一文教会你用Python绘制动态可视化图表_Python

前言

对数据科学家来说，讲故事是一个至关重要的技能。为了表达我们的思想并且说服别人，我们需要有效的沟通。而漂漂亮亮的可视化是完成这一任务的绝佳工具。

本文将介绍5种非传统的可视化技术，可让你的数据故事更漂亮和更有效。这里将使用Python的Plotly图形库，让你可以毫不费力地生成动画图表和交互式图表。

安装模块

如果你还没安装 Plotly，只需在你的终端运行以下命令即可完成安装：

pip install plotly

可视化动态图

在研究这个或那个指标的演变时，我们常涉及到时间数据。Plotly动画工具仅需一行代码就能让人观看数据随时间的变化情况，如下图所示：

一文教会你用Python绘制动态可视化图表

代码如下：

import plotly.express as px
from vega_datasets import data
df = data.disasters()
df = df[df.Year > 1990]
fig = px.bar(df,
           y="Entity",
           x="Deaths",
           animation_frame="Year",
           orientation='h',
           range_x=[0, df.Deaths.max()],
           color="Entity")
# improve aesthetics (size, grids etc.)
fig.update_layout(width=1000,
                height=800,
                xaxis_showgrid=False,
                yaxis_showgrid=False,
                paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                title_text='Evolution of Natural Disasters',
                showlegend=False)
fig.update_xaxes(title_text='Number of Deaths')
fig.update_yaxes(title_text='')
fig.show()

只要你有一个时间变量来过滤，那么几乎任何图表都可以做成动画。下面是一个制作散点图动画的例子：

一文教会你用Python绘制动态可视化图表

import plotly.express as px
df = px.data.gapminder()
fig = px.scatter(
  df,
  x="gdpPercap",
  y="lifeExp",
  animation_frame="year",
  size="pop",
  color="continent",
  hover_name="country",
  log_x=True,
  size_max=55,
  range_x=[100, 100000],
  range_y=[25, 90],
  #   color_continuous_scale=px.colors.sequential.Emrld
)
fig.update_layout(width=1000,
                height=800,
                xaxis_showgrid=False,
                yaxis_showgrid=False,
                paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)')

太阳图

太阳图（sunburst chart）是一种可视化group by语句的好方法。如果你想通过一个或多个类别变量来分解一个给定的量，那就用太阳图吧。

假设我们想根据性别和每天的时间分解平均小费数据，那么相较于表格，这种双重group by语句可以通过可视化来更有效地展示。

一文教会你用Python绘制动态可视化图表

这个图表是交互式的，让你可以自己点击并探索各个类别。你只需要定义你的所有类别，并声明它们之间的层次结构（见以下代码中的parents参数）并分配对应的值即可，这在我们案例中即为group by语句的输出。

import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import numpy as np
import pandas as pd
df = px.data.tips()
fig = go.Figure(go.Sunburst(
  labels=["Female", "Male", "Dinner", "Lunch", 'Dinner ', 'Lunch '],
  parents=["", "", "Female", "Female", 'Male', 'Male'],
  values=np.append(
      df.groupby('sex').tip.mean().values,
      df.groupby(['sex', 'time']).tip.mean().values),
  marker=dict(colors=px.colors.sequential.Emrld)),
              layout=go.Layout(paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                               plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)'))
fig.update_layout(margin=dict(t=0, l=0, r=0, b=0),
                title_text='Tipping Habbits Per Gender, Time and Day')
fig.show()

现在我们向这个层次结构再添加一层：

一文教会你用Python绘制动态可视化图表

为此，我们再添加另一个涉及三个类别变量的group by语句的值。

import plotly.graph_objects as go
import plotly.express as px
import pandas as pd
import numpy as np
df = px.data.tips()
fig = go.Figure(go.Sunburst(labels=[
  "Female", "Male", "Dinner", "Lunch", 'Dinner ', 'Lunch ', 'Fri', 'Sat',
  'Sun', 'Thu', 'Fri ', 'Thu ', 'Fri  ', 'Sat  ', 'Sun  ', 'Fri   ', 'Thu   '
],
                          parents=[
                              "", "", "Female", "Female", 'Male', 'Male',
                              'Dinner', 'Dinner', 'Dinner', 'Dinner',
                              'Lunch', 'Lunch', 'Dinner ', 'Dinner ',
                              'Dinner ', 'Lunch ', 'Lunch '
                          ],
                          values=np.append(
                              np.append(
                                  df.groupby('sex').tip.mean().values,
                                  df.groupby(['sex',
                                              'time']).tip.mean().values,
                              ),
                              df.groupby(['sex', 'time',
                                          'day']).tip.mean().values),
                          marker=dict(colors=px.colors.sequential.Emrld)),
              layout=go.Layout(paper_bgcolor='rgba(0,0,0,0)',
                               plot_bgcolor='rgba(0,0,0,0)'))
fig.update_layout(margin=dict(t=0, l=0, r=0, b=0),
                title_text='Tipping Habbits Per Gender, Time and Day')

fig.show()

指针图

指针图仅仅是为了好看。在报告 KPI 等成功指标并展示其与你的目标的距离时，可以使用这种图表。

一文教会你用Python绘制动态可视化图表

import plotly.graph_objects as go
fig = go.Figure(go.Indicator(
  domain = {'x': [0, 1], 'y': [0, 1]},
  value = 4.3,
  mode = "gauge+number+delta",
  delta = {'reference': 3.9},
  gauge = {'bar': {'color': "lightgreen"},
      'axis': {'range': [None, 5]},
           'steps' : [
               {'range': [0, 2.5], 'color': "lightgray"},
               {'range': [2.5, 4], 'color': "gray"}],
        }))
fig.show()

桑基图

另一种探索类别变量之间关系的方法是以下这种平行坐标图。你可以随时拖放、高亮和浏览值，非常适合演示时使用。

一文教会你用Python绘制动态可视化图表

代码如下：

import plotly.express as px
from vega_datasets import data
import pandas as pd
df = data.movies()
df = df.dropna()
df['Genre_id'] = df.Major_Genre.factorize()[0]
fig = px.parallel_categories(
  df,
  dimensions=['MPAA_Rating', 'Creative_Type', 'Major_Genre'],
  color="Genre_id",
  color_continuous_scale=px.colors.sequential.Emrld,
)
fig.show()

平行坐标图

平行坐标图是上面的图表的衍生版本。这里，每一根弦都代表单个观察。这是一种可用于识别离群值（远离其它数据的单条线）、聚类、趋势和冗余变量（比如如果两个变量在每个观察上的值都相近，那么它们将位于同一水平线上，表示存在冗余）的好用工具。

一文教会你用Python绘制动态可视化图表

代码如下：

import plotly.express as px
from vega_datasets import data
import pandas as pd
df = data.movies()
df = df.dropna()
df['Genre_id'] = df.Major_Genre.factorize()[0]
fig = px.parallel_coordinates(
  df,
  dimensions=[
      'IMDB_Rating', 'IMDB_Votes', 'Production_Budget', 'Running_Time_min',
      'US_Gross', 'Worldwide_Gross', 'US_DVD_Sales'
  ],
  color='IMDB_Rating',
  color_continuous_scale=px.colors.sequential.Emrld)
fig.show()