在ipython notebook中調用ggplot的三種不一樣的方法

在大數據時代,數據可視化是一個很是熱門的話題。各個BI的廠商無不在數據可視化領域裏投入大量的精力。Tableau憑藉其強大的數據可視化的功能成爲硅谷煊赫一時的上市公司。Tableau的數據可視化的產品,其理論基礎實際上是《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,數據的探索和分析能夠由圖像的語法來驅動,而非有固定的圖表類型來驅動,使得數據的探索過程變得友好而有趣。html

然而對於The Grammar of Graphic的理論的實踐,並不是Tableau獨佔,ggplot做爲R語言上得一個圖形庫,其理論基礎也是這本書。(注,筆者曾就任的某BI巨頭,主要職責也是數據可視化,咱們曾經和加拿大團隊研發過相似的產品,基於HTML5和D3,惋惜因爲種種緣由未能推向市場)python

如今愈來愈多的人開始使用python來作數據分析,IPython Notebook尤爲使人喜好,它的實時交互把腳本語言的優點發揮到極致。那麼怎樣才能在IPython Notebook中使用ggplot呢?我這裏跟你們分享三種不一樣的方式供你們選擇。git

RPy2

第一種方式是使用rpy2, rpy2是對rpy的改寫和從新設計,旨在提供Python用戶在python中使用R的API。github

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

下面就是一段運行ggplot的R程序使用rpy2在python中運行的例子:大數據

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中運行會有缺陷,會彈出一個新的窗口顯示圖,並且該python進程會阻塞在那裏。咱們但願圖表能內嵌在IPython Notebook的頁面中,爲了解決該問題,咱們引入以下代碼:ui

%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)

運行上述代碼後,咱們把ggplot的調用pp.plot()改成調用ggplot_notebook(pp, height=300)就能成功嵌入顯示ggplot的結果。spa

RMagic

另外一種方式是使用rmagic,rmagicy實際上依賴於rpy2。它的使用方式更像是直接在使用R.net

%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)

運行結果以下設計

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。

運行安裝腳本

pip install ggplot

安裝成功後,能夠試一下這個例子

%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')

結果以下:


總結

本文提供了三種不一樣的方式在Python(IPython Notebook)中調用ggplot。

rpy2和Rmagic都是一種對R的橋接,因此都須要安裝R。不一樣之處在於rpy2提供Python接口而Rmagic更接近R。

ggplot Python庫是ggplot的Python移植,因此無需安裝R,部署起來更爲簡單,但功能上也許和R的ggplot還有差距。

你們能夠根據本身的須要作出選擇。

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