Základy vizualizace
Jeden obrázek (či graf) někdy dokáže říci více než tisíc slov. U (explorativní) datové analýzy to platí dvojnásob. A jako umí být manipulativní článek o tisíci slovech, o to manipulativnější umí být "vhodně" připravený graf.
V této lekci si ukážeme, jak z dat, která už umíš načíst a se kterými provádíš mnohé aritmetické operace, vykreslíš některé základní typy grafů: sloupcový, spojnicový a bodový.
Rozmanitý svět vizualizačních knihoven v Pythonu
Zatímco ohledně knihovny pro běžné zpracování tabulkových dat panuje shoda a při zkoumání malých až středně velkých dat nepříliš exotického typu obvykle saháme po pandas, knihoven pro vizualizaci dat existuje nepřeberné množství. Každá má svoje výhody i nevýhody. My si v rámci kurzu představíme následující tři a budeme se soustředit především na to, jak je použít společně s pandas:
matplotlib- Toto je asi nejrozšířenější a v mnoha ohledech nejflexibilnější knihovna. Představuje výchozí volbu, pokud potřebuješ dobře vyhlížející statické grafy, které budou fungovat skoro všude. Značná flexibilita je vyvážena někdy ne zcela intuitivními jmény funkcí a argumentů. Pandas ji využívá interně (proto se s ní nemusíš seznámit tak detailně). Viz https://matplotlib.org/.seaborn- Cílem této knihovny je pomoci zejména se statistickými grafy. Staví na matplotlibu, ale překrývá ho "lidskou" tváří. My s ním budeme pracovat při vizualizaci složitějších vztahů mezi více proměnnými. Viz https://seaborn.pydata.org/.plotly(především její podmnožinaplotly.express) - Po této knihovně sáhneš, budeš-li chtít do své vizualizace vložit interaktivitu. Ta se samozřejmě obtížně tiskne na papír, ale zejména při práci v Jupyter notebooku umožní vše zkoumat výrazně rychleji. Viz https://plot.ly/python/.
💡 Pro zájemce o bližší vysvětlení doporučujeme podívat se na (již poněkud starší) video od Jakea Vanderplase: Python Visualizations' Landscape (https://www.youtube.com/watch?v=FytuB8nFHPQ), které shrnuje základní vlastnosti jednotlivých knihoven.
Příprava - načtení dat
Nejdříve si načteme data se zeměmi světa, ktará jsme použili již v lekci o typech. Přidáme k tomu i tabulku s vývojem některých ukazatelů v čase pro Českou republiku a hned se na ni podíváme.
Opět kód pro stažení...
Případně můžeš manuálně stáhnout tyto soubory:
# Nutné importy ze standardní knihovny
import os
import requests
# Seznam souborů (viz níže)
zdroje = [
# Země
"https://raw.githubusercontent.com/janpipek/data-pro-pyladies/master/data/countries.csv",
# Česká data
"https://raw.githubusercontent.com/janpipek/data-pro-pyladies/master/data/cze.csv"
]
for zdroj in zdroje:
# Pouze poslední část cesty adresy datového zdroje je jeho jméno
jmeno = zdroj.rsplit("/")[-1]
if not os.path.exists(jmeno):
print(f"Soubor {jmeno} ještě není stažen, jdeme na to...")
response = requests.get(zdroj)
with open(jmeno, "wb") as out:
out.write(response.content)
print(f"Soubor {jmeno} úspěšně stažen.")
else:
print(f"Soubor {jmeno} už byl stažen, použijeme místní kopii.")
print("Všechny soubory jsou staženy.")
import pandas as pd
countries = pd.read_csv("countries.csv").set_index("name")
czech = pd.read_csv("cze.csv")
czech.iloc[::5] # Každý pátý rok
Sloupcový graf (bar plot)
Úplně nejjednodušší graf, který můžeš vytvořit, je sloupcový. Vedle sebe postupně zobrazíš sloupečky vysoké podle vlastnosti, která tě zajímá. Ukazuje hodnoty jedné proměnné, aniž by je jakýmkoliv způsobem statisticky zpracovával nebo porovnával s proměnnou jinou.
V pandas se k funkcím pro kreslení grafů přistupuje pomocí tzv. accessoru .plot. To je hybridní objekt, který lze volat jako metodu (Series.plot() - použije výchozí typ grafu), anebo lze pomocí další tečky odkazovat na jeho vlastní metody, které kreslí různé typy grafů. Z pedagogických důvodů chceme začít od sloupcového grafu, který výchozí není, a tak voláme Series.plot.bar().
countries["life_expectancy"].plot.bar()
Uf, to nevypadá úplně nejpřehledněji. Zkusme totéž, jen pro země Evropské Unie. Filtrování v query očekává řadu logických hodnot, tou je i samotný sloupec "is_eu":
eu_countries = countries.query("is_eu") # nebo countries[countries["is_eu"]]
x = eu_countries["life_expectancy"].plot.bar()
💡 Grafy se nám zobrazují přímo v notebooku, ale kromě nich dostáváme zpět ještě jakýsi objekt podivné třídy matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot (jak název napovídá, je součástí knihovny matplotlib). Ten reprezentuje obdélník, do kterého se graf kreslí, společně s popisky os a dalšími prvky. S pomocí metod tohoto objektu pak lze grafickou podobu dále ladit, my se tomu ale protentokrát vyhneme, protože většinu důležitých věcí můžeme specifikovat pomocí argumentů příslušné vykreslovací metody, a netrpělivé odkážeme na Bonus č.1.
💡 Pokud chceš schovat výpis hodnoty na posledním řádku nějaké buňky notebooku (u grafů je to typické), můžeš na její konec umístit středník.
Dožívají se lidé více ve Spojeném Království nebo v Německu? To se neporovnává úplně snadno. Co kdybychom hodnoty seřadili a teprve pak zobrazili?
eu_countries["life_expectancy"].sort_values(ascending=False).plot.bar();
Názvy zemí se nečtou moc pohodlně. Co takhle to obrátit? Můžeme zkusit horizontální sloupcový graf, .plot.barh:
eu_countries["life_expectancy"].sort_values().plot.barh();
Funkce pro kreslení grafů nabízejí spoustu parametrů, které nejsou úplně dobře zdokumentované a jsou dost úzce svázány s tím, jak funguje knihovna matplotlib. Budeme si je postupně ukazovat, když nám přijdou vhod. Náš graf by se nám hodilo trošku zvětšit na výšku. Také se hodnoty od sebe příliš neliší a nastavení vlastního rozsahu na ose x by pomohlo rozdíly zvýraznit. Plus si přidáme trošku formátování.
figsizespecifikuje velikost grafu jako dvojici (tuple) velikosti v palcích v pořadí (šířka, výška). Pro volbu ideální hodnoty si prostě v notebooku zaexperimentuj.xlimspecifikuje rozsah hodnot na ose x v podobně dvojice (minimum, maximum)colorspecifikuje barvu výplně: může jít o název či o hexadecimální RGB zápisedgecolorříká, jakou barvou mají být sloupce ohraničenytitlenastavuje titulek celého grafu
eu_countries["life_expectancy"].sort_values().plot.barh(
figsize=(6, 8),
xlim=(75, 85),
color="yellow",
edgecolor="#888888", # střední šeď
title="Očekávaná doba dožití (roky)"
);
💡 Začínat sloupcové (ale i mnohé další) grafy jinde než u nuly ti pomůže všimnout si i nepatrných rozdílů. V explorativní fázi je to určitě dobrý nápad. Ovšem při prezentaci výsledků mohou zvýrazněné rozdíly mást publikum a budit dojem, že nějaký efekt je výrazně silnější než ve skutečnosti. Manipulační efekt je tím silnější, čím méně intuitivní jsou prezentovaná data. V tomto případě by asi málokdo uvěřil, že ve Španělsku žijí lidé šedesátkrát déle než v Lotyšsku, protože to neodpovídá běžnému očekávání, ale i tak na první pohled situace vypadá velice dramaticky (necháváme ti na posouzení, jestli rozdíl mezi 75 a 83, neboli cca 10 %, je obrovský či nikoliv). Novináři takto matou poměrně často - ať už úmyslně nebo omylem.
V grafu můžeme snadno zobrazit více veličin najednou, pokud jej nevytváříme skrze Series, ale DataFrame. Stačí místo jednoho sloupce dodat sloupců více (například výběrem z DataFrame) a pro každý řádek se nám zobrazí více sloupečků pod sebou.
V našem případě se podíváme na to, kolika let se dožívají muži a ženy. Zvolíme genderově stereotypní barvy (ono je to někdy intuitivnější), ale ty si je samozřejmě můžeš upravit podle libosti.
eu_countries.sort_values("life_expectancy")[["life_expectancy_male", "life_expectancy_female"]].plot.barh(
figsize=(8, 10),
xlim=(68, 88), # rozsah osy
color=["blue", "red"], # dvě různé barvy pro dva sloupce
edgecolor="#888888", # střední šeď
title="Očekávaná doba dožití (roky)"
);
Úkol: Nakresli graf porovnávající mortalitu novorozenců v jednotlivých zemích v regionu Amerika. Graf pojmenuj "Mortalita novorozenců (počet z 1000 dětí)" a země seřaď od nejvyšší mortality po nejnižší. Která země dosahuje nejvyšší úmrtnosti a která naopak nejnižší?
Úkol: Vytvoř horizontální sloupcový graf zobrazující BMI (body mass index) mužů a BMI žen v zemích s nejnižším příjmem (low_income).
- Protože Jižní Súdán neuvádí hodnoty BMI, tuto zemi vynech.
- Krajiny seřaď dle BMI mužů od nejvyšších hodnot po nejnižší.
- Graf pojmenuj "Rozdíl BMI mužů a žen v zemích s nejnižším příjmem".
- Velikost grafu zvol
(12,12)nebo jinou hodnotu, která ti přijde přehledná. - Hodnoty BMI (rozsah hodnot na ose x) zobraz od 18 do 26.
- Sloupec mužů vyplň modrou, sloupec žen růžovou.
- Sloupce ohranič šedou barvou.
Úkol: Zkus si nakreslit sloupcový graf některé z dalších charakteristik zemí (ať už evropských nebo filtrováním přes nějaký region) a zamysli se nad tím, jakou výpovědní hodnotu takový graf má.
Bodový graf (scatter plot)
Bodový graf je nejjednodušším způsobem, jak porovnat dvě různé veličiny. V soustavě souřadnic, jak se používá v matematice, každému řádku odpovídá jeden bod. Hodnoty dvou sloupců pak kódují souřadnice x a y. To se odráží i ve způsobu, jak bodový graf v pandas vytváříme.
Zavoláme metodu plot.scatter naší tabulky a dodáme jí coby argumenty x a y jména sloupců, která se pro souřadnice mají použít:
# Souvislost mezi pitím a střední dobou života
countries.plot.scatter(
x="alcohol_adults",
y="life_expectancy",
);
💡 O kauzalitách, korelacích a souvislostech mezi veličinami si budeme povídat jindy, ale taky se nemůžeš ubránit dojmu, že čím více se někde pije, tím déle se tam žije?
I bez matematické rigoróznosti poznáme, kde bude zakopaný pes. Zkusme si obarvit jednotlivé regiony světa různými (stereotypními?) barvami. Naučíme se u toho šikovnou metodu map, která hodnoty v Series nahradí podle slovníku z->do (a vrátí novou instanci Series). Sloupec world_4region obsahuje přesně 4 různé oblasti ("kontinenty"), tak nám bude stačit velice jednoduchý slovník.
Ukážeme si několik dalších argumentů:
svyjadřuje velikost (resp. přibližně plochu) symbolu v bodech (může být jedna hodnota nebo sloupec/pole hodnot)markerznačí tvar symbolu, většinou pomocí jednoho písmene, viz seznam možnostíalphavyjadřuje neprůhlednost symbolu (0 = naprosto průhledný a není vidět, 1 = neprůhledný, intenzivní, schovává vše "za sebou"). Hodí se, když máme velké množství symbolů v grafu a chceme jim dovolit, aby se překrývaly.
# Souvislost mezi pitím a střední dobou života
countries.plot.scatter(
figsize=(7, 7),
x="alcohol_adults",
y="life_expectancy",
marker="h", # Tvar symbolu: šestiúhelník - (h)exagon
s=countries["population"] / 1e6, # Velikost symbolu (na druhou) podle populace
edgecolor="black", # Barva okraje
alpha=0.5 # Poloprůhledné symboly
);
Některé parametry nemusí mít společnou hodnotu pro všechny řádky. Lze místo nich použít seznam nebo Series o správné délce, což si nyní ukážeme na barvě, kterou přizpůsobíme regionu (použijeme metodu map):
barvy_regionu = {
"europe": "blue",
"asia": "yellow",
"africa": "black",
"americas": "red"
}
barva = countries["world_4region"].map(barvy_regionu)
barva
Když teď použijeme barva v argumentu color, aplikuje se na každý bod specifická hodnota.
countries.plot.scatter(
figsize=(7, 7),
x="alcohol_adults",
y="life_expectancy",
marker="h", # Tvar symbolu: šestiúhelník - (h)exagon
color=barva, # Bohužel nejde použít jen jméno sloupce, musíme dát celé "pole" hodnot
s=countries["population"] / 1e6, # Velikost symbolu (na druhou) podle populace
edgecolor="black", # Barva okraje
alpha=0.5 # Poloprůhledné symboly
);
A tak to vlastně vypadá, že v Asii se obecně pije málo, v Americe tak středně, v Africe se lidé dožívají menšího věku, ale na první pohled v těchto skupinách zemí nevidíme žádný trend. Jediný kontinent, který se vymyká, je Evropa, kde se jak hodně pije, tak dlouho žije, ale obojí je nejspíš důsledkem moderního způsobu života. No a při bližším pohledu se naopak zdá, že v rámci Evropy větší pití znamená kratší život.
Často se stane, že jsou hodnoty obtížně souměřitelné. Například co do rozlohy či počtu obyvatelstva se na světě vyskytují země miniaturní a naopak gigantické. Rozdíly jsou řádové:
countries.plot.scatter(
x="area",
y="population",
figsize=(6,6)
);
No nic moc - odděleně vidíme cca 7 až 20 bodů a zbytek splývá v jednu velikou "kaňku". V takovém případě se hodí opustit běžné lineární měřítko. Místo něj použijeme logaritmické měřítko. K tomu slouží argumenty logx a logy (podle příslušné osy).
ax = countries.plot.scatter(
x="area",
y="population",
color="black",
figsize=(6, 6),
logx=True,
logy=True,
);
Úkol: V bodovém grafu porovnej BMI mužů s množstvím přijatých kalorií za den.
- Vymysli vhodný název grafu.
- Velikost grafu zvol
(8,8)nebo jinou hodnotu, která ti přijde přehledná. - Tvar symbolu nastav na hvězdu.
- Barva symbolu zelená.
- Velikost symbolu 30.
Úkol: Použij bodový graf na porovnání očekávané délky života (osa x) a mortality novorozenců (osa y).
- Volbu názvu grafu necháme opět na tobě.
- Velikost grafu zvol
(7,7)nebo jinou hodnotu dle svého uvážení. - Symbol nastav na žlutý čtverec s červenými okraji, velikost čtverce dle populace krajiny (
population / 1_000_000). - Průhlednost symbolu zvol
0.5. - Mortalitu novorozenců zobraz na logaritmické ose.
Jaký je vztah mezi očekávanou délkou života a mortalitou novorozenců?
Úkol: Vyzkoušej si zobrazení některých dalších dvojic veličin. Které z nich ukazují zajímavé výsledky?
Spojnicový graf (line plot)
Tento druh grafu má smysl zejména tehdy, pokud se nějaká proměnná vyvíjí spojitě v závislosti na proměnné jiné. Časové řady jsou pro to skvělým příkladem (ať už pro vztah mezi časem a veličinou, anebo dvěma veličinami, které se obě vyvíjí ve stejném čase).
Spojnicový graf vytvoříš pomocí metody plot.line. Shodou okolností je to také výchozí typ grafů pro pandas, a tak vlastně postačí plot zavolat jako metodu. Parametry má podobné jako scatter (bodový graf).
Pojďme se například podívat na vývoj očekávané doby života v Česku, jak se vyvíjela s časem od začátku 80. let:
czech.plot.line(x="year", y="life_expectancy");
Samozřejmě můžeme opět vykreslit více sloupců.
czech.plot(x="year", y=["life_expectancy_female", "life_expectancy_male"]);
Pro čárové grafy existuje několik zajímavých argumentů:
lwudává tloušťku čáry v bodechstyleje styl čáry: "-" je plná, ":" tečkovaná, "--" přerušovaná, "-." čerchovanámarkersizeje velikost symbolu, který může volitelně čáru doprovázet
czech.plot.line(
x="year",
y=["bmi_men", "bmi_women"],
lw=1,
style="--",
marker="o", # Přidáme kulaté body pro hodnoty z tabulky
markersize=3);
Čárový graf nedává smysl v případě, že na sobě dvě proměnné nejsou přímo závislé nebo se nevyvíjí společně. Zkusme například nakreslit čárový graf vztahu mezi pitím alkoholu a dobou života v jednotlivých zemích:
countries.plot.line(x="alcohol_adults", y="life_expectancy");
Dostali jsme čáranici, ze které nelze vyčíst vůbec nic. Můžeš namítnout, že hodnoty nejsou seřazené, a že by situace byla lepší, kdybychom třeba země seřadili podle spotřeby alkoholu. No pojďme to zkusit:
sorted_countries = countries.sort_values("alcohol_adults")
sorted_countries.plot.line(x="alcohol_adults", y="life_expectancy")
sorted_countries[["alcohol_adults", "life_expectancy"]]
Dává to smysl? Čára sice nelítá napříč celým grafem, "jen" zdola nahoru, ale i tak je to nesmysl, protože žádné "přirozené" uspořádání zemí neexistuje a nemá smysl se ho snažit lámáním přes koleno sestavit. V tomto případě byl bodový graf mnohem lepší volbou.
Úkol: Pojďme se podívat na vývoj mortality novorozenců v čase u nás v České republice. Vytvoř graf, který zobrazí mortalitu novorozenců od 1980 do 2013.
- Graf náležitě pojmenuj.
- Tloušťku čáry nastav na hodnotu
3. - Barva čáry červená.
- Styl: tečkovaná čára.
Jaký trend můžeme z grafu sledovat?
Úkol: Obdobně vytvořme graf s vývojem populace v České republice mezi roky 1980 a 2013.
- Název grafu a jeho velikost je na tobě.
- Hodnoty na ose y (populace) nastav od 10 mil do 11 mil.
- Čáru vykresli zelenou barvou, s tloušťkou
2a kulatými body pro jednotlivé hodnoty (marker)
Jaký byl vývoj populace v České republice?
Úkol: Zkus si nakreslit spojnicový graf časového vývoje některých dalších ukazatelů pro Česko. Co se stane, když zkusíš do jednoho obrázku dostat třeba "life_expectancy_female" a "calories_per_day"?
Ukládáme obrázky
Zatím se nám všechny grafy vykreslily v rámci Jupyter notebooku. To mnohokrát stačí, navíc lze téměř vždy pomocí kontextového menu obrázek z prohlížeče uložit manuálně. Nicméně i tento krok je dobré umět automatizovat (pro použití v často používané buňce, v cyklu, nebo např. v pžíkazové řádce).
Bohužel se na to musí trochu nepřímo - nejdřív získáme objekt typu Axis jako výsledek kreslicí funkcí, jeho pomocí získáme objekt typu Figure (ten zahrnuje celou grafickou oblast, ne "jen" jeden graf a osami), a ten teprve nabízí metodu savefig(https://matplotlib.org/3.3.1/api/_as_gen/matplotlib.figure.Figure.html#matplotlib.figure.Figure.savefig):
axes = eu_countries["life_expectancy"].plot.bar()
figure = axes.get_figure()
figure.savefig("expectancy.png", dpi=100)
Bonus: Jak kreslit pomocí jiných knihoven?
A to je ze základů vizualizace vlastně všechno, další typy grafů si ukážeme jindy.
Pokud ti to ještě nestačilo, ještě si ukážeme, jak by se bodový graf vztahu mezi očekávanou délkou života a množstvím vypitého čistého alkoholu vytvořil ve třech jiných vizualizačních knihovnách. Nebudeme to však již příliš komentovat.
Bonus 1: "čistý" matplotlib
Protože výchozí kreslení grafů v pandas staví na knihovně matplotlib a jen jednotlivé funkce obaluje a zpříjemňuje práci se sloupci, budou parametry funkcí povětšinou podobné (hlavní rozdíl je v tom, že neberou názvy sloupců, musíš předat sloupec jako takový).
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,7))
ax.scatter(
countries["alcohol_adults"],
countries["life_expectancy"],
s=countries["population"] / 1e6,
color=countries["world_4region"].map({"europe": "blue", "asia": "yellow", "africa": "black", "americas": "red"}),
edgecolor="black",
marker="h",
alpha=0.5
);
# Popisky os musíme doplnit ručně
ax.set_xlabel("alcohol_adults")
ax.set_ylabel("life_expectancy");
Galerie ukázkových příkladů matplotlib je nepřeberná: https://matplotlib.org/3.3.1/gallery/index.html
Bonus 2: seaborn
Seaborn je vhodný především pro složitější statistické grafy. Ale obsahuje též vlastní funkce, které obalují volání matplotlibu.
import seaborn as sns
sns.scatterplot(
data=countries, # Pracuje s DataFrame
x="alcohol_adults",
y="life_expectancy", # Rozumí názvům sloupců :-)
# size="population", # Velikost podle sloupce (nepříliš vhodná)
# hue="world_4region", # Umí přiřadit barvičky podle nějaké kategorie
edgecolor="black", # Toto se předá matplotlibu (viz předchozí případ)
marker="h", # Toto se předá matplotlibu (viz předchozí případ)
#### Obejdeme bug v matplotlib 3.3.1
size=countries["population"].tolist(),
hue=countries["world_4region"].tolist(),
#### Správně by měly fungovat zakomentované řádky nahoře
);
Mnoho ukázkových vizualizací najdeš na stránkách samotného projektu: https://seaborn.pydata.org/examples/index.html
Bonus 3: plotly.(express)
plotly se vymyká, protože umožňuje přímo do notebooku zobrazit interaktivní grafy, ve kterých jde libovolně zoomovat, navíc při najetí na nějaký bod ukazují užitečné doplňují tooltipy. Od verze 4.0 navíc pomocí velice elegantně designovaných funkcí v integrovaném balíčku plotly.express.
import plotly.express as px
px.scatter(
countries.reset_index(), # Vrátíme si index zpátky do tabulky (jako "name")
x="alcohol_adults",
y="life_expectancy",
size="population",
color="world_4region",
hover_name="name" # Použije se při najetí myší jako titulek pomocného balonku
)
A co bys řekl/a na mapu světa se zeměmi vybarvenými podle očekávané délky života?
px.choropleth(
countries.reset_index(),
locations="iso",
color="life_expectancy",
hover_name="name"
)
Mnoho ukázek, včetně několika se zeměmi světa, najdeš na stránkách projektu: https://plot.ly/python/plotly-express/