plotnine

trama

plotnine es una implementación de una gramática de gráficos en Python basada en ggplot2. La gramática le permite componer gráficos asignando explícitamente variables en un marco de datos a las características visuales (posición, color, tamaño, etc.) de los objetos que componen el gráfico.

Trazar con una gramática de gráficos es poderoso. Es fácil pensar en los gráficos personalizados (y por lo demás complejos) y construirlos de forma incremental, mientras que los gráficos simples siguen siendo simples de crear.

Para obtener más información sobre cómo utilizar plotnine, consulte la documentación. Dado que plotnine tiene una API similar a ggplot2, cuando carece de cobertura, la documentación de ggplot2 puede resultar útil.

Ejemplo

 from plotnine import *
from plotnine . data import mtcars

Construyendo una trama compleja pieza a pieza.

1. diagrama de dispersión

   (
       ggplot ( mtcars , aes ( "wt" , "mpg" ))
       + geom_point ()
   )

   

2. Diagrama de dispersión coloreado según alguna variable.

   (
       ggplot ( mtcars , aes ( "wt" , "mpg" , color = "factor(gear)" ))
       + geom_point ()
   )

   

3. Diagrama de dispersión coloreado según alguna variable y suavizado con un modelo lineal con intervalos de confianza.

   (
       ggplot ( mtcars , aes ( "wt" , "mpg" , color = "factor(gear)" ))
       + geom_point ()
       + stat_smooth ( method = "lm" )
   )

   

4. Gráfico de dispersión coloreado según alguna variable, suavizado con un modelo lineal con intervalos de confianza y trazado en paneles separados.

   (
       ggplot ( mtcars , aes ( "wt" , "mpg" , color = "factor(gear)" ))
       + geom_point ()
       + stat_smooth ( method = "lm" )
       + facet_wrap ( "gear" )
   )

   

5. Ajustar los temas

   I) Hazlo divertido

   (
       ggplot ( mtcars , aes ( "wt" , "mpg" , color = "factor(gear)" ))
       + geom_point ()
       + stat_smooth ( method = "lm" )
       + facet_wrap ( "gear" )
       + theme_xkcd ()
   )

   

   II) O profesional

   (
       ggplot ( mtcars , aes ( "wt" , "mpg" , color = "factor(gear)" ))
       + geom_point ()
       + stat_smooth ( method = "lm" )
       + facet_wrap ( "gear" )
       + theme_tufte ()
   )

   

Instalación

Lanzamiento oficial

# Using pip
$ pip install plotnine             # 1. should be sufficient for most
$ pip install ' plotnine[extra] '    # 2. includes extra/optional packages
$ pip install ' plotnine[test] '     # 3. testing
$ pip install ' plotnine[doc] '      # 4. generating docs
$ pip install ' plotnine[dev] '      # 5. development (making releases)
$ pip install ' plotnine[all] '      # 6. everything

# Or using conda
$ conda install -c conda-forge plotnine

Versión de desarrollo

$ pip install git+https://github.com/has2k1/plotnine.git 

Contribuyendo

Nuestra documentación podría utilizar algunos ejemplos, pero buscamos algo un poco especial. Tenemos dos criterios:

1. Tramas de apariencia simple que de otro modo requerirían uno o dos trucos.
2. Tramas que forman parte de una narrativa analítica de datos. Es decir, proporcionan algún tipo de claridad mostrando geom , stat ,... en su mejor diferencial.

Si se le ocurre algo que cumpla con esos criterios, nos encantaría verlo. Ver ejemplos de tramas.

Si descubre un error, verifique los problemas si no se ha informado, aún presente un problema.

Y si puedes corregir algún error, tu contribución es bienvenida.

Pruebas

Plotnine tiene pruebas que generan imágenes que se comparan con imágenes de referencia que se sabe que son correctas. Para generar imágenes que sean consistentes en todos los sistemas, debe instalar matplotlib desde la fuente. Puedes hacer eso con pip usando el comando.

$ pip install matplotlib --no-binary matplotlib

De lo contrario, puede haber pequeñas diferencias en la representación del texto que desvíen las comparaciones de imágenes.