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代码详解：如何用Python快速制作美观、炫酷且有深度的图表

2023-02-27

data year life
​​生活阶梯(幸福指数)与人均GDP(金钱)正相关的正则图本文将探讨三种用Python可视化数据的不同方法。以可视化《2019年世界幸福报告》的数据为例，本文用Gapminder和Wikipedia的信息丰富了《世界幸福报告》数据，以探索新的数据关系和可视化方法。《世界幸福报告》试图回答世界范围内影

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生活阶梯(幸福指数)与人均GDP(金钱)正相关的正则图

本文将探讨三种用Python可视化数据的不同方法。以可视化《2019年世界幸福报告》的数据为例，本文用Gapminder和Wikipedia的信息丰富了《世界幸福报告》数据，以探索新的数据关系和可视化方法。

《世界幸福报告》试图回答世界范围内影响幸福的因素。

报告根据对“坎特里尔阶梯问题”的回答来确定幸福指数，被调查者需对自己的生活状况进行打分，10分为最佳状态，0分为最差。

本文将使用Life Ladder作为目标变量。Life Ladder就是指幸福指数。

文章结构

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图片来源：Nik MacMillan/Unsplash

本文旨在提供代码指南和参考点，以便在查找特定类型的图表时进行参考。为了节省空间，有时会将多个图表合并到一张图上。但是请放心，你可以在这个Repo或相应的Jupyter Notebook中找到所有基本代码。

目录

  • 我使用Python进行绘图的经历
  • 分布的重要性
  • 加载数据和包导入
  • 迅速：使用Pandas进行基本绘图
  • 美观：使用Seaborn进行高级绘图
  • 精彩：用plotly创造精彩的互动情节

1. 我使用Python进行绘图的经历

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大约两年前，我开始更认真地学习Python。从那时起，Python几乎每周都会给我一些惊喜，它不仅自身简单易用，而且其生态系统中还有很多令人惊叹的开源库。我对命令、模式和概念越熟悉，就越能充分利用其功能。

(1) Matplotlib

与用Python绘图正好相反。最初，我用matplotlib创建的几乎每个图表看起来都很过时。更糟糕的是，为了创建这些讨厌的东西，我不得不在Stackoverflow上花费数小时。例如，研究改变x斜度的基本命令或者类似这些的蠢事。我一点也不想做多图表。以编程的方式创建这些图表是非常奇妙的，例如，一次生成50个不同变量的图表，结果令人印象深刻。然而，其中涉及大量的工作，需要记住一大堆无用的指令。

(2) Seaborn

学习Seaborn能够节省很多精力。Seaborn可以抽象出大量的微调。毫无疑问，这使得图表在美观上得到巨大的改善。然而，它也是构建在matplotlib之上的。通常，对于非标准的调整，仍然有必要使用机器级的matplotlib代码。

(3) Bokeh

一时间，我以为Bokeh会成为一个后援解决方案。我在做地理空间可视化的时候发现了Bokeh。然而，我很快就意识到，虽然Bokeh有所不同，但还是和matplotlib一样复杂。

(4) Plotly

不久前我确实尝试过 plot.ly (后面就直接用plotly来表示)同样用于地理空间可视化。那个时候，plotly比前面提到的库还要麻烦。它必须通过笔记本账户登录，然后plotly可以在线呈现，接着下载最终图表。我很快就放弃了。但是，我最近看到了一个关于plotlyexpress和plotly4.0的Youtube视频，重点是，他们把那些在线的废话都删掉了。我尝试了一下，本篇文章就是尝试的成果。我想，知道得晚总比不知道的好。

(5) Kepler.gl (地理空间数据优秀奖)

Kepler.gl不是一个Python库，而是一款强大的基于web的地理空间数据可视化工具。只需要CSV文件，就可以使用Python轻松地创建文件。试试吧!

(6) 当前工作流程

最后，我决定使用Pandas本地绘图进行快速检查，并使用Seaborn绘制要在报告和演示中使用的图表(视觉效果很重要)。

2. 分布的重要性

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我在圣地亚哥从事研究期间，负责教授统计学(Stats119)。Stats119是统计学的入门课程，包括统计的基础知识，如数据聚合(可视化和定量)、概率的概念、回归、抽样、以及最重要的分布。这一次，我对数量和现象的理解几乎完全转变为基于分布的理解(大多数时候是高斯分布)。

直到今天，我仍然惊讶于这两个量的作用，标准差能帮助人理解现象。只要知道这两个量，就可以直接得出具体结果的概率，用户马上就知道大部分的结果的分布情况。它提供了一个参考框架，无需进行过于复杂的计算，就可以快速找出有统计意义的事件。

一般来说，面对新数据时，我的第一步是尝试可视化其分布，以便更好地理解数据。

3. 加载数据和包导入

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先加载本文使用的数据。我已经对数据进行了预处理。并对它的意义进行了探究和推断。

# Loadthe data
data = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/FBosler/AdvancedPlotting/master/combined_set.csv')#this assigns labels per year
data['Mean Log GDP per capita']  =data.groupby('Year')['Log GDP per capita'].transform(
pd.qcut,
q=5,
labels=(['Lowest','Low','Medium','High','Highest'])
)
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数据集包含以下值：

  • 年份：计量年(2007 -2018)
  • 生活阶梯：受访者根据坎特里尔阶梯(CantrilLadder)，用0~10分(最满意的为10分)来衡量他们今天的生活
  • 人均GDP：根据世界银行2018年11月14日发布的《世界发展指标》(WDI)，将人均GDP调整为PPP(2011年不变价国际元)·
  • 社会支持：对下面问题的回答：“遇到困难时，是否可以随时获得亲戚或朋友的帮助?”
  • 出生时预期健康寿命：出生时预期健康寿命是根据世界卫生组织(WHO)全球卫生观察站(GHO)数据库构建的，数据分别来自2005年、2010年、2015年和2016年。
  • 自由选择权：回答下面这个问题：“你是否对自己生活的选择自由感到满意?”
  • 慷慨：对“过去一个月是否给慈善机构捐过款?”与人均GDP相比·
  • 政治清廉：回答“腐败现象在政府中是否普遍?”“腐败在企业内部是否普遍?”
  • 积极影响：包括前一天快乐、欢笑和享受的平均频率。
  • 负面影响：包括前一天焦虑、悲伤和愤怒的平均频率。
  • 对国家政府的信心：不言自明
  • 民主质量：一个国家的民主程度
  • 执行质量：一个国家的政策执行情况
  • Gapminder预期寿命：Gapminder的预期寿命
  • Gapminder人口：国家人口

导入

import plotly
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import plotly.express as pximport matplotlib%matplotlib inlineassertmatplotlib.__version__ == "3.1.0","""
Please install matplotlib version 3.1.0 by running:
1) !pip uninstall matplotlib
2) !pip install matplotlib==3.1.0
"""
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4. 迅速：使用Pandas进行基本绘图

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Pandas有内置的绘图功能，可以在Series或DataFrame上调用。之所以喜欢这些绘图函数，是因为它们简洁、使用合理的智能默认值、很快就能给出进展程度。

创建图表，在数据中调用.plot(kind=)，如下所示：

np.exp(data[data['Year']==2018]['LogGDP per capita']).plot(
kind='hist'
)
运行上述命令，生成以下图表。
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2018年：人均GDP直方图。大多数国家都很穷，这一点也不奇怪!

用Pandas绘图时，有五个主要参数：

  • kind：Pandas必须知道需要创建什么样的图，可选的有以下几种：直方图(hist)，条形图(bar)，水平条图(barh)，散点图(scatter)，面积(area)，核密度估计(kde)，折线图(line)，方框(box)，六边形(hexbin)，饼状图(pie)。
  • figsize：允许6英寸宽和4英寸高的默认输出尺寸。需要一个元组(例如，我就经常使用figsize=(12,8))
  • title：为图表添加一个标题。大多数情况下，可以用这个标题来标明图表中所显示的内容，这样回过头来看的时候，就能很快识别出表的内容。title需要一个字符串。
  • bins：直方图的bin宽度。bin需要一个值的列表或类似列表序列(例如， bins=np.arange(2,8,0.25))
  • xlim/ylim： 轴的最大和最小默认值。xlim和ylim都最好有一个元组(例如， xlim=(0,5))

下面来快速浏览一下不同类型的图。

(1) 垂直条形图：

data[
data['Year'] == 2018
].set_index('Country name')['Life Ladder'].nlargest(15).plot(
kind='bar',
figsize=(12,8)
)
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2018年：芬兰位居15个最幸福国家之首

(2) 水平条形图：

np.exp(data[
data['Year'] == 2018
].groupby('Continent')['Log GDP per capita']\
.mean()).sort_values().plot(
kind='barh',
figsize=(12,8)
)
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澳大利亚和新西兰2011年人均GDP(美元)明显领先

(3) 盒型图

data['Life Ladder'].plot(
kind='box',
figsize=(12,8)
)
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人生阶梯分布的方框图显示平均值在5.5左右，范围为3~8。

(4) 散点图

data[['Healthy life expectancyat birth','Gapminder Life Expectancy']].plot(
kind='scatter',
x='Healthy life expectancy at birth',
y='Gapminder Life Expectancy',
figsize=(12,8)
)
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该散点图显示了《世界幸福报告》的预期寿命与Gapminder的预期寿命两者之间的高度相关性

(5) Hexbin图

data[data['Year'] == 2018].plot(    kind='hexbin',    x='Healthy life expectancy at birth',    y='Generosity',    C='Life Ladder',    gridsize=20,    figsize=(12,8),    cmap="Blues", # defaults togreenish    sharex=False # required to get rid ofa bug)
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2018年：Hexbin图，表示人的平均寿命与慷慨程度之间的关系。格子的颜色表示每个格子的平均寿命。

(6) 饼状图

data[data['Year'] == 2018].groupby(
['Continent']
)['Gapminder Population'].sum().plot(
kind='pie',
figsize=(12,8),
cmap="Blues_r", # defaultsto orangish
)
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2018年：按大洲划分的总人口数饼状图

(7) 堆积面积图

data.groupby(
['Year','Continent']
)['Gapminder Population'].sum().unstack().plot(
kind='area',
figsize=(12,8),
cmap="Blues", # defaults toorangish
)
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全球人口数量正在增长

(8) 折线图

data[    data['Country name'] == 'Germany'].set_index('Year')['Life Ladder'].plot(    kind='line',    figsize=(12,8))
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表示德国幸福指数发展的折线图

(9) 关于Pandas绘图的总结

用pandas绘图很方便。易于访问，速度也快。只是图表外观相当丑，几乎不可能偏离默认值。不过这没关系，因为有其他工具来制作更美观的图表。

5. 美观：使用Seaborn进行高级绘图

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Seaborn使用的是默认绘图。要确保运行结果与本文一致，请运行以下命令。

sns.reset_defaults()
sns.set(
rc={'figure.figsize':(7,5)},
style="white" # nicerlayout
)
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(1) 绘制单变量分布

如前所述，我非常喜欢分布。直方图和核密度分布都是可视化特定变量关键特征的有效方法。下面来看看如何在一个图表中生成单个变量或多个变量分布。

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左图：2018年亚洲国家人生阶梯直方图和核密度估算;

右图：五组人均GDP人生阶梯的核心密度估算——体现了金钱与幸福指数的关系

(2) 绘制二元分布

每当我想要直观地探索两个或多个变量之间的关系，总是用到某种形式的散点图和分布评估。在概念上相似的图表有三种变体。在每个图中，中心图(散点图，二元KDE，hexbin)有助于理解两个变量之间的联合频率分布。此外，在中心图的右边界和上边界，描述了各自变量的边际单变量分布(用KDE或直方图表示)。

sns.jointplot(
x='Log GDP per capita',
y='Life Ladder',
datadata=data,
kind='scatter' # or 'kde' or 'hex'
)
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Seaborn双标图，散点图、二元KDE和Hexbin图都在中心图中，边缘分布在中心图的左侧和顶部

(3) 散点图

散点图是一种可视化两个变量联合密度分布的方法。可以通过添加色度来添加第三个变量，通过添加尺寸参数来添加第四个变量。

sns.scatterplot(
x='Log GDP per capita',
y='Life Ladder',
datadata=data[data['Year'] == 2018],
hue='Continent',
size='Gapminder Population'
)# both, hue and size are optional
sns.despine() # prettier layout
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人均GDP与生活阶梯的关系，不同颜色表示不同大洲和人口规模

(4) 小提琴图

小提琴图结合了盒状图和核密度估计值。它的作用类似于盒状图，显示了定量数据在分类变量之间的分布，以便对这些分布进行比较。

sns.set(    rc={'figure.figsize':(18,6)},    style="white")sns.violinplot(    x='Continent',    y='Life Ladder',    hue='Mean Log GDP per capita',    datadata=data)sns.despine()
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小提琴图在绘制大洲与生活阶梯的关系图时，用人均GDP的平均值对数据进行分组。人均GDP越高，幸福指数就越高。

(5) 配对图

Seaborn配对图是在一个大网格中绘制双变量散点图的所有组合。我通常觉得这有点信息过载，但它有助于发现规律。

sns.set(
style="white",
palette="muted",
color_codes=True
)sns.pairplot(
data[data.Year == 2018][[
'Life Ladder','Log GDP percapita',
'Social support','Healthy lifeexpectancy at birth',
'Freedom to make lifechoices','Generosity',
'Perceptions of corruption','Positive affect',
'Negative affect','Confidence innational government',
'Mean Log GDP per capita'
]].dropna(),
hue='Mean Log GDP per capita'
)
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Seaborn散点图网格中，所有选定的变量都分散在网格的下半部分和上半部分，对角线包含Kde图。

(6) FacetGrids

对我来说，Seaborn的FacetGrid是证明它好用最有说服力的证据之一，因为它能轻而易举地创建多图表。通过配对图，我们已经看到了FacetGrid的一个示例。它可以创建多个按变量分组的图表。例如，行可以是一个变量(人均GDP的类别)，列是另一个变量(大洲)。

它确实还需要适应客户需求(即使用matplotlib)，但是它仍然是令人信服。

(7) FacetGrid— 折线图

g = sns.FacetGrid(
data.groupby(['Mean Log GDP percapita','Year','Continent'])['Life Ladder'].mean().reset_index(),
row='Mean Log GDP per capita',
col='Continent',
margin_titles=True
)
g = (g.map(plt.plot, 'Year','Life Ladder'))
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y轴代表生活阶梯，x轴代表年份。网格的列代表大洲，网格的行代表不同水平的人均GDP。总体而言，北美人均GDP平均值较低的国家和欧洲人均GDP平均值中等或较高的国家，情况似乎有所好转。

(8) FacetGrid— 直方图

g = sns.FacetGrid(data,col="Continent", col_wrap=3,height=4)
g = (g.map(plt.hist, "Life Ladder",bins=np.arange(2,9,0.5)))
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按大洲划分的生活阶梯直方图

(9) FacetGrid— 带注释的KDE图

还可以向网格中的每个图表添加特定的注释。以下示例将平均值和标准偏差以及在平均值处绘制的垂直线相加(代码如下)。

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基于大洲的生命阶梯核密度估计值，注释为均值和标准差

defvertical_mean_line(x, **kwargs):
plt.axvline(x.mean(), linestyle="--",
color= kwargs.get("color", "r"))
txkw =dict(size=15, color= kwargs.get("color", "r"))
label_x_pos_adjustment =0.08# this needs  customization based on your data
label_y_pos_adjustment =5# this needs  customization based on your data
if x.mean() <6: # this needs customization based on  your data
tx ="mean: {:.2f}\n(std: {:.2f})".format(x.mean(),x.std())
plt.text(x.mean() +  label_x_pos_adjustment, label_y_pos_adjustment, tx, **txkw)
else:
tx ="mean: {:.2f}\n   (std: {:.2f})".format(x.mean(),x.std())
plt.text(x.mean() -1.4,  label_y_pos_adjustment, tx, **txkw)
_ =  data.groupby(['Continent','Year'])['Life Ladder'].mean().reset_index()
g =  sns.FacetGrid(_, col="Continent", height=4, aspect=0.9, col_wrap=3, margin_titles=True)
g.map(sns.kdeplot,  "Life  Ladder", shade=True, color='royalblue')
g.map(vertical_mean_line,  "Life  Ladder")
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annotate_facet_grid.py hostedwith ❤ by GitHub

画一条垂直的平均值线并添加注释。

(10) FacetGrid— 热图

我最喜欢的一种绘图类型就是FacetGrid的热图，即每一个网格都有热图。这种类型的绘图有助于在一个图中可视化四维和度量。代码有点麻烦，但是可以根据使用者的需要快速调整。需要注意的是，这种图表不能很好地处理缺失的值，所以需要大量的数据或适当的分段。

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Facet热图，外层的行显示在一年内，外层的列显示人均GDP，内层的行显示政治清廉，内层的列显示大洲。我们看到幸福指数朝着右上方向增加(即，高人均GDP和高政治清廉)。时间的影响还不确定，一些大洲(欧洲和北美)似乎比其他大洲(非洲)更幸福。

heatmap_facetgrid.py
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defdraw_heatmap(data,inner_row,  inner_col, outer_row, outer_col, values, vmin,vmax):
sns.set(font_scale=1)
fg = sns.FacetGrid(
data,
row=outer_row,
col=outer_col,
margin_titles=True
)
position = left, bottom, width, height =1.4, .2, .1, .6
cbar_ax = fg.fig.add_axes(position)
fg.map_dataframe(
draw_heatmap_facet,
x_col=inner_col,
y_col=inner_row,
valuesvalues=values,
cbar_axcbar_ax=cbar_ax,
vminvmin=vmin,
vmaxvmax=vmax
)
fg.fig.subplots_adjust(right=1.3)
plt.show()
defdraw_heatmap_facet(*args, **kwargs):
data = kwargs.pop('data')
x_col = kwargs.pop('x_col')
y_col = kwargs.pop('y_col')
values = kwargs.pop('values')
d = data.pivot(index=y_col, columns=x_col, valuesvalues=values)
annot =round(d,4).values
cmap = sns.color_palette("Blues",30) +  sns.color_palette("Blues",30)[0::2]
#cmap =  sns.color_palette("Blues",30)
sns.heatmap(
d,
**kwargs,
annotannot=annot,
center=0,
cmapcmap=cmap,
linewidth=.5
)
# Data  preparation
_ = data.copy()
_['Year'] = pd.cut(_['Year'],bins=[2006,2008,2012,2018])
_['GDP per  Capita'] = _.groupby(['Continent','Year'])['Log GDP per  capita'].transform(
pd.qcut,
q=3,
labels=(['Low','Medium','High'])
).fillna('Low')
_['Corruption'] = _.groupby(['Continent','GDP per  Capita'])['Perceptions  of corruption'].transform(
pd.qcut,
q=3,
labels=(['Low','Medium','High'])
)
__ = _[_['Continent'] !='Oceania'].groupby(['Year','Continent','GDP per  Capita','Corruption'])['Life Ladder'].mean().reset_index()
_['Life Ladder'] = _['Life Ladder'].fillna(-10)
draw_heatmap(
data=_,
outer_row='Corruption',
outer_col='GDP per Capita',
inner_row='Year',
inner_col='Continent',
values='Life Ladder',
vmin=3,
vmax=8,
)
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heatmap_facetgrid.py hostedwith ❤ by GitHub

6. 精彩：用plotly创造精彩的互动情节

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最后, 无需使用matplotlib!Plotly有三个重要特征：

  • 悬停：当鼠标悬停在图表上时，会弹出注释
  • 交互性：不需要任何额外设置，图表就可以进行交互(例如，一次穿越时间的旅程)
  • 漂亮的地理空间图：Plotly已经内置了一些基本的映射功能，另外，还可以使用mapbox集成来制作令人惊叹的图表。

(1) 散点图

通过下列代码来运行plotly图表：

fig = x.<PLOTTYPE>(PARAMS)然后是 fig.show() ，像这样：
fig = px.scatter(
datadata_frame=data[data['Year'] ==2018],
x="Log GDP per capita",
y="Life Ladder",
size="GapminderPopulation",
color="Continent",
hover_name="Country name",
size_max=60
)
fig.show()
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Plotly散点图，绘制人均 GDP与生活阶梯的关系，其中颜色表示大洲和人口的大小


(2) 散点图 — 穿越时间的漫步

fig = px.scatter(
datadata=data,
x="Log GDP per capita",
y="Life Ladder",
animation_frame="Year",
animation_group="Countryname",
size="GapminderPopulation",
color="Continent",
hover_name="Country name",
facet_col="Continent",
size_max=45,
category_orders={'Year':list(range(2007,2019))}
)fig.show()
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可视化数年来绘图数据的变化

(3) 平行类别——一个能可视化类别的有趣方式

def q_bin_in_3(col):
return pd.qcut(
col,
q=3,
labels=['Low','Medium','High']
)_ = data.copy()
_['Social support'] = _.groupby('Year')['Socialsupport'].transform(q_bin_in_3)_['Life Expectancy'] =_.groupby('Year')['Healthy life expectancy atbirth'].transform(q_bin_in_3)_['Generosity'] =_.groupby('Year')['Generosity'].transform(q_bin_in_3)_['Perceptions ofcorruption'] = _.groupby('Year')['Perceptions ofcorruption'].transform(q_bin_in_3)__ = _.groupby(['Social support','LifeExpectancy','Generosity','Perceptions of corruption'])['LifeLadder'].mean().reset_index()fig = px.parallel_categories(_, color="LifeLadder", color_continuous_scale=px.colors.sequential.Inferno)
fig.show()
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并不是所有预期寿命高的国家的人民都很幸福!

(4) 条形图—一个交互式滤波器的示例

fig = px.bar(
data,
x="Continent",
y="Gapminder Population",
color="Mean Log GDP percapita",
barmode="stack",
facet_col="Year",
category_orders={"Year":range(2007,2019)},
hover_name='Country name',
hover_data=[
"Mean Log GDP percapita",
"Gapminder Population",
"Life Ladder"
]
)
fig.show()
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过滤条形图很容易。毫无疑问，韩国是亚洲富裕国家之一。

(5) 等值线图— —幸福指数与时间的关系

fig = px.choropleth(    data,    locations="ISO3",    color="Life Ladder",    hover_name="Country name",   animation_frame="Year")fig.show()
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可视化不同地域的幸福指数是如何随时间变化的。叙利亚和阿富汗正处于人生阶梯的末端(这不足为奇)。

结束语

本文展示了如何成为一名真正的Python可视化专家、如何在快速探索时更有效率、以及如何在董事会会议前创建更漂亮的图表、还有如何创建交互式绘图图表，尤其是在绘制地理空间数据时，十分有用。 


如何两天时间上线一款AI应用？
用自己的编程语言实现了一个网站（增强版）