Python中ggplot2如何使用
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R的忠实用户知道，ggplot2可以使您在处理探索性数据分析和数据可视化时更加简单。它使得创建优雅而强大的情节变得如此容易，从而有助于解读数据中的潜在关系。
那么Python用户是否也有类似的画图工具呢？
这个问题的答案在Plotnine中。
Plotnine的风格与R中的ggplot2有99%的相似之处，主要区别在于括号的使用，您将在下面的几个简短示例中看到。使用plotnine的一个最好的收获是，输出基本上与在R中得到的相同。在视觉上没有显著的区别。
接下来我们简要介绍如何使用Plotnine。
安装：
pip install pandas plotnine
让我们用必要的库来设置工作环境，并将csv文件加载到名为survs_df的数据框架中：
import numpy as npimport pandas as pdfrom plotnine import *%matplotlib inlinesurvs_df = pd.read_csv('surveys.csv').dropna()
要使用plotnine中的ggplot类生成一个图形，我们必须提供三件事:
包含我们的数据的数据框。
如何将数据框架的列转换为图形元素的位置、颜色、大小和形状(“美学”)。
要显示的实际图形元素(“几何对象”)
ggplot(survs_df, aes(x='weight', y='hindfoot_length')) + geom_point()
对于plotnine中的API，我们可以使用许多选项来创建图形。
(ggplot(mtcars, aes(‘wt’, ‘mpg’, color=’factor(cyl)’))+ geom_point()+ labs(title=’Miles per gallon vs Weight’, x=’Weight’, y=’Miles per gallon’)+ guides(color=guide_legend(title=’Number of Cylinders’)) )
R中的ggplot的主要卖点之一是FACET的能力。对于用一行代码绘制数据子集，我们也有许多选项：
(ggplot(mtcars, aes(‘wt’, ‘mpg’, color=’factor(cyl)’))+ geom_point()+ labs(title=’Miles per gallon vs Weight’,x=’Weight’, y=’Miles per gallon’)+ guides(color=guide_legend(title=’Cylinders’))+ facet_wrap(‘~gear’))
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