plotnine

줄거리

plotnine은 ggplot2를 기반으로 Python의 그래픽 문법 을 구현한 것입니다. 문법을 사용하면 데이터프레임의 변수를 플롯을 구성하는 개체의 시각적 특성(위치, 색상, 크기 등)에 명시적으로 매핑하여 플롯을 구성할 수 있습니다.

그래픽 문법을 활용한 플롯팅은 강력합니다. 사용자 정의(그리고 복잡한) 플롯은 생각하기 쉽고 점진적으로 구축할 수 있는 반면, 단순 플롯은 생성이 간단합니다.

플롯나인 사용 방법에 대해 자세히 알아보려면 설명서를 확인하세요. 플롯나인에는 ggplot2와 유사한 API가 있으므로 적용 범위가 부족한 경우 ggplot2 문서가 도움이 될 수 있습니다.

예

 from plotnine import *
from plotnine . data import mtcars

복잡한 플롯을 하나씩 구축합니다.

1. 산점도

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

   

2. 일부 변수에 따라 색상이 지정된 산점도

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

   

3. 일부 변수에 따라 색상이 지정되고 신뢰 구간이 있는 선형 모델로 평활화된 산점도.

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

   

4. 일부 변수에 따라 색상이 지정된 산점도는 신뢰 구간이 있는 선형 모델로 평활화되고 별도 패널에 표시됩니다.

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

   

5. 테마 조정

   나) 재미있게 만들어라

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

   

   II) 또는 전문가

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

   

설치

공식 출시

# 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

개발 버전

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

기여

우리 문서에서는 몇 가지 예를 사용할 수 있지만 조금 특별한 것을 찾고 있습니다. 우리는 두 가지 기준을 가지고 있습니다:

1. 한두 가지 트릭이 필요한 단순해 보이는 플롯입니다.
2. 데이터 분석 설명의 일부인 플롯입니다. 즉, geom , stat , ... 을 최상의 차이로 보여주는 일종의 명확성을 제공합니다.

그러한 기준을 충족하는 것을 생각해낸다면 우리는 그것을 보고 싶습니다. 플롯나인 예제를 참조하세요.

버그를 발견한 경우 보고되지 않은 문제를 확인하고 문제를 제출해 주세요.

버그를 수정할 수 있다면 여러분의 기여를 환영합니다.

테스트

Plotnine에는 올바른 것으로 알려진 기본 이미지와 비교되는 이미지를 생성하는 테스트가 있습니다. 모든 시스템에서 일관된 이미지를 생성하려면 소스에서 matplotlib를 설치해야 합니다. pip 명령을 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.

$ pip install matplotlib --no-binary matplotlib

그렇지 않으면 이미지 비교를 방해하는 텍스트 렌더링에 작은 차이가 있을 수 있습니다.