matplotlib 그래프를 기본적으로 R처럼 보이게 하시겠습니까?

matplotlib 그래프를 기본적으로 R처럼 보이게 하시겠습니까?

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matplotlib플로팅 기본값 측면에서 R과 동일 하게 작동하거나 R과 거의 비슷하게 작동 하는 방법이 있습니까? 예를 들어 R은 축을 matplotlib. 다음 히스토그램

바깥 쪽 틱이있는 "부동 축"이 있으므로 내부 틱이없고 (와 달리 matplotlib) 축이 원점 "근처"를 가로 지르지 않습니다. 또한 히스토그램은 눈금으로 표시되지 않은 값으로 "확장"될 수 있습니다. 예를 들어 x 축은 3에서 끝나지만 히스토그램은 그 이상으로 약간 확장됩니다. 모든 히스토그램에 대해 어떻게 자동으로 달성 할 수 matplotlib있습니까?

관련 질문 : 산점도 및 선 플롯은 R에서 기본 축 설정이 다릅니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

There no inner ticks again and the ticks face outward. Also, the ticks start slightly after the origin point (where the y and x axes cross at the bottom left of the axes) and the ticks end slightly before the axes end. This way the labels of the lowest x-axis tick and lowest y-axis tick can't really cross, because there's a space between them and this gives the plots a very elegant clean look. Note that there's also considerably more space between the axes ticklabels and the ticks themselves.

Also, by default there are no ticks on the non-labeled x or y axes, meaning the y-axis on the left that is parallel to the labeled y-axis on the right has no ticks, and same for the x-axis, again removing clutter from the plots.

matplotlib를 이와 같이 만드는 방법이 있습니까? 그리고 일반적으로 기본 R 플롯만큼 기본적으로 보입니까? 나는 matplotlib많이 좋아 하지만 R 기본값 / 기본 플로팅 동작이 실제로 제대로 작동했다고 생각하며 기본 설정으로 인해 눈금 레이블이 겹치거나 혼란 스럽거나 데이터가 찌그러지는 경우가 거의 없으므로 기본값이 다음과 같기를 바랍니다. 가능한 한 그렇게합니다.

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1 년 후 수정 :

를 사용하면 seaborn아래 예는 다음과 같습니다.

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()

꽤 쉽게.

원본 게시물 :

이 블로그 게시물은 지금까지 본 것 중 최고입니다. http://messymind.net/making-matplotlib-look-like-ggplot/

대부분의 "시작"유형 예제에서 볼 수있는 것처럼 표준 R 플롯에 초점을 맞추지 않습니다. 대신에 세련되고 잘 디자인 된 것으로 거의 보편적으로 예고 된 것처럼 보이는 ggplot2의 스타일을 모방하려고합니다.

막대 그래프에서 보는 것과 같은 축 척추를 얻으려면 여기에서 처음 몇 가지 예 중 하나를 따르십시오. http://www.loria.fr/~rougier/coding/gallery/

마지막으로 축 눈금 표시가 바깥 쪽을 가리 키 matplotlibrc도록 파일을 편집하여 xtick.direction : out및 ytick.direction : out.

이러한 개념을 결합하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.

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()

척추의 위치는 여러 가지 방법으로 지정할 수 있습니다. IPython에서 위의 코드를 실행하면 axes.spines['bottom'].set_position?모든 옵션을 볼 수 있습니다.

그래. 사소한 것은 아니지만 가까이 다가 갈 수 있습니다.

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matplotlib> = 1.4 지원 스타일 (및 ggplot 스타일이 빌드 됨) :

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]: 
...

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# # # # # #

2013 년 10 월 14 일 편집 : 정보를 위해 ggplot이 이제 python 용으로 구현되었습니다 (matplotlib에서 빌드 됨).

자세한 내용과 예제는 이 블로그를 참조 하거나 프로젝트 의 github 페이지 로 직접 이동 하십시오 .

# # # # # #

내가 아는 한, matplotlib에는 R로 만든 것과 비슷한 모습을 그림에 직접 제공하는 내장 솔루션이 없습니다.

mpltools 와 같은 일부 패키지 는 Matplotlib의 rc-parameters를 사용하여 스타일 시트에 대한 지원을 추가하고 ggplot 모양을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다 ( 예제 는 ggplot 스타일 참조 ).

그러나 matplotlib에서 모든 것을 조정할 수 있으므로 원하는 것을 정확하게 달성하기 위해 직접 함수를 개발하는 것이 더 쉬울 수 있습니다. 예를 들어, 아래는 matplotlib 플롯의 축을 쉽게 사용자 정의 할 수있는 스 니펫입니다.

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)

편집 : 비접촉 척추의 경우 척추의 10 pts 변위를 유도하는 기능을 참조하십시오 ( matplotlib 웹 사이트 의이 예제 에서 가져옴).

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

예를 들어, 아래 코드와 두 개의 플롯은 matplotib의 기본 출력 (왼쪽)과 함수가 호출 될 때의 출력 (오른쪽)을 보여줍니다.

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()

물론, matplotlib에서 어떤 매개 변수를 조정하여 플롯을 R과 똑같이 보이게해야하는지 알아내는 데는 시간이 걸리 겠지만 지금 당장은 다른 옵션이 있는지 모르겠습니다.

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"R에서 ggplot에 해당하는 강력한 Python을 제공"하는 것을 목표로 하는 Bokeh 를 살펴 보겠습니다. 여기에 예

편집 : 또한 ggplot2의 시각적 스타일과 구문을 재현하려는 Seaborn을 확인하십시오 .

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관심있는 블로그 게시물은 다음과 같습니다.

Pandas GSoC2012 플로팅

http://pandasplotting.blogspot.com/

ggplot2 유형 플로팅 인터페이스를 구현하기로 결정했습니다 ... 구현할 ggplot2 기능의 양을 아직 확실하지 않습니다 ...

저자는 pandas를 갈래로 만들고 pandas를위한 ggplot2 스타일 문법을 상당히 많이 만들었습니다.

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

pandas 포크는 여기에 있습니다 : https://github.com/orbitfold/pandas

R에 영향을받은 그래픽을 만드는 코드 rplot.py는 repo의 브랜치에서 찾을 수있는 라는 파일 에 있습니다.

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.
    """

지점에 연결 :

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

정말 멋지다고 생각했지만이 프로젝트가 유지되고 있는지 아닌지 알 수 없습니다. 마지막 커밋은 얼마 전입니다.

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Setting spines in matplotlibrc explains why it is not possible to simply edit Matplotlib defaults to produce R-style histograms. For scatter plots, R style data-axis buffer in matplotlib and In matplotlib, how do you draw R-style axis ticks that point outward from the axes? show some defaults that can be changed to give a more R-ish look. Building off some of the other answers, the following function does a decent job of mimicking R's histogram style, assuming you've called hist() on your Axes instance with 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

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The Seaborn visualisation library can do that. For example, to reproduce the style of the R histogram use:

sns.despine(offset=10, trim=True)

as in https://seaborn.pydata.org/tutorial/aesthetics.html#removing-axes-spines

R 산점도 스타일을 재현하려면 다음을 사용하십시오.

sns.set_style("ticks")

https://seaborn.pydata.org/tutorial/aesthetics.html#seaborn-figure-styles에 표시된대로

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

여기서 음모를 꾸미고 즐기십시오.

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/14349055/making-matplotlib-graphs-look-like-r-by-default