本文提供了三種不同的方式在Python（IPython Notebook）中調(diào)用ggplot。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)可視化是一個(gè)非常熱門(mén)的話題。各個(gè)BI的廠商無(wú)不在數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域里投入大量的精力。Tableau憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化的功能成為硅谷炙手可熱的上市公司。Tableau的數(shù)據(jù)可視化的產(chǎn)品，其理論基礎(chǔ)其實(shí)是《The Grammar of Graphic》，該書(shū)提出了對(duì)信息可視化的圖表的語(yǔ)法抽象體系，數(shù)據(jù)的探索和分析可以由圖像的語(yǔ)法來(lái)驅(qū)動(dòng)，而非有固定的圖表類型來(lái)驅(qū)動(dòng)，使得數(shù)據(jù)的探索過(guò)程變得友好而有趣。

然而對(duì)于The Grammar of Graphic的理論的實(shí)踐，并非Tableau獨(dú)占，ggplot作為R語(yǔ)言上得一個(gè)圖形庫(kù)，其理論基礎(chǔ)也是這本書(shū)。（注，筆者曾就職的某BI巨頭，主要職責(zé)也是數(shù)據(jù)可視化，我們?cè)?jīng)和加拿大團(tuán)隊(duì)研發(fā)過(guò)類似的產(chǎn)品，基于HTML5和D3，可惜由于種種原因未能推向市場(chǎng)）

現(xiàn)在越來(lái)越多的人開(kāi)始使用python來(lái)做數(shù)據(jù)分析，IPython Notebook尤其令人喜愛(ài)，它的實(shí)時(shí)交互把腳本語(yǔ)言的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮到極致。那么怎樣才能在IPython Notebook中使用ggplot呢？我這里跟大家分享三種不同的方式供大家選擇。
RPy2

第一種方式是使用rpy2, rpy2是對(duì)rpy的改寫(xiě)和重新設(shè)計(jì)，旨在提供Python用戶在python中使用R的API。

rpy2提供了對(duì)R語(yǔ)言的對(duì)象和方法的基本封裝，當(dāng)然也包括可視化的圖庫(kù)這一塊。

下面就是一段運(yùn)行g(shù)gplot的R程序使用rpy2在python中運(yùn)行的例子：
?

            
from rpy2 import robjects
from rpy2.robjects import Formula, Environment
from rpy2.robjects.vectors import IntVector, FloatVector
from rpy2.robjects.lib import grid
from rpy2.robjects.packages import importr, data
import rpy2.robjects.lib.ggplot2 as ggplot2
 
# The R 'print' function
rprint = robjects.globalenv.get("print")
stats = importr('stats')
grdevices = importr('grDevices')
base = importr('base')
datasets = importr('datasets')
 
mtcars = data(datasets).fetch('mtcars')['mtcars']
 
pp = ggplot2.ggplot(mtcars) + \
   ggplot2.aes_string(x='wt', y='mpg', col='factor(cyl)') + \
   ggplot2.geom_point() + \
   ggplot2.geom_smooth(ggplot2.aes_string(group = 'cyl'),
             method = 'lm')
pp.plot()

          

以上程序在IPython Notebook中運(yùn)行會(huì)有缺陷，會(huì)彈出一個(gè)新的窗口顯示圖，而且該python進(jìn)程會(huì)阻塞在那里。我們希望圖表能內(nèi)嵌在IPython Notebook的頁(yè)面中，為了解決該問(wèn)題，我們引入如下代碼：
?

            
%matplotlib inline
 
import uuid
from rpy2.robjects.packages import importr 
from IPython.core.display import Image
 
grdevices = importr('grDevices')
def ggplot_notebook(gg, width = 800, height = 600):
  fn = '{uuid}.png'.format(uuid = uuid.uuid4())
  grdevices.png(fn, width = width, height = height)
  gg.plot()
  grdevices.dev_off()
  return Image(filename=fn)

          

運(yùn)行上述代碼后，我們把ggplot的調(diào)用pp.plot()改為調(diào)用ggplot_notebook(pp, height=300)就能成功嵌入顯示ggplot的結(jié)果。

RMagic

另一種方式是使用rmagic，rmagicy實(shí)際上依賴于rpy2。它的使用方式更像是直接在使用R
?

            
%load_ext rmagic
library(ggplot2)
dat <- data.frame(x = rnorm(10), y = rnorm(10), 
         lab = sample(c('A', 'B'), 10, replace = TRUE))
x <- ggplot(dat, aes(x = x, y = y, color = lab)) + geom_point()
print(x)

          

運(yùn)行結(jié)果如下

ggplot for python

ggplot是一個(gè)python的庫(kù)，基本上是對(duì)R語(yǔ)言ggplot的功能移植到Python上。

運(yùn)行安裝腳本

            
pip install ggplot


          

安裝成功后，可以試一下這個(gè)例子
?

            
%matplotlib inline
import pandas as pd
from ggplot import *
meat_lng = pd.melt(meat[['date', 'beef', 'pork', 'broilers']], id_vars='date')
ggplot(aes(x='date', y='value', colour='variable'), data=meat_lng) + \
  geom_point() + \
  stat_smooth(color='red')

          

結(jié)果如下：

總結(jié)

本文提供了三種不同的方式在Python（IPython Notebook）中調(diào)用ggplot。

rpy2和Rmagic都是一種對(duì)R的橋接，所以都需要安裝R。不同之處在于rpy2提供Python接口而Rmagic更接近R。

ggplot Python庫(kù)是ggplot的Python移植，所以無(wú)需安裝R，部署起來(lái)更為簡(jiǎn)單，但功能上也許和R的ggplot還有差距。

大家可以根據(jù)自己的需要做出選擇。