major_Genre.factorize()[0]
fig = px.parallel_coordinates(
    df,
    dimensions=[
        'IMDB_Rating', 'IMDB_Votes', 'Production_Budget', 'Running_Time_min',
        'US_Gross', 'Worldwide_Gross', 'US_DVD_Sales'
    ],
    color='IMDB_Rating',
    color_continuous_scale=px.colors.sequential.Emrld)
fig.show()