---
author: Shaun Taylor-morgan
category: 软件开发
comments_data: []
count:
  commentnum: 0
  favtimes: 1
  likes: 0
  sharetimes: 0
  viewnum: 6901
date: '2020-06-18 00:11:51'
editorchoice: false
excerpt: 比较七个在 Python 中绘图的库和 API，看看哪个最能满足你的需求。
fromurl: https://opensource.com/article/20/4/plot-data-python
id: 12327
islctt: true
largepic: /images/p/202006/18/000953eg4zpk3kfifqv4px.jpg
permalink: /article-12327-1.html
pic: /images/p/202006/18/000953eg4zpk3kfifqv4px.jpg.thumb.jpg
related:
- displayorder: 0
  raid: 12329
reviewer: ''
selector: ''
summary: 比较七个在 Python 中绘图的库和 API，看看哪个最能满足你的需求。
tags:
- 绘图
thumb: false
title: 用 Python 绘制数据的7种最流行的方法
titlepic: true
translator: wxy
updated: '2020-06-18 00:11:51'
---

![](/images/p/202006/18/000953eg4zpk3kfifqv4px.jpg)



> 
> 比较七个在 Python 中绘图的库和 API，看看哪个最能满足你的需求。
> 
> 
> 


“如何在 Python 中绘图？”曾经这个问题有一个简单的答案：Matplotlib 是唯一的办法。如今，Python 作为数据科学的语言，有着更多的选择。你应该用什么呢？


本指南将帮助你决定。


它将向你展示如何使用四个最流行的 Python 绘图库：Matplotlib、Seaborn、Plotly 和 Bokeh，再加上两个值得考虑的优秀的后起之秀：Altair，拥有丰富的 API；Pygal，拥有漂亮的 SVG 输出。我还会看看 Pandas 提供的非常方便的绘图 API。


对于每一个库，我都包含了源代码片段，以及一个使用 [Anvil](https://anvil.works/) 的完整的基于 Web 的例子。Anvil 是我们的平台，除了 Python 之外，什么都不用做就可以构建网络应用。让我们一起来看看。


### 示例绘图


每个库都采取了稍微不同的方法来绘制数据。为了比较它们，我将用每个库绘制同样的图，并给你展示源代码。对于示例数据，我选择了这张 1966 年以来英国大选结果的分组柱状图。


![Bar chart of British election data](/images/p/202006/18/001157cnngxterp7tnmol7.png)


我从维基百科上整理了[英国选举史的数据集](https://en.wikipedia.org/wiki/United_Kingdom_general_elections_overview)：从 1966 年到 2019 年，保守党、工党和自由党（广义）在每次选举中赢得的英国议会席位数，加上“其他”赢得的席位数。你可以[以 CSV 文件格式下载它](https://anvil.works/blog/img/plotting-in-python/uk-election-results.csv)。


### Matplotlib


[Matplotlib](https://matplotlib.org/) 是最古老的 Python 绘图库，现在仍然是最流行的。它创建于 2003 年，是 [SciPy Stack](https://www.scipy.org/about.html) 的一部分，SciPy Stack 是一个类似于 [Matlab](https://www.mathworks.com/products/matlab.html) 的开源科学计算库。


Matplotlib 为你提供了对绘制的精确控制。例如，你可以在你的条形图中定义每个条形图的单独的 X 位置。下面是绘制这个图表的代码（你可以在[这里](https://anvil.works/blog/plotting-in-matplotlib)运行）：



```
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    from votes import wide as df

    # Initialise a figure. subplots() with no args gives one plot.
    fig, ax = plt.subplots()

    # A little data preparation
    years = df['year']
    x = np.arange(len(years))

    # Plot each bar plot. Note: manually calculating the 'dodges' of the bars
    ax.bar(x - 3*width/2, df['conservative'], width, label='Conservative', color='#0343df')
    ax.bar(x - width/2, df['labour'], width, label='Labour', color='#e50000')
    ax.bar(x + width/2, df['liberal'], width, label='Liberal', color='#ffff14')
    ax.bar(x + 3*width/2, df['others'], width, label='Others', color='#929591')

    # Customise some display properties
    ax.set_ylabel('Seats')
    ax.set_title('UK election results')
    ax.set_xticks(x)    # This ensures we have one tick per year, otherwise we get fewer
    ax.set_xticklabels(years.astype(str).values, rotation='vertical')
    ax.legend()

    # Ask Matplotlib to show the plot
    plt.show()
```

这是用 Matplotlib 绘制的选举结果:


![Matplotlib plot of British election data](/images/p/202006/18/001159hrlkb13hs2lxo1sq.png)


### Seaborn


[Seaborn](https://seaborn.pydata.org/) 是 Matplotlib 之上的一个抽象层；它提供了一个非常整洁的界面，让你可以非常容易地制作出各种类型的有用绘图。


不过，它并没有在能力上有所妥协！Seaborn 提供了访问底层 Matplotlib 对象的[逃生舱口](https://anvil.works/blog/escape-hatches-and-ejector-seats)，所以你仍然可以进行完全控制。


Seaborn 的代码比原始的 Matplotlib 更简单（可在[此处](https://anvil.works/blog/plotting-in-seaborn)运行）：



```
    import seaborn as sns
    from votes import long as df

    # Some boilerplate to initialise things
    sns.set()
    plt.figure()

    # This is where the actual plot gets made
    ax = sns.barplot(data=df, x="year", y="seats", hue="party", palette=['blue', 'red', 'yellow', 'grey'], saturation=0.6)

    # Customise some display properties
    ax.set_title('UK election results')
    ax.grid(color='#cccccc')
    ax.set_ylabel('Seats')
    ax.set_xlabel(None)
    ax.set_xticklabels(df["year"].unique().astype(str), rotation='vertical')

    # Ask Matplotlib to show it
    plt.show()
```

并生成这样的图表：


![Seaborn plot of British election data](/images/p/202006/18/001205lhb1exzhuwb7h18q.png)


### Plotly


[Plotly](https://plot.ly/) 是一个绘图生态系统，它包括一个 Python 绘图库。它有三个不同的接口：


1. 一个面向对象的接口。
2. 一个命令式接口，允许你使用类似 JSON 的数据结构来指定你的绘图。
3. 类似于 Seaborn 的高级接口，称为 Plotly Express。


Plotly 绘图被设计成嵌入到 Web 应用程序中。Plotly 的核心其实是一个 JavaScript 库！它使用 [D3](https://d3js.org/) 和 [stack.gl](http://stack.gl/) 来绘制图表。


你可以通过向该 JavaScript 库传递 JSON 来构建其他语言的 Plotly 库。官方的 Python 和 R 库就是这样做的。在 Anvil，我们将 Python Plotly API 移植到了 [Web 浏览器中运行](https://anvil.works/docs/client/components/plots)。


这是使用 Plotly 的源代码（你可以在这里[运行](https://anvil.works/blog/plotting-in-plotly)）：



```
    import plotly.graph_objects as go
    from votes import wide as df

    #  Get a convenient list of x-values
    years = df['year']
    x = list(range(len(years)))

    # Specify the plots
    bar_plots = [
        go.Bar(x=x, y=df['conservative'], name='Conservative', marker=go.bar.Marker(color='#0343df')),
        go.Bar(x=x, y=df['labour'], name='Labour', marker=go.bar.Marker(color='#e50000')),
        go.Bar(x=x, y=df['liberal'], name='Liberal', marker=go.bar.Marker(color='#ffff14')),
        go.Bar(x=x, y=df['others'], name='Others', marker=go.bar.Marker(color='#929591')),
    ]

    # Customise some display properties
    layout = go.Layout(
        title=go.layout.Title(text="Election results", x=0.5),
        yaxis_title="Seats",
        xaxis_tickmode="array",
        xaxis_tickvals=list(range(27)),
        xaxis_ticktext=tuple(df['year'].values),
    )

    # Make the multi-bar plot
    fig = go.Figure(data=bar_plots, layout=layout)

    # Tell Plotly to render it
    fig.show()
```

选举结果图表：


![Plotly plot of British election data](/images/p/202006/18/001409t1f5ld315p98r1x1.gif "Plotly plot of British election data")


### Bokeh


[Bokeh](https://docs.bokeh.org/en/latest/index.html)（发音为 “BOE-kay”）擅长构建交互式绘图，所以这个标准的例子并没有将其展现其最好的一面。和 Plotly 一样，Bokeh 的绘图也是为了嵌入到 Web 应用中，它以 HTML 文件的形式输出绘图。


下面是使用 Bokeh 的代码（你可以在[这里](https://anvil.works/blog/plotting-in-bokeh)运行）：



```
    from bokeh.io import show, output_file
    from bokeh.models import ColumnDataSource, FactorRange, HoverTool
    from bokeh.plotting import figure
    from bokeh.transform import factor_cmap
    from votes import long as df

    # Specify a file to write the plot to
    output_file("elections.html")

    # Tuples of groups (year, party)
    x = [(str(r[1]['year']), r[1]['party']) for r in df.iterrows()]
    y = df['seats']

    # Bokeh wraps your data in its own objects to support interactivity
    source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y))

    # Create a colourmap
    cmap = {
        'Conservative': '#0343df',
        'Labour': '#e50000',
        'Liberal': '#ffff14',
        'Others': '#929591',
    }
    fill_color = factor_cmap('x', palette=list(cmap.values()), factors=list(cmap.keys()), start=1, end=2)

    # Make the plot
    p = figure(x_range=FactorRange(*x), width=1200, title="Election results")
    p.vbar(x='x', top='y', width=0.9, source=source, fill_color=fill_color, line_color=fill_color)

    # Customise some display properties
    p.y_range.start = 0
    p.x_range.range_padding = 0.1
    p.yaxis.axis_label = 'Seats'
    p.xaxis.major_label_orientation = 1
    p.xgrid.grid_line_color = None
```

图表如下：


 


![Bokeh plot of British election data](/images/p/202006/18/001417wgh442d4ox7ef3z5.png "Bokeh plot of British election data")


### Altair


[Altair](https://altair-viz.github.io/) 是基于一种名为 [Vega](https://vega.github.io/vega/) 的声明式绘图语言（或“可视化语法”）。这意味着它具有经过深思熟虑的 API，可以很好地扩展复杂的绘图，使你不至于在嵌套循环的地狱中迷失方向。


与 Bokeh 一样，Altair 将其图形输出为 HTML 文件。这是代码（你可以在[这里](https://anvil.works/blog/plotting-in-altair)运行）：



```
    import altair as alt
    from votes import long as df

    # Set up the colourmap
    cmap = {
        'Conservative': '#0343df',
        'Labour': '#e50000',
        'Liberal': '#ffff14',
        'Others': '#929591',
    }

    # Cast years to strings
    df['year'] = df['year'].astype(str)

    # Here's where we make the plot
    chart = alt.Chart(df).mark_bar().encode(
        x=alt.X('party', title=None),
        y='seats',
        column=alt.Column('year', sort=list(df['year']), title=None),
        color=alt.Color('party', scale=alt.Scale(domain=list(cmap.keys()), range=list(cmap.values())))
    )

    # Save it as an HTML file.
    chart.save('altair-elections.html')
```

结果图表：


![Altair plot of British election data](/images/p/202006/18/001421cdtudgog0450gjd8.png "Altair plot of British election data")


### Pygal


[Pygal](http://www.pygal.org/en/stable/) 专注于视觉外观。它默认生成 SVG 图，所以你可以无限放大它们或打印出来，而不会被像素化。Pygal 绘图还内置了一些很好的交互性功能，如果你想在 Web 应用中嵌入绘图，Pygal 是另一个被低估了的候选者。


代码是这样的（你可以在[这里](https://anvil.works/blog/plotting-in-pygal)运行它）：



```
    import pygal
    from pygal.style import Style
    from votes import wide as df

    # Define the style
    custom_style = Style(
        colors=('#0343df', '#e50000', '#ffff14', '#929591')
        font_family='Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif',
        background='transparent',
        label_font_size=14,
    )

    # Set up the bar plot, ready for data
    c = pygal.Bar(
        title="UK Election Results",
        style=custom_style,
        y_title='Seats',
        width=1200,
        x_label_rotation=270,
    )

    # Add four data sets to the bar plot
    c.add('Conservative', df['conservative'])
    c.add('Labour', df['labour'])
    c.add('Liberal', df['liberal'])
    c.add('Others', df['others'])

    # Define the X-labels
    c.x_labels = df['year']

    # Write this to an SVG file
    c.render_to_file('pygal.svg')
```

绘制结果：


![Pygal plot of British election data](/images/p/202006/18/001431skaluz4embb4ozlf.png "Pygal plot of British election data")


### Pandas


[Pandas](https://pandas.pydata.org/) 是 Python 的一个极其流行的数据科学库。它允许你做各种可扩展的数据处理，但它也有一个方便的绘图 API。因为它直接在数据帧上操作，所以 Pandas 的例子是本文中最简洁的代码片段，甚至比 Seaborn 的代码还要短！


Pandas API 是 Matplotlib 的一个封装器，所以你也可以使用底层的 Matplotlib API 来对你的绘图进行精细的控制。


这是 Pandas 中的选举结果图表。代码精美简洁！



```
    from matplotlib.colors import ListedColormap
    from votes import wide as df

    cmap = ListedColormap(['#0343df', '#e50000', '#ffff14', '#929591'])

    ax = df.plot.bar(x='year', colormap=cmap)

    ax.set_xlabel(None)
    ax.set_ylabel('Seats')
    ax.set_title('UK election results')

    plt.show()
```

绘图结果：


![Pandas plot of British election data](/images/p/202006/18/001434w92kbi5jp9x797z5.png "Pandas plot of British election data")


要运行这个例子，请看[这里](https://anvil.works/blog/plotting-in-pandas)。


### 以你的方式绘制


Python 提供了许多绘制数据的方法，无需太多的代码。虽然你可以通过这些方法快速开始创建你的绘图，但它们确实需要一些本地配置。如果需要，[Anvil](https://anvil.works/) 为 Python 开发提供了精美的 Web 体验。祝你绘制愉快！




---


via: <https://opensource.com/article/20/4/plot-data-python>


作者：[Shaun Taylor-Morgan](https://opensource.com/users/shaun-taylor-morgan "View user profile.") 译者：[wxy](https://github.com/wxy) 校对：[wxy](https://github.com/wxy)


本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](/article-12324-1.html) 荣誉推出