对于以Python作为技术栈的数据科学工作者，Jupyter是不得不提的数据报告工具。可能对于R社区而言，鼎鼎大名的ggplot2是常见的可视化框架，而大家对于Python，以及Jupyter为核心的交互式报告的可个视化方案就并没有那么熟悉。本文试图比较几个常用的解决方案，方便大家选择。

选择标准

称述式还是命令式

数据工作者使用的图的类别，常见的就三类：GIS可视化、网络可视化和统计图。因此，大多数场景下，我们并不想接触非常底层的基于点、线、面的命令，所以，选择一个好的封装的框架相当重要。

当然，公认较好的封装是基于《The Grammar of Graphics (Statistics and Computing)》一书，R中的ggplot2基本上就是一个很好的实现。我们基本上可以像用「自然语言」（Natural Language）一样使用这些绘图命令。我们姑且采用计算机科学领域的「陈述式」来表达这种绘图方式。

相反，有时候，以下情形时，我们可能对于这种绘图命令可能并不在意：

出图相当简单，要求绘制速度，一般大的框架较重（当然只是相对而言）；
想要对细节做非常详尽的微调，一般大框架在微调方面会相对复杂或者退缩成一句句命令；
是统计作图可视化的创新者，想要尝试做出新的可视化实践。

这些情况下，显然，简单操作式并提供底层绘制命令的框架更让人愉快，与上面类似，我们借用「命令式」描述这类框架。

是否交互

与传统的交付静态图标不同，基于Web端的Jupter的一大好处就是可以绘制交互的图标（最近的RNotebook也有实现），因此，是否选择交互式，也是一个需要权衡的地方。

交互图的优势：

可以提供更多的数据维度和信息；
用户端可以做更多诸如放大、选取、转存的操作；
可以交付BI工程师相应的JavaScript代码用以工程化；
效果上比较炫酷，考虑到报告接受者的特征可以选择。

非交互图的优势：

报告文件直接导出成静态文件时相对问题，不会因为转换而损失信息；
图片可以与报告分离，必要时作为其他工作的成果；
不需要在运行Notebook时花很多世界载入各类前端框架。

是非内核交互

Jupyter上大多数命令通过以下方式获取数据，而大多数绘图方式事实上只是通过Notebook内的代码在Notebook与内核交互后展示出输出结果。但ipywidgets框架则可以实现Code Cell中的代码与Notebook中的前端控件（比如按钮等）绑定来进行操作内核，提供不同的绘图结果，甚至某些绘图框架的每个元素都可以直接和内核进行交互。

用这些框架，可以搭建更复杂的Notebook的可视化应用，但缺点是因为基于内核，所以在呈递、展示报告时如果使用离线文件时，这些交互就会无效。

框架罗列

matplotlib

最家喻户晓的绘图框架是matplotlib，它提供了几乎所有python内静态绘图框架的底层命令。如果按照上面对可视化框架的分法，matplotlib属于非交互式的的「命令式」作图框架。

## matplotlib代码示例
from pylab import *
 
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(X), np.sin(X)
 
plot(X,C)
plot(X,S)
 
show()

优点是相对较快，底层操作较多。缺点是语言繁琐，内置默认风格不够美观。

matplotlib在jupyter中需要一些配置，可以展现更好的效果，详情参见这篇文章.

ggplot和plotnine

值得一说，对于R迁移过来的人来说，ggplot和plotnine简直是福音，基本克隆了ggplot2所有语法。横向比较的话，plotnine的效果更好。这两个绘图包的底层依旧是matplotlib，因此，在引用时别忘了使用%matplotlib inline语句。值得一说的是plotnine也移植了ggplot2中良好的配置语法和逻辑。

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

Seaborn

seaborn准确上说属于matplotlib的扩展包，在其上做了许多非常有用的封装，基本上可以满足大部分统计作图的需求，以matplotlib+seaborn基本可以满足大部分业务场景，语法也更加「陈述式」。

缺点是封装较高，基本上API不提供的图就完全不可绘制，对于各类图的拼合也不适合；此外配置语句语法又回归「命令式」，相对复杂且不一致。

## seaborn示例
import seaborn as sns; sns.set(color_codes=True)
iris = sns.load_dataset("iris")
species = iris.pop("species")
g = sns.clustermap(iris)

plotly

plotly是跨平台JavaScript交互式绘图包，由于开发者的核心是javascript，所以整个语法类似于写json配置，语法特质也介于「陈述式」和「命令式」之间，无服务版本是免费的。

有点是学习成本不高，可以很快将语句移植到javascript版本；缺点是语言相对繁琐。

##plotly示例
import plotly.plotly as py
import plotly.graph_objs as go
 
# Add data
month = ['January', 'February', 'March', 'April', 'May', 'June', 'July',
         'August', 'September', 'October', 'November', 'December']
high_2000 = [32.5, 37.6, 49.9, 53.0, 69.1, 75.4, 76.5, 76.6, 70.7, 60.6, 45.1, 29.3]
low_2000 = [13.8, 22.3, 32.5, 37.2, 49.9, 56.1, 57.7, 58.3, 51.2, 42.8, 31.6, 15.9]
high_2007 = [36.5, 26.6, 43.6, 52.3, 71.5, 81.4, 80.5, 82.2, 76.0, 67.3, 46.1, 35.0]
low_2007 = [23.6, 14.0, 27.0, 36.8, 47.6, 57.7, 58.9, 61.2, 53.3, 48.5, 31.0, 23.6]
high_2014 = [28.8, 28.5, 37.0, 56.8, 69.7, 79.7, 78.5, 77.8, 74.1, 62.6, 45.3, 39.9]
low_2014 = [12.7, 14.3, 18.6, 35.5, 49.9, 58.0, 60.0, 58.6, 51.7, 45.2, 32.2, 29.1]
 
# Create and style traces
trace0 = go.Scatter(
    x = month,
    y = high_2014,
    name = 'High 2014',
    line = dict(
        color = ('rgb(205, 12, 24)'),
        width = 4)
)
trace1 = go.Scatter(
    x = month,
    y = low_2014,
    name = 'Low 2014',
    line = dict(
        color = ('rgb(22, 96, 167)'),
        width = 4,)
)
trace2 = go.Scatter(
    x = month,
    y = high_2007,
    name = 'High 2007',
    line = dict(
        color = ('rgb(205, 12, 24)'),
        width = 4,
        dash = 'dash') # dash options include 'dash', 'dot', and 'dashdot'
)
trace3 = go.Scatter(
    x = month,
    y = low_2007,
    name = 'Low 2007',
    line = dict(
        color = ('rgb(22, 96, 167)'),
        width = 4,
        dash = 'dash')
)
trace4 = go.Scatter(
    x = month,
    y = high_2000,
    name = 'High 2000',
    line = dict(
        color = ('rgb(205, 12, 24)'),
        width = 4,
        dash = 'dot')
)
trace5 = go.Scatter(
    x = month,
    y = low_2000,
    name = 'Low 2000',
    line = dict(
        color = ('rgb(22, 96, 167)'),
        width = 4,
        dash = 'dot')
)
data = [trace0, trace1, trace2, trace3, trace4, trace5]
 
# Edit the layout
layout = dict(title = 'Average High and Low Temperatures in New York',
              xaxis = dict(title = 'Month'),
              yaxis = dict(title = 'Temperature (degrees F)'),
              )
 
fig = dict(data=data, layout=layout)
py.iplot(fig, filename='styled-line')

注意：此框架在jupyter中使用需要使用init_notebook_mode()加载JavaScript框架。

bokeh

bokeh是pydata维护的比较具有潜力的开源交互可视化框架。

值得一说的是，该框架同时提供底层语句和「陈述式」绘图命令。相对来说语法也比较清楚，但其配置语句依旧有很多可视化框架的问题，就是与「陈述式」命令不符，没有合理的结构。此外，一些常见的交互效果都是以底层命令的方式使用的，因此如果要快速实现Dashboard或者作图时就显得较为不便了。

## Bokeh示例
import numpy as np
import scipy.special
 
from bokeh.layouts import gridplot
from bokeh.plotting import figure, show, output_file
 
p1 = figure(title="Normal Distribution (μ=0, σ=0.5)",tools="save",
            background_fill_color="#E8DDCB")
 
mu, sigma = 0, 0.5
 
measured = np.random.normal(mu, sigma, 1000)
hist, edges = np.histogram(measured, density=True, bins=50)
 
x = np.linspace(-2, 2, 1000)
pdf = 1/(sigma * np.sqrt(2*np.pi)) * np.exp(-(x-mu)**2 / (2*sigma**2))
cdf = (1+scipy.special.erf((x-mu)/np.sqrt(2*sigma**2)))/2
 
p1.quad(top=hist, bottom=0, left=edges[:-1], right=edges[1:],
        fill_color="#036564", line_color="#033649")
p1.line(x, pdf, line_color="#D95B43", line_width=8, alpha=0.7, legend="PDF")
p1.line(x, cdf, line_color="white", line_width=2, alpha=0.7, legend="CDF")
 
p1.legend.location = "center_right"
p1.legend.background_fill_color = "darkgrey"
p1.xaxis.axis_label = 'x'
p1.yaxis.axis_label = 'Pr(x)'
 
 
 
p2 = figure(title="Log Normal Distribution (μ=0, σ=0.5)", tools="save",
            background_fill_color="#E8DDCB")
 
mu, sigma = 0, 0.5
 
measured = np.random.lognormal(mu, sigma, 1000)
hist, edges = np.histogram(measured, density=True, bins=50)
 
x = np.linspace(0.0001, 8.0, 1000)
pdf = 1/(x* sigma * np.sqrt(2*np.pi)) * np.exp(-(np.log(x)-mu)**2 / (2*sigma**2))
cdf = (1+scipy.special.erf((np.log(x)-mu)/(np.sqrt(2)*sigma)))/2
 
p2.quad(top=hist, bottom=0, left=edges[:-1], right=edges[1:],
        fill_color="#036564", line_color="#033649")
p2.line(x, pdf, line_color="#D95B43", line_width=8, alpha=0.7, legend="PDF")
p2.line(x, cdf, line_color="white", line_width=2, alpha=0.7, legend="CDF")
 
p2.legend.location = "center_right"
p2.legend.background_fill_color = "darkgrey"
p2.xaxis.axis_label = 'x'
p2.yaxis.axis_label = 'Pr(x)'
 
 
 
p3 = figure(title="Gamma Distribution (k=1, θ=2)", tools="save",
            background_fill_color="#E8DDCB")
 
k, theta = 1.0, 2.0
 
measured = np.random.gamma(k, theta, 1000)
hist, edges = np.histogram(measured, density=True, bins=50)
 
x = np.linspace(0.0001, 20.0, 1000)
pdf = x**(k-1) * np.exp(-x/theta) / (theta**k * scipy.special.gamma(k))
cdf = scipy.special.gammainc(k, x/theta) / scipy.special.gamma(k)
 
p3.quad(top=hist, bottom=0, left=edges[:-1], right=edges[1:],
        fill_color="#036564", line_color="#033649")
p3.line(x, pdf, line_color="#D95B43", line_width=8, alpha=0.7, legend="PDF")
p3.line(x, cdf, line_color="white", line_width=2, alpha=0.7, legend="CDF")
 
p3.legend.location = "center_right"
p3.legend.background_fill_color = "darkgrey"
p3.xaxis.axis_label = 'x'
p3.yaxis.axis_label = 'Pr(x)'
 
 
 
p4 = figure(title="Weibull Distribution (λ=1, k=1.25)", tools="save",
            background_fill_color="#E8DDCB")
 
lam, k = 1, 1.25
 
measured = lam*(-np.log(np.random.uniform(0, 1, 1000)))**(1/k)
hist, edges = np.histogram(measured, density=True, bins=50)
 
x = np.linspace(0.0001, 8, 1000)
pdf = (k/lam)*(x/lam)**(k-1) * np.exp(-(x/lam)**k)
cdf = 1 - np.exp(-(x/lam)**k)
 
p4.quad(top=hist, bottom=0, left=edges[:-1], right=edges[1:],
       fill_color="#036564", line_color="#033649")
p4.line(x, pdf, line_color="#D95B43", line_width=8, alpha=0.7, legend="PDF")
p4.line(x, cdf, line_color="white", line_width=2, alpha=0.7, legend="CDF")
 
p4.legend.location = "center_right"
p4.legend.background_fill_color = "darkgrey"
p4.xaxis.axis_label = 'x'
p4.yaxis.axis_label = 'Pr(x)'
 
 
 
output_file('histogram.html', title="histogram.py example")
 
show(gridplot(p1,p2,p3,p4, ncols=2, plot_width=400, plot_height=400, toolbar_location=None))

bqplot

bqplot是基于ipywidgets和d3.js组合发展的内核交互式的可视化框架。语法上采用了和matplotlib大致一致的语法已经相对封装较高的「陈述式语法」。优点是直接和内核交互，可以使用大量控件来实现更多的图像处理，缺点也是直接的，离线文档则不会显示任何图案、控件也都失效。

## bqplot示例
import numpy as np
from IPython.display import display
from bqplot import (
    OrdinalScale, LinearScale, Bars, Lines, Axis, Figure
)
 
size = 20
np.random.seed(0)
 
x_data = np.arange(size)
 
x_ord = OrdinalScale()
y_sc = LinearScale()
 
bar = Bars(x=x_data, y=np.random.randn(2, size), scales={'x': x_ord, 'y':
y_sc}, type='stacked')
line = Lines(x=x_data, y=np.random.randn(size), scales={'x': x_ord, 'y': y_sc},
             stroke_width=3, colors=['red'], display_legend=True, labels=['Line chart'])
 
ax_x = Axis(scale=x_ord, grid_lines='solid', label='X')
ax_y = Axis(scale=y_sc, orientation='vertical', tick_format='0.2f',
            grid_lines='solid', label='Y')
 
Figure(marks=[bar, line], axes=[ax_x, ax_y], title='API Example',
       legend_location='bottom-right')

其他特殊需求的作图

除了统计作图，网络可视化和GIS可视化也是很常用的，在此只做一个简单的罗列：

GIS类：

gmap：交互，使用google maps接口
ipyleaflet：交互，使用leaflet接口

网络类：

networkx：底层为matplotlib
plotly

总结

	底层实现	交互方式	语法	语言结构	备注	推荐程度
matplotlib	–	无	命令式	底层语言	可以实现复杂底层操作	★★★
gglot	matplotlib	无	陈述式	类ggplot2	建议选择plotnine	★★
plotnine	matplotlib	无	陈述式	类ggplot2	完全移植ggplot2	★★★★★
seaborn	matplotlib	无	陈述式	高级语言	有很多有用的统计图类的封装；但不适合做图拼装	★★★★★
plotly	plotly.js	前端交互	介于命令式和陈述式之间	类似JavaScript	语法类似于json配置	★★★★
bokeh	–	前端交互	命令、陈述式	同时有底层语言和高级语言	社区具有潜力	★★★
bqplot	d3.js	内核交互	命令、陈述式	有类似matplotlib底层语言，已经封装好的高级语言	内核交互	★★★★

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