R Lattice 使用 Python、Pandas 和 Matplotlib 绘制类似图

Question

我有一个包含“因子”、浮点数和整数的 pandas 数据框。我想使用分类变量的条件和分组来制作“R Lattice”之类的图。我已经广泛使用 R 并编写了自定义面板函数来使绘图完全按照我想要的方式格式化，但是我正在努力使用 matplotlib 来简洁地做相同类型的绘图。我正在玩布局和 subplot2grid，但似乎无法正确处理。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

nRows = 500
df = pd.DataFrame({'c1' : np.random.choice(['A','B','C','D'], size=nRows),
               'c2' : np.random.choice(['P','Q','R'], size=nRows),
               'i1' : np.random.randint(20,50, nRows),
               'i2' : np.random.randint(0,10, nRows),
               'x1' : 3 * np.random.randn(nRows) + 90,
               'x2' : 2 * np.random.randn(nRows) + 89})

我想绘制如下内容（R 格代码示例）

每级 c1 的 x1 与 x2（格子代码）

xyplot(x1 ~ x2 | c1, data = df)

具有“全局”图例 c2（符号或颜色）的 c1 的每个级别的 x1 与 x2

xyplot(x1 ~ x2 | c1, groups = c2, data = df)

每个 c2 的 x1 直方图

hist (~x1 | c1, data = df)

我也在尝试制作“条件”等高线图，例如此处生成的那些 (1.4.4.4)

https://scipy-lectures.github.io/intro/matplotlib/matplotlib.html

我已经阅读了这些示例： http://nbviewer.ipython.org/github/fonnesbeck/Bios366/blob/master/notebooks/Section2_4-Matplotlib.ipynb

但是，我希望从分类条件（或“按”）变量中的级别数生成布局。即指定列数，然后将根据数字级别计算行数。

感谢任何好的建议或朝着正确方向迈出的步伐。我宁愿不使用 rpy2 或 python ggplot（我把它们弄乱了 - 发现它们也令人沮丧和限制）。

谢谢！ 兰德尔

Answer 1

Seaborn 是我发现的用于在 python 中绘制分面图的最有效的库。 它是一个围绕 matplotlib 的熊猫感知包装器，它为您处理所有子图并更新 matplotlib 样式以使其看起来更现代。它产生了一些非常可爱的输出。

分面是使用库的grid 部分完成的。

它的工作方式与 R 有点不同，因为您首先创建网格并将数据以及您想要的方面、行、列、颜色等传递给它。 然后将绘图函数映射到该网格上，将任何所需的参数传递给映射的绘图函数。

#scatter plot one factor
import seaborn as sns
grid1 = sns.FacetGrid(df, col='c1')
grid1.map(plt.scatter, 'x1', 'x2')


#scatter plot with column and hue factor
grid2 = sns.FacetGrid(df, col='c1', hue='c2')
grid2.map(plt.scatter, 'x1', 'x2')


#histogram with one factor
grid3 = sns.FacetGrid(df, col='c1')
grid3.map(plt.hist, 'x1', alpha=.7)