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同樣的基本作圖任務，plotnine比matplotlib和seaborn代碼量少，更美觀。所以我又重新發一遍，大家可以先收藏起來，后面總有用到的時候~

R語言的ggplot2繪圖能力超強，python雖有matplotlib，但是語法臃腫，使用復雜，入門極難，seaborn的出現稍微改善了matplotlib代碼量問題，但是定制化程度依然需要借助matplotlib，使用難度依然很大。

而且咱們經管專業學編程語言，一直有一個經久不衰的問題-“學數據分析，到底選擇R還是Python”。通過plotnine這個庫，你就可以在python世界中體驗下R語言的新奇感，體驗可視化之美，如果著迷上癮，再學R也不遲。

plotnine包，可以實現絕大多數ggplot2的繪圖功能，兩者語法十分相似，R和Python的語法轉換成本大大降低。

• plotnine文檔 https://plotnine.readthedocs.io/en/latest/
• R語言ggplot2文檔 https://ggplot2.tidyverse.org/reference/index.html

安裝

pip?install?plotnine

準備數據

from?plotnine.data?import?mpg

#dataframe
mpg.head()
manufacturermodeldisplyearcyltransdrvctyhwyflclass01234

audi	a4	1.8	1999	4	auto(l5)	f	18	29	p	compact
audi	a4	1.8	1999	4	manual(m5)	f	21	29	p	compact
audi	a4	2.0	2008	4	manual(m6)	f	20	31	p	compact
audi	a4	2.0	2008	4	auto(av)	f	21	30	p	compact
audi	a4	2.8	1999	6	auto(l5)	f	16	26	p	compact

快速作圖qplot

我們先直接看最簡單好用的快速作圖函數qplot(x, y, data)

• 橫坐標displ
• 縱坐標cty
• 數據mpg

from?plotnine?import?qplot

qplot(x='displ',?
??????y='cty',
??????data=mpg)

ggplot圖層

qplot是快速作圖函數，如果想讓圖更好看，進行私人訂制，那么我們需要進行圖層設計

首先設置ggplot圖層(相當于買了一個高級畫布)，

• 數據mpg
• 橫坐標x軸為displ
• 縱坐標y軸cty

在plotnine中，變量所對應的數據均可通過字段名調用

from?plotnine?import?ggplot,?geom_point,?aes

ggplot(aes(x='displ',?y='cty'),?mpg)

圖層疊加

我們可以看到，已經繪制出一個空的ggplot圖層，x軸為displ，y軸為cty。

接下來我們給這個圖層上加上數據對應的散點，使用geom_point()直接追加在ggplot圖層之上即可。

(
????ggplot(aes(x='displ',?y='cty'),?mpg)
????+?geom_point()
)

color

在上圖中，散點是沒有區分每輛車的氣缸數cyl。

在geom_point()中，我們可以按照氣缸數cyl分門別類，按照顏色顯示出來

(
????ggplot(aes(x='displ',?y='cty'),?mpg)
????+?geom_point(aes(color='cyl'))
)

上圖挺好看的，有時候需要繪制的字段是離散型數值，但是上色后可能不夠明顯，需要聲明該字段為離散型。這時候用factor()來告訴plotnine，這個字段是離散型數值

(
????ggplot(aes(x='displ',?y='cty'),?mpg)
????+?geom_point(aes(color='factor(cyl)'))?
)

size

有時候為了增加可視化顯示的維度數，還可以考慮加入點的大小size

(
????ggplot(aes(x='displ',?y='cty'),?mpg)
????+?geom_point(aes(size='hwy'))
)

梯度色

如果你想自己設置顏色的梯度，可以通過scale_color_gradient設置

from?plotnine?import?scale_color_gradient

(
????ggplot(aes(x='displ',?y='cty'),?mpg)
????+?geom_point(aes(color='hwy'))
????+?scale_color_gradient(low='blue',?high='red')
)

條形圖

plotnine中可繪制的圖有很多，剛剛已經講了散點圖，接下來我們看看plotnine中的條形圖。

首先準備一下數據

import?pandas?as?pd

df?=?pd.DataFrame({
????'variable':?['gender',?'gender',?'age',?'age',?'age',?'income',?'income',?'income',?'income'],
????'category':?['Female',?'Male',?'1-24',?'25-54',?'55+',?'Lo',?'Lo-Med',?'Med',?'High'],
????'value':?[60,?40,?50,?30,?20,?10,?25,?25,?40],
})
df['variable']?=?pd.Categorical(df['variable'],?categories=['gender',?'age',?'income'])
df['category']?=?pd.Categorical(df['category'],?categories=df['category'])

df
variablecategoryvalue012345678

gender	Female	60
gender	Male	40
age	1-24	50
age	25-54	30
age	55+	20
income	Lo	10
income	Lo-Med	25
income	Med	25
income	High	40

from?plotnine?import?ggplot,?aes,?geom_text,?position_dodge,?geom_point

#調整文本位置
dodge_text?=?position_dodge(width=0.9)??????????????????????????????#?new

(
????ggplot(df,?aes(x='variable',?
???????????????????y='value',?
???????????????????fill='category'))?#類別填充顏色
????+?geom_col(position='dodge',?
???????????????show_legend=False)???#?modified
????+?geom_text(aes(y=-.5,?label='category'),??????????????????????????#?new
????????????????position=dodge_text,
????????????????color='gray',??#文本顏色
????????????????size=8,???#字號
????????????????angle=30,?#文本的角度
????????????????va='top')
????
?+?lims(y=(-5,?60))?????????????????????????????????????????????????#?new
)

from?plotnine.data?import?economics_long

economics_long.head()
datevariablevaluevalue0101234

1967-07-01	pce	507.4	0.000000
1967-08-01	pce	510.5	0.000266
1967-09-01	pce	516.3	0.000764
1967-10-01	pce	512.9	0.000472
1967-11-01	pce	518.1	0.000918

from?plotnine?import?ggplot,?aes,?geom_line

(
????ggplot(economics_long,?aes(x='date',?y='value01',?color='variable'))
????+?geom_line()
)

plotnine目前已經支持絕大多數ggplot2，但是文檔方面沒有ggplot2全，所以學習plotnine時可以參考ggplot2。

• plotnine文檔 https://plotnine.readthedocs.io/en/latest/
• R語言ggplot2文檔 https://ggplot2.tidyverse.org/reference/index.html

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的r语言ggplot2 多线图绘制图例_plotnine: Python版的ggplot2作图库的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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