将 Python 绘图存储在变量中以供以后使用（就像在 R 中一样）

Question

我正在编写代码来执行探索性数据集分析，作为其中的一部分，我想绘制数据集中的一些变量。我想要一个函数来生成绘图对象，然后可以根据需要在 Jupyter Notebook 中调用并显示该对象。在 R 中我可以这样：

# install.packages("tidyverse")
# install.packages("ggpubr")
supress_all <- function(e) {suppressPackageStartupMessages(suppressWarnings(e))}
supress_all(library(tidyverse))
supress_all(library(ggpubr))

# Adjust size of the plots in jupyter
options(repr.plot.width = 10, repr.plot.height = 4)

make_me_a_plot <- function(data, x_name, y_name) {
    
    res <- ggplot() +
        geom_point(aes(x = data[[x_name]], y = data[[y_name]])) +
        labs(title = paste0(x_name, " vs ", y_name), x = x_name, y = y_name)
    
    return(res)
}

p1 <- make_me_a_plot(mtcars, "mpg", "hp")
p2 <- make_me_a_plot(mtcars, "mpg", "wt")
p3 <- make_me_a_plot(mtcars, "mpg", "qsec")

然后，当我想调用我的图时，我可以做这样的事情。

# Plot just 2 plots and ignore the last one generated - p3
ggarrange(p1, p2, ncol = 2, nrow = 1)

在 Jupyter 中这看起来像这样。

绘图

p1

、

p2

、

p3

仍然可用，并且可以多次使用或即时修改。我如何在Python中实现同样的事情？下面不起作用的示例代码。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
plt.ioff()

mtcars = sns.load_dataset('mpg')

x_name = 'mpg'
y_name = 'horsepower'

def make_me_a_plot(data, x_name, y_name):
    res = plt.scatter(x=data[[x_name]], y=data[[y_name]])
    return res

p1 = make_me_a_plot(mtcars, 'mpg', 'horsepower')
p2 = make_me_a_plot(mtcars, 'mpg', 'weight')
p2 = make_me_a_plot(mtcars, 'mpg', 'acceleration')

# What next? plt.show() will just draw all of the plots on the same figure.

调用

plt.show()

将仅显示所有绘图。不是所想要的。

Answer 1

您可以使用 plotnine 获取 python 中的

ggplot

功能和语法，并使用 patchworklib 将 ggpubr 替换为

ggarrange

（不是 1:1）。

与情节九：

from plotnine import ggplot, aes, geom_point, labs

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
import patchworklib as pw

plt.ioff()

mtcars = sns.load_dataset("mpg")

x_name = "mpg"
y_name = "horsepower"


def make_me_a_plot(data: pd.DataFrame, x_name: str, y_name: str) -> pw.Brick:
    res = (
        ggplot(data)
        + geom_point(aes(x=x_name, y=y_name))
        + labs(title=f"{x_name} vs {y_name}", x=x_name, y=y_name)
    )
    return pw.load_ggplot(res)


p1 = make_me_a_plot(mtcars, "mpg", "horsepower")
p2 = make_me_a_plot(mtcars, "mpg", "weight")
p3 = make_me_a_plot(mtcars, "mpg", "acceleration")


p1 | p2

使用 matplotlib/seaborn：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
import patchworklib as pw

plt.ioff()
sns.set_style("darkgrid")
mtcars = sns.load_dataset("mpg")

x_name = "mpg"
y_name = "horsepower"


def make_me_a_plot(
    data: pd.DataFrame,
    x_name: str,
    y_name: str,
) -> pw.Brick:
    ax = pw.Brick(figsize=(6, 4))
    sns.scatterplot(
        x=x_name,
        y=y_name,
        data=data,
        ax=ax,
        s=4**2,
    )
    ax.set_title(f"{x_name} vs. {y_name}")
    return ax


p1 = make_me_a_plot(mtcars, "mpg", "horsepower")
p2 = make_me_a_plot(mtcars, "mpg", "weight")
p3 = make_me_a_plot(mtcars, "mpg", "acceleration")

p1 | p2

您可以使用

|

将绘图放在彼此旁边（按行），使用

/

放在彼此下方（按列）。

注意：

patchworklib

，更具体地说是

load_ggplot

，不适用于最新版本的

plotnine

。安装

plotnine==0.12.4

。