plotnine

plot9

plotnine adalah implementasi tata bahasa grafis dengan Python berdasarkan ggplot2. Tata bahasanya memungkinkan Anda membuat plot dengan secara eksplisit memetakan variabel dalam kerangka data ke karakteristik visual (posisi, warna, ukuran, dll.) objek yang membentuk plot.

Membuat plot dengan tata bahasa grafis sangat ampuh. Plot khusus (dan sebaliknya rumit) mudah untuk dipikirkan dan dibuat secara bertahap, sedangkan plot sederhana tetap mudah dibuat.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang cara menggunakan plotnine, lihat dokumentasinya. Karena plotnine memiliki API yang mirip dengan ggplot2, jika cakupannya kurang, dokumentasi ggplot2 mungkin bisa membantu.

Contoh

 from plotnine import *
from plotnine . data import mtcars

Membangun plot yang kompleks sepotong demi sepotong.

1. Plot sebar

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

   

2. Plot sebar diwarnai menurut beberapa variabel

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

   

3. Plot sebar diwarnai menurut beberapa variabel dan dihaluskan dengan model linier dengan interval kepercayaan.

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

   

4. Plot sebar diwarnai menurut beberapa variabel, dihaluskan dengan model linier dengan interval kepercayaan dan diplot pada panel terpisah.

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

   

5. Sesuaikan temanya

   I) Jadikan itu menyenangkan

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

   

   II) Atau profesional

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

   

Instalasi

Rilis resmi

# 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

Versi pengembangan

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

Berkontribusi

Dokumentasi kami mungkin menggunakan beberapa contoh, namun kami mencari sesuatu yang sedikit istimewa. Kami memiliki dua kriteria:

1. Plot tampak sederhana yang memerlukan satu atau dua trik.
2. Plot yang merupakan bagian dari narasi analitik data. Artinya, mereka memberikan beberapa bentuk kejelasan yang memamerkan geom , stat , ... pada diferensial terbaiknya.

Jika Anda menemukan sesuatu yang memenuhi kriteria tersebut, kami akan senang melihatnya. Lihat contoh plotnine.

Jika Anda menemukan bug, periksa masalahnya jika belum dilaporkan, namun harap ajukan masalah.

Dan jika Anda dapat memperbaiki bug, kontribusi Anda diterima.

Pengujian

Plotnine memiliki pengujian yang menghasilkan gambar yang dibandingkan dengan gambar dasar yang diketahui benar. Untuk menghasilkan gambar yang konsisten di semua sistem, Anda harus menginstal matplotlib dari sumber. Anda dapat melakukannya dengan pip menggunakan perintah.

$ pip install matplotlib --no-binary matplotlib

Jika tidak, mungkin ada perbedaan kecil dalam rendering teks yang mengganggu perbandingan gambar.