在ipython notebook中调用ggplot的三种不一样的方法

在大数据时代,数据可视化是一个很是热门的话题。各个BI的厂商无不在数据可视化领域里投入大量的精力。Tableau凭借其强大的数据可视化的功能成为硅谷煊赫一时的上市公司。Tableau的数据可视化的产品,其理论基础实际上是《The Grammar of Graphic》,该书提出了对信息可视化的图表的语法抽象体系,数据的探索和分析能够由图像的语法来驱动,而非有固定的图表类型来驱动,使得数据的探索过程变得友好而有趣。html

然而对于The Grammar of Graphic的理论的实践,并不是Tableau独占,ggplot做为R语言上得一个图形库,其理论基础也是这本书。(注,笔者曾就任的某BI巨头,主要职责也是数据可视化,咱们曾经和加拿大团队研发过相似的产品,基于HTML5和D3,惋惜因为种种缘由未能推向市场)python

如今愈来愈多的人开始使用python来作数据分析,IPython Notebook尤为使人喜好,它的实时交互把脚本语言的优点发挥到极致。那么怎样才能在IPython Notebook中使用ggplot呢?我这里跟你们分享三种不一样的方式供你们选择。git

RPy2

第一种方式是使用rpy2, rpy2是对rpy的改写和从新设计,旨在提供Python用户在python中使用R的API。github

rpy2提供了对R语言的对象和方法的基本封装,固然也包括可视化的图库这一块。fetch

下面就是一段运行ggplot的R程序使用rpy2在python中运行的例子:大数据

from rpy2 import robjects
from rpy2.robjects import Formula, Environment
from rpy2.robjects.vectors import IntVector, FloatVector
from rpy2.robjects.lib import grid
from rpy2.robjects.packages import importr, data
import rpy2.robjects.lib.ggplot2 as ggplot2

# The R 'print' function
rprint = robjects.globalenv.get("print")
stats = importr('stats')
grdevices = importr('grDevices')
base = importr('base')
datasets = importr('datasets')

mtcars = data(datasets).fetch('mtcars')['mtcars']

pp = ggplot2.ggplot(mtcars) + \
     ggplot2.aes_string(x='wt', y='mpg', col='factor(cyl)') + \
     ggplot2.geom_point() + \
     ggplot2.geom_smooth(ggplot2.aes_string(group = 'cyl'),
                         method = 'lm')
pp.plot()

以上程序在IPython Notebook中运行会有缺陷,会弹出一个新的窗口显示图,并且该python进程会阻塞在那里。咱们但愿图表能内嵌在IPython Notebook的页面中,为了解决该问题,咱们引入以下代码:ui

%matplotlib inline

import uuid
from rpy2.robjects.packages import importr 
from IPython.core.display import Image

grdevices = importr('grDevices')
def ggplot_notebook(gg, width = 800, height = 600):
    fn = '{uuid}.png'.format(uuid = uuid.uuid4())
    grdevices.png(fn, width = width, height = height)
    gg.plot()
    grdevices.dev_off()
    return Image(filename=fn)

运行上述代码后,咱们把ggplot的调用pp.plot()改成调用ggplot_notebook(pp, height=300)就能成功嵌入显示ggplot的结果。spa

RMagic

另外一种方式是使用rmagic,rmagicy实际上依赖于rpy2。它的使用方式更像是直接在使用R.net

%load_ext rmagic
library(ggplot2)
dat <- data.frame(x = rnorm(10), y = rnorm(10), 
                  lab = sample(c('A', 'B'), 10, replace = TRUE))
x <- ggplot(dat, aes(x = x, y = y, color = lab)) + geom_point()
print(x)

运行结果以下设计

ggplot for python

ggplot是一个python的库,基本上是对R语言ggplot的功能移植到Python上。

运行安装脚本

pip install ggplot

安装成功后,能够试一下这个例子

%matplotlib inline
import pandas as pd
from ggplot import *
meat_lng = pd.melt(meat[['date', 'beef', 'pork', 'broilers']], id_vars='date')
ggplot(aes(x='date', y='value', colour='variable'), data=meat_lng) + \
    geom_point() + \
    stat_smooth(color='red')

结果以下:


总结

本文提供了三种不一样的方式在Python(IPython Notebook)中调用ggplot。

rpy2和Rmagic都是一种对R的桥接,因此都须要安装R。不一样之处在于rpy2提供Python接口而Rmagic更接近R。

ggplot Python库是ggplot的Python移植,因此无需安装R,部署起来更为简单,但功能上也许和R的ggplot还有差距。

你们能够根据本身的须要作出选择。