Python数据可视化01: mpld3安装与使用

Python可视化工具使用最多的应该是matplotlib库了，今天推荐一款感觉不错的python数据可视化库: mpld3，结合了matplotlib和d3.js库，能够绘制出漂亮可交互的图形。mpld3能够导出HTML代码以及在jupyter notebook中使用。下面主要介绍mpld3安装中遇到的问题以及初次使用。

安装

安装很简单，输入命令:
pip install mpld3
可能还会需要一些matplotlib等依赖库，照着提示依次安装就好了。
刚开始运行官方给的demo时会报如下错误

网上查找说是要修改mpld3包下的_display.py文件

修改NumpyEncoder类为上述代码
运行则不会报上述错

mpld3绘制散点图

下面就来使用官方的demo简单的绘制一个散点图. 分别在浏览器里和jupyter notebook下查看

浏览器查看

代码如下:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import mpld3

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(facecolor='#EEEEEE'))
N = 100

scatter = ax.scatter(np.random.normal(size=N),
                     np.random.normal(size=N),
                     c=np.random.random(size=N),
                     s=1000 * np.random.random(size=N),
                     alpha=0.3,
                     cmap=plt.cm.jet)
ax.grid(color='white', linestyle='solid')

ax.set_title("Scatter Plot (with tooltips!)", size=20)

labels = ['point {0}'.format(i + 1) for i in range(N)]
tooltip = mpld3.plugins.PointLabelTooltip(scatter, labels=labels)
mpld3.plugins.connect(fig, tooltip)

mpld3.show()
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注意官方给的上述subplots函数中axisbg要换成facecolor，否则会报错（由于matplotlib版本变化，有些函数使用不同）
在浏览器中查看效果如下：

使用jupyter notebook

代码如下:

#%%
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import mpld3

mpld3.enable_notebook()
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw=dict(facecolor='#EEEEEE'))
ax.grid(color='white', linestyle='solid')
N = 50
scatter = ax.scatter(np.random.normal(size=N),
                     np.random.normal(size=N),
                     c=np.random.random(size=N),
                     s = 1000 * np.random.random(size=N),
                     alpha=0.3,
                     cmap=plt.cm.jet)
ax.set_title("D3 Scatter Plot", size=18);
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结果如下:

我使用的是vscode，在vscode下安装了jupyter插件，可以直接在vscode中运行jupyter了。

参考：

1. http://mpld3.github.io/examples/scatter_tooltip.html
2. https://stackoverflow.com/questions/50504053/attributeerror-unknown-property-axisbg
3. https://github.com/javadba/mpld3/commit/57ed37dbc4749259b1b46cba8bf28de802972adb#diff-8b999b31bb7f3c71cd4356a56a712e33
4. https://github.com/DonJayamanne/pythonVSCode/wiki/Jupyter-Examples