Графики matplotlib выглядят как R по умолчанию?

Есть ли способ заставить matplotlib вести себя одинаково с R или почти как R в плане построения значений по умолчанию? Например, R обрабатывает свои оси совсем иначе, чем matplotlib. Следующая гистограмма

имеет "плавающие оси" с наружными клещами, так что внутренних тиков нет (в отличие от matplotlib), а оси не пересекаются "рядом" с началом. Кроме того, гистограмма может "перетекать" в значения, которые не отмечены галочкой - например, ось х заканчивается на 3, но гистограммы немного выходят за ее пределы. Как это может быть достигнуто автоматически для всех гистограмм в matplotlib?

Связанный вопрос: графики рассеяния и линейные графики имеют разные настройки осей по умолчанию в R, например:

Там нет внутренних клещей снова, и клещи обращены наружу. Кроме того, тики начинаются немного после точки начала (где оси y и x пересекаются в левом нижнем углу осей), а тики заканчиваются немного до окончания осей. Таким образом, метки с наименьшим типом оси x и самым низким типом оси y не могут пересекаться, потому что между ними есть пространство, и это дает очень элегантный вид. Обратите внимание, что также значительно больше места между осями ticklabels и самими клещами.

Кроме того, по умолчанию на немаркированных осях x или y нет меток, что означает, что ось y слева, параллельная отмеченной оси y справа, не имеет тиков, и то же самое для x -axis, снова удаляя беспорядок с графиков.

Есть ли способ сделать matplotlib похожим на это? И вообще посмотреть по умолчанию столько же, сколько по умолчанию R-графики? Мне нравится matplotlib много, но я думаю, что поведение по умолчанию в режиме по умолчанию/по-оф-оф-оф-лайн действительно прав, и его настройки по умолчанию редко приводят к перекрытию меток ярлыков, беспорядочных или хард-данных, поэтому мне бы хотелось, чтобы значения по умолчанию как можно больше.

Ответ 1

Редактировать 1 год спустя:

С seaborn приведен ниже пример:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn
seaborn.set(style='ticks')
# Data to be represented
X = np.random.randn(256)

# Actual plotting
fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=72, facecolor="white")
axes = plt.subplot(111)
heights, positions, patches = axes.hist(X, color='white')
seaborn.despine(ax=axes, offset=10, trim=True)
fig.tight_layout()
plt.show()

Довольно легко.

Оригинальное сообщение:

Это сообщение в блоге - лучшее, что я видел до сих пор. http://messymind.net/making-matplotlib-look-like-ggplot/

Он не фокусируется на ваших стандартных R-графиках, как вы видите в большинстве примеров примеров "начало работы". Вместо этого он пытается подражать стилю ggplot2, который, кажется, почти повсеместно известен как стильный и хорошо продуманный.

Чтобы получить осевые шипы, как вы видите график штрихов, попробуйте выполнить один из первых примеров здесь: http://www.loria.fr/~rougier/coding/gallery/

Наконец, чтобы получить отметки осевой оси, указывающие наружу, вы можете редактировать свои файлы matplotlibrc, чтобы сказать xtick.direction : out и ytick.direction : out.

Объединяя эти понятия вместе, мы получим что-то вроде этого:

import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# Data to be represented
X = np.random.randn(256)

# Actual plotting
fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=72, facecolor="white")
axes = plt.subplot(111)
heights, positions, patches = axes.hist(X, color='white')

axes.spines['right'].set_color('none')
axes.spines['top'].set_color('none')
axes.xaxis.set_ticks_position('bottom')

# was: axes.spines['bottom'].set_position(('data',1.1*X.min()))
axes.spines['bottom'].set_position(('axes', -0.05))
axes.yaxis.set_ticks_position('left')
axes.spines['left'].set_position(('axes', -0.05))

axes.set_xlim([np.floor(positions.min()), np.ceil(positions.max())])
axes.set_ylim([0,70])
axes.xaxis.grid(False)
axes.yaxis.grid(False)
fig.tight_layout()
plt.show()

Положение шипов может быть определено несколькими способами. Если вы запустите код выше в IPython, вы можете сделать axes.spines['bottom'].set_position?, чтобы просмотреть все ваши варианты.

Так что да. Это не совсем тривиально, но вы можете приблизиться.

Ответ 2

matplotlib >= 1.4 suports стили (и встроен стиль ggplot):

In [1]: import matplotlib as mpl

In [2]: import matplotlib.pyplot as plt

In [3]: import numpy as np

In [4]: mpl.style.available
Out[4]: [u'dark_background', u'grayscale', u'ggplot']

In [5]: mpl.style.use('ggplot')

In [6]: plt.hist(np.random.randn(100000))
Out[6]: 
...

Ответ 3

# # # # # #

EDIT 10/14/2013: Для информации ggplot теперь реализован для python (построен на matplotlib).

Смотрите blog или перейдите непосредственно к github страница проекта для получения дополнительной информации и примеров.

# # # # # #

Насколько мне известно, в matplotlib нет встроенного решения, которое напрямую придаст вашим фигурам аналогичный вид, чем те, что сделаны с R.

Некоторые пакеты, такие как mpltools, добавляет поддержку стилей с использованием параметров rc Matplotlibs и могут помочь вам получить внешний вид ggplot (см. стиль ggplot для примера).

Однако, поскольку все может быть изменено в matplotlib, вам может быть проще непосредственно разработать свои собственные функции для достижения именно того, что вы хотите. В качестве примера ниже приведен фрагмент, который позволит вам легко настроить оси любого графика matplotlib.

def customaxis(ax, c_left='k', c_bottom='k', c_right='none', c_top='none',
               lw=3, size=20, pad=8):

    for c_spine, spine in zip([c_left, c_bottom, c_right, c_top],
                              ['left', 'bottom', 'right', 'top']):
        if c_spine != 'none':
            ax.spines[spine].set_color(c_spine)
            ax.spines[spine].set_linewidth(lw)
        else:
            ax.spines[spine].set_color('none')
    if (c_bottom == 'none') & (c_top == 'none'): # no bottom and no top
        ax.xaxis.set_ticks_position('none')
    elif (c_bottom != 'none') & (c_top != 'none'): # bottom and top
        ax.tick_params(axis='x', direction='out', width=lw, length=7,
                      color=c_bottom, labelsize=size, pad=pad)
    elif (c_bottom != 'none') & (c_top == 'none'): # bottom but not top
        ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
        ax.tick_params(axis='x', direction='out', width=lw, length=7,
                       color=c_bottom, labelsize=size, pad=pad)
    elif (c_bottom == 'none') & (c_top != 'none'): # no bottom but top
        ax.xaxis.set_ticks_position('top')
        ax.tick_params(axis='x', direction='out', width=lw, length=7,
                       color=c_top, labelsize=size, pad=pad)
    if (c_left == 'none') & (c_right == 'none'): # no left and no right
        ax.yaxis.set_ticks_position('none')
    elif (c_left != 'none') & (c_right != 'none'): # left and right
        ax.tick_params(axis='y', direction='out', width=lw, length=7,
                       color=c_left, labelsize=size, pad=pad)
    elif (c_left != 'none') & (c_right == 'none'): # left but not right
        ax.yaxis.set_ticks_position('left')
        ax.tick_params(axis='y', direction='out', width=lw, length=7,
                       color=c_left, labelsize=size, pad=pad)
    elif (c_left == 'none') & (c_right != 'none'): # no left but right
        ax.yaxis.set_ticks_position('right')
        ax.tick_params(axis='y', direction='out', width=lw, length=7,
                       color=c_right, labelsize=size, pad=pad)

РЕДАКТИРОВАТЬ: для не касающихся игл, см. функцию ниже, которая индуцирует смещение шипов на 10 баллов (взято из this пример на веб-сайте matplotlib).

def adjust_spines(ax,spines):
    for loc, spine in ax.spines.items():
        if loc in spines:
            spine.set_position(('outward',10)) # outward by 10 points
            spine.set_smart_bounds(True)
        else:
            spine.set_color('none') # don't draw spine

Например, код и два графика ниже показывают вам вывод по умолчанию из matplotib (слева) и вывод, когда вызываются функции (справа):

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig,(ax1,ax2) = plt.subplots(figsize=(8,5), ncols=2)
ax1.plot(np.random.rand(20), np.random.rand(20), 'ok')
ax2.plot(np.random.rand(20), np.random.rand(20), 'ok')

customaxis(ax2) # remove top and right spines, ticks out
adjust_spines(ax2, ['left', 'bottom']) # non touching spines

plt.show()

Конечно, вам потребуется время, чтобы выяснить, какие параметры должны быть изменены в matplotlib, чтобы ваши сюжеты выглядели точно так же, как R, но я не уверен, что сейчас есть другие варианты.

Ответ 4

Я бы посмотрел Bokeh, целью которого является "обеспечить убедительный эквивалент Pggon для ggplot в R". Пример здесь

EDIT: также проверьте Seaborn, который пытается воспроизвести визуальный стиль и синтаксис ggplot2.

Ответ 5

Вот сообщение в блоге, которое может вас заинтересовать:

График для Pandas GSoC2012

http://pandasplotting.blogspot.com/

Решено попробовать реализовать интерфейс построения графического интерфейса ggplot2... Не уверен, сколько функций ggplot2 будет реализовано...

Автор искал Pandas и построил то, что выглядит довольно много грамматики ggplot2 в pandas.

plot = rplot.RPlot(tips_data, x='total_bill', y='tip')
plot.add(rplot.TrellisGrid(['sex', 'smoker']))
plot.add(rplot.GeomHistogram())
plot.render(plt.gcf())

Форк Pandas находится здесь: https://github.com/orbitfold/pandas

Похоже, что мясо кода делает графику с R-влиянием в файле с именем rplot.py, который можно найти в ветке в репо.

class GeomScatter(Layer):
    """
    An efficient scatter plot, use this instead of GeomPoint for speed.
    """

class GeomHistogram(Layer):
    """
    An efficient histogram, use this instead of GeomBar for speed.
    """

Ссылка на ветку:

https://github.com/orbitfold/pandas/blob/rplot/pandas/tools/rplot.py

Я думал, что это действительно круто, но я не могу понять, поддерживается ли этот проект или нет. Последняя фиксация была недавно.

Ответ 6

Настройка шипов в matplotlibrc объясняет, почему невозможно просто редактировать значения по умолчанию Matplotlib для создания гистограмм R-стиля. Для участков рассеяния, R-образный буфер данных в matplotlib и В matplotlib, как вы рисуете тики оси R-стиля, указывающие на внешнюю сторону axes? показывают некоторые значения по умолчанию, которые можно изменить, чтобы дать больше R-ish. Исходя из некоторых других ответов, следующая функция выполняет достойную работу по подражанию стилю гистограммы R, предполагая, что вы вызвали hist() в своем экземпляре Axes с помощью facecolor='none'.

def Rify(axes):
    '''
    Produce R-style Axes properties
    '''
    xticks = axes.get_xticks() 
    yticks = axes.get_yticks()

    #remove right and upper spines
    axes.spines['right'].set_color('none') 
    axes.spines['top'].set_color('none')

    #make the background transparent
    axes.set_axis_bgcolor('none')

    #allow space between bottom and left spines and Axes
    axes.spines['bottom'].set_position(('axes', -0.05))
    axes.spines['left'].set_position(('axes', -0.05))

    #allow plot to extend beyond spines
    axes.spines['bottom'].set_bounds(xticks[0], xticks[-2])
    axes.spines['left'].set_bounds(yticks[0], yticks[-2])

    #set tick parameters to be more R-like
    axes.tick_params(direction='out', top=False, right=False, length=10, pad=12, width=1, labelsize='medium')

    #set x and y ticks to include all but the last tick
    axes.set_xticks(xticks[:-1])
    axes.set_yticks(yticks[:-1])

    return axes

Ответ 7

import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot')

сделайте что-нибудь здесь, и наслаждайтесь им