Matplotlib vs ggplot2

做者|Dario Radečić
编译|VK
来源|Towards Datas Science

2020年即将结束（终于），数据可视化再重要不过了。呈现一个看起来像5岁小孩的东西已经再也不是一个选择，因此数据科学家须要一个有吸引力和简单易用的数据可视化库。

今天咱们将比较其中的两个-Matplotlib和ggplot2。

为何是这两个？Matplotlib是我学习的第一个可视化库。但最近我愈来愈喜欢R语言的ggplot2了，可是今天咱们将在这两个库中从新建立五个相同的图，看看代码和美学方面的进展。

数据呢？咱们将使用两个著名的数据集：mtcars和航空乘客。你能够经过导出CSV功能经过RStudio得到第一个，第二个在这里可用：https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/airline-passengers.csv

如下是R和Python的库导入：

R: 
library(ggplot2) 

Python: 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib.dates as mdates 
mtcars = pd.read_csv('mtcars.csv')

直方图

咱们使用直方图来可视化给定变量的分布。这正是咱们对mtcars数据集所作的——可视化MPG属性的分布。

如下是R的代码和结果：

ggplot(mtcars, aes(x=mpg)) + 
  geom_histogram(bins=15, fill='#087E8B', color='#02454d') +
  ggtitle('Histogram of MPG') + xlab('MPG') + ylab('Count')

Python也是这样：

plt.figure(figsize=(12, 7)) 
plt.hist(mtcars['mpg'], bins=15, color='#087E8B', ec='#02454d')
plt.title('Histogram of MPG') 
plt.xlabel('MPG') 
plt.ylabel('Count');

默认状况下二者很是类似。即便咱们须要编写的代码量也大体相同，因此很难在这里选择最喜欢的代码。我喜欢Python的x轴是从0开始的，但在R中能够很容易地改变。另外一方面，我喜欢R中没有边界，但这也是Python中易于实现的东西。

平局

条形图

条形图由不一样高度的矩形组成，其中高度表示给定属性段的值。咱们将使用它们来比较不一样数量的圆柱体（属性cyl）的计数。

如下是R的代码和结果：

ggplot(mtcars, aes(x=cyl)) + 
  geom_bar(fill='#087E8B', color='#02454d') + 
  scale_x_continuous(breaks=seq(min(mtcars$cyl), max(mtcars$cyl), by=2)) + 
  ggtitle('Bar chart of CYL') + 
  xlab('Number of cylinders') + ylab('Count')

Python也是同样：

bar_x = mtcars['cyl'].value_counts().index 
bar_height = mtcars['cyl'].value_counts().values 

plt.figure(figsize=(12, 7)) 
plt.bar(x=bar_x, height=bar_height, color='#087E8B', ec='#02454d') 
plt.xticks([4, 6, 8]) 
plt.title('Bar chart of CYL') 
plt.xlabel('Number of cylinders') 
plt.ylabel('Count');

毫无疑问，R的代码更整洁、更简单，由于Python须要手动计算高度。从美学角度看，它们很是类似，但代码我更喜欢R版。

获胜者：ggplot2

散点图

散点图用于可视化两个变量之间的关系。这样作的目的是观察第二个变量随着第一个变量的变化（上升或降低）会发生什么。咱们还能够经过对其余属性值的点着色来为二维图添加另外一个“维度”。

咱们将使用散点图来可视化HP和MPG属性之间的关系。

如下是R的代码和结果：

ggplot(mtcars, aes(x=hp, y=mpg)) + 
  geom_point(aes(size=cyl, color=cyl)) + 
  ggtitle('Scatter plot of HP vs MPG') + 
  xlab('Horse power') + ylab('Miles per gallon')

Python也是同样：

colors = [] 
for val in mtcars['cyl']: 
    if val == 4: colors.append('#17314c') 
    elif val == 6: colors.append('#326b99') 
    else: colors.append('#54aef3') 
plt.figure(figsize=(12, 7)) 
plt.scatter(x=mtcars['hp'], y=mtcars['mpg'], s=mtcars['cyl'] * 20, c=colors) 
plt.title('Scatter plot of HP vs MPG') 
plt.xlabel('Horse power') 
plt.ylabel('Miles per gallon');

代码方面，这是R和ggplot2的明显胜利。Matplotlib不提供一种简单的方法，经过第三个属性给数据点上色，所以咱们必须手动执行该步骤。尺寸也有点怪。

获胜者：ggplot2

箱线图

箱线图用于经过四分位数可视化数据。它们一般会有线（胡须）从盒子里伸出来，这些线在上下四分位数以外显示出变化。中间的线是中值。顶部或底部显示的点被视为异常值。

咱们将使用箱线图，经过不一样的CYL值来可视化MPG。

如下是R的代码和结果：

ggplot(mtcars, aes(x=as.factor(cyl), y=mpg)) + 
  geom_boxplot(fill='#087E8B', alpha=0.6) + 
  ggtitle('Boxplot of CYL vs MPG') + 
  xlab('Number of cylinders') + ylab('Miles per gallon')

Python也是同样：

boxplot_data = [ 
    mtcars[mtcars['cyl'] == 4]['mpg'].tolist(), 
    mtcars[mtcars['cyl'] == 6]['mpg'].tolist(), 
    mtcars[mtcars['cyl'] == 8]['mpg'].tolist() 
] 

fig = plt.figure(1, figsize=(12, 7)) 
ax = fig.add_subplot(111) 
bp = ax.boxplot(boxplot_data, patch_artist=True) 

for box in bp['boxes']: 
    box.set(facecolor='#087E8B', alpha=0.6, linewidth=2) 

for whisker in bp['whiskers']: 
    whisker.set(linewidth=2) 

for median in bp['medians']: 
    median.set(color='black', linewidth=3) 

ax.set_title('Boxplot of CYL vs MPG') 
ax.set_xlabel('Number of cylinders') 
ax.set_ylabel('Miles per galon') 
ax.set_xticklabels([4, 6, 8]);

有一件事是当即可见的-Matplotlib须要大量的代码来生成一个外观不错的boxplot。ggplot2不是这样。到目前为止，R是这里明显的赢家。

获胜者：ggplot2

折线图

如今咱们将从mtcars数据集转移到airline passengers数据集。咱们将使用它建立一个带有日期格式的x轴的简单折线图。这并不像听起来那么容易。

如下是R的代码和结果：

ap <- read.csv('https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/airline-passengers.csv') 
ap$Month <- as.Date(paste(ap$Month, '-01', sep='')) 

ggplot(ap, aes(x=Month, y=Passengers)) + 
  geom_line(size=1.5, color='#087E8B') + 
  scale_x_date(date_breaks='1 year', date_labels='%Y') + 
  ggtitle('Line chart of Airline passengers') + 
  xlab('Year') + ylab('Count')

Python也是同样：

ap = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/airline-passengers.csv') 
ap['Month'] = ap['Month'].apply(lambda x: pd.to_datetime(f'{x}-01')) 

fig = plt.figure(1, figsize=(12, 7)) 
ax = fig.add_subplot(111) 
line = ax.plot(ap['Month'], ap['Passengers'], lw=2.5, color='#087E8B') 

formatter = mdates.DateFormatter('%Y')
ax.xaxis.set_major_formatter(formatter) 
locator = mdates.YearLocator() 
ax.xaxis.set_major_locator(locator) 
ax.set_title('Line chart of Airline passengers') ax.set_xlabel('Year') ax.set_ylabel('Count');

从美学角度来看，这些图表几乎彻底相同，但在代码量方面，ggplot2再次击败Matplotlib。与Python相比，R在X轴显示日期要容易得多。

获胜者：ggplot2

结论

在我看来，ggplot2在简单性和数据可视化美观方面是一个明显的赢家。几乎老是能够归结为很是类似的3-5行代码，而Python则不是这样。

原文连接：https://towardsdatascience.com/matplotlib-vs-ggplot2-which-to-choose-for-2020-and-beyond-ced5e294bfdc

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