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has2k1

plotnine – Pythonのグラフィックス文法

投稿日:

Pythonのグラフィックス文法 https://plotnine.readthedocs.io/en/st…

プロットナイン

最新のリリース
ライセンス
ビルドステータス
カバレッジ
ドキュメンテーション

plotnineはPython でグラフィックスの文法を実装したもので、 ggplot2に基づいています 文法は、プロットを構成するビジュアルオブジェクトにデータを明示的にマッピングすることによって、ユーザーがプロットを構成することを可能にする。

文法を使ってプロットすることは強力です。単純なプロットは単純なままである一方で、それはカスタム(および複雑な)プロットを考えるのが簡単で作成することができます。

プロットを作成するために使用できるすべてのビルディングブロックについては、 ドキュメントを参照してください。 plotnineにはggplot2に似たAPIがあるので、カバレッジが不足しているggplot2のドキュメントには何らかの助けが必要かもしれません。

複雑なプロットを1つずつ作成する。

  1. 散布図

    (ggplot(mtcars, aes('wt', 'mpg'))
     + geom_point())
  2. いくつかの変数に応じて色分けされた散布図

    (ggplot(mtcars, aes('wt', 'mpg', color='factor(gear)'))
     + geom_point())
  3. 散布図は、変数に応じて色付けされ、信頼区間を持つ線形モデルで平滑化されます。

    (ggplot(mtcars, aes('wt', 'mpg', color='factor(gear)'))
     + geom_point()
     + stat_smooth(method='lm'))
  4. 散布図は、変数に応じて色付けされ、信頼区間を持つ線形モデルで平滑化され、別々のパネルにプロットされます。

    (ggplot(mtcars, aes('wt', 'mpg', color='factor(gear)'))
     + geom_point()
     + stat_smooth(method='lm')
     + facet_wrap('~gear'))
  5. それを遊ばす

    (ggplot(mtcars, aes('wt', 'mpg', color='factor(gear)'))
     + geom_point()
     + stat_smooth(method='lm')
     + facet_wrap('~gear')
     + theme_xkcd())

インストール

公式リリース

# Using pip
$ pip install plotnine         # 1. should be sufficient for most
$ pip install 'plotnine[all]'  # 2. includes extra/optional packages

# Or using conda
$ conda install -c conda-forge plotnine

開発版

$ pip install git+https://github.com/has2k1/plotnine.git

貢献する

私たちのドキュメントにはいくつかの例がありますが、少し特別なものを探しています。 私たちには2つの基準があります:

  1. シンプルなプロットは、それ以外の場合はトリックまたは2が必要です。
  2. データ分析の物語の一部であるプロット。 つまり、彼らは幾何級数、統計量を見せる明快さのいくつかの形式を、その差別的な最良の状態で提供します。

あなたがそれらの基準を満たす何かを考え出すなら、私たちはそれを見たいと思うでしょう。 plotnine-examplesを参照してください。

あなたがバグチェックアウトを発見した場合は、それが報告されていない場合の問題ですが、 問題を提出してください。

バグを修正できれば、あなたの貢献は大歓迎です。







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