python核心編程：Python實現平行座標圖的繪製(plotly)方式

今天小編就爲大家分享一篇Python實現平行座標圖的繪製(plotly)方式，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
平行座標圖簡介

當數據的維度超過三維時，此時數據的可視化就變得不再那麼簡單。爲解決高維數據的可視化問題，我們可以使用平行座標圖。以下關於平行座標圖的解釋引自百度百科：爲了克服傳統的笛卡爾直角座標系容易耗盡空間、 難以表達三維以上數據的問題， 平行座標圖將高維數據的各個變量用一系列相互平行的座標軸表示， 變量值對應軸上位置。爲了反映變化趨勢和各個變量間相互關係，往往將描述不同變量的各點連接成折線。所以平行座標圖的實質是將m維歐式空間的一個點Xi(xi1,xi2,…,xim) 映射到二維平面上的一條曲線。在N條平行的線的背景下，（一般這N條線都豎直且等距），一個在高維空間的點可以被表示爲一條拐點在N條平行座標軸的折線，在第K個座標軸上的位置就表示這個點在第K個維的值。

繪製平行座標圖

本文主要介紹兩種利用Python繪製平行座標圖的方法，分別是利用pandas包繪製和利用plotly包繪製(默認已安裝pandas包和plotly包)。

利用pandas實現平行座標圖的繪製

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
from pandas.plotting import parallel_coordinates
  
data = sns.load_dataset('iris')
  
fig,axes = plt.subplots()
parallel_coordinates(data,'species',ax=axes)
fig.savefig('parallel.png')

繪製的平行座標圖如下所示：
從上圖可以看到x軸上變量共用一個y座標軸，此時因sepal_length、sepal_width、petal_length以及petal_width這四個變量的值得範圍相近，利用這種方式作出的共用y軸的平行座標圖有着很好的可視化效果；但假如sepal_length、sepal_width、petal_length以及petal_width這些變量的值的範圍相差較大時，這種共用y軸的平行座標圖就不再適用，此時我們需要的是y軸獨立的平行座標圖。下面介紹的另一種方法實現的就是y軸獨立的平行座標圖。

利用plotly實現平行座標圖的繪製

plotly繪圖有兩種模式，一種是online模式，另一種是offline模式。本文使用的是offline模式，且是在jupyter notebook中進行繪圖。

首先熟悉一下plotly的繪圖方式：

import plotly as py
import plotly.graph_objs as go
py.offline.init_notebook_mode(connected=True) # 初始化設置
  
py.offline.iplot({
 "data": [go.Parcoords(
  line = dict(color = 'blue'),
  dimensions = list([
   dict(range = [1,5],
     constraintrange = [1,2],
     label = 'A', values = [1,4]),
   dict(range = [1.5,5],
     tickvals = [1.5,3,4.5],
     label = 'B', values = [3,1.5]),
   dict(range = [1,5],
     tickvals = [1,2,4,5],
     label = 'C', values = [2,4],
     ticktext = ['text 1', 'text 2', 'text 3', 'text 4']),
   dict(range = [1,5],
     label = 'D', values = [4,2])
  ])
 )],
 "layout": go.Layout(title="My first parallel coordinates")
})

繪製圖形如下所示：
繪製鳶尾花數據的平行座標圖：

df = sns.load_dataset('iris')
df['species_id'] = df['species'].map({'setosa':1,'versicolor':2,'virginica':3}) #用於顏色映射
  
py.offline.iplot({
 "data": [go.Parcoords(
  line = dict(color = df['species_id'],
     colorscale = [[0,'#D7C16B'],[0.5,'#23D8C3'],[1,'#F3F10F']]),
  dimensions = list([
   dict(range = [2,8],
    constraintrange = [4,8],
    label = 'Sepal Length', values = df['sepal_length']),
   dict(range = [1,6],
    label = 'Sepal Width', values = df['sepal_width']),
   dict(range = [0,8],
    label = 'Petal Length', values = df['petal_length']),
   dict(range = [0,4],
    label = 'Petal Width', values = df['petal_width'])
  ])
 )],
 "layout": go.Layout(title='Iris parallel coordinates plot')
})

繪製的圖形如下所示：

注：關於plotly.offline.iplot、go.Parcoords以及go.Layout的用法可以利用help關鍵字查看相關幫助文檔，與pyecharts不同，plotly提供的幫助文檔非常詳細。

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