ใครช่วยแนะนำไลบรารี Python ที่สามารถสร้างภาพกราฟเชิงโต้ตอบได้บ้าง?
ฉันต้องการบางอย่างเช่นd3.js เป็นพิเศษแต่สำหรับpythonและควรเป็น 3D ด้วย
ฉันได้ดู:
Matplotlibล็อตและดูเหมือนว่าจะเป็น 2D ฉันไม่เห็นการโต้ตอบแบบใดแบบหนึ่งd3.jsเช่นการดึงโหนดไปรอบ ๆคำตอบ:
คุณสามารถใช้d3pyโมดูล python ที่สร้างเพจ xml ที่ฝังสคริปต์ d3.js ตัวอย่างเช่น :
import d3py
import networkx as nx
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
G = nx.Graph()
G.add_edge(1,2)
G.add_edge(1,3)
G.add_edge(3,2)
G.add_edge(3,4)
G.add_edge(4,2)
# use 'with' if you are writing a script and want to serve this up forever
with d3py.NetworkXFigure(G, width=500, height=500) as p:
p += d3py.ForceLayout()
p.show()with d3py.NetworkXFigure(G, width=500, height=500, host="localhost") as p:แต่ผมต้องแก้ไขหนึ่งในสายไป ฉันตรวจสอบการกระทำล่าสุดของd3pyที่ github (SHA: 4e92a90f4003370bc086e0f57b19fca1bd4e8fba)
รองรับการสร้างกราฟแบบ 2D และ 3D แบบโต้ตอบ กราฟจะแสดงผลด้วย D3.js และสามารถสร้างขึ้นด้วยงูหลาม API , matplotlib , ggplot สำหรับงูหลาม , ทะเล , prettyplotlibและหมีแพนด้า คุณสามารถซูมแพนสลับเปิดและปิดการติดตามและดูข้อมูลบนโฮเวอร์ได้ พล็อตสามารถฝังอยู่ใน HTML แอปแดชบอร์ดและโน้ตบุ๊ก IPython ด้านล่างนี้เป็นกราฟอุณหภูมิที่แสดงการโต้ตอบ ดูแกลเลอรีของบทเรียนIPython Notebooks สำหรับตัวอย่างเพิ่มเติม
เอกสารให้ตัวอย่างของประเภทที่พล็อตได้รับการสนับสนุนและโค้ด
สำหรับคำถามของคุณโดยเฉพาะคุณสามารถสร้างแผนการโต้ตอบจาก NetworkX ได้
สำหรับการพล็อต 3 มิติด้วย Python คุณสามารถสร้างแผนภูมิกระจายเส้นและพื้นผิว 3 มิติที่มีการโต้ตอบในลักษณะเดียวกัน พล็อตแสดงผลด้วย WebGL ตัวอย่างเช่นดูกราฟ 3 มิติของอัตราแลกเปลี่ยนสหราชอาณาจักร
การเปิดเผยข้อมูล: ฉันอยู่ในทีม Plotly
คุณมองไปที่ Vincent หรือยัง? Vincent ใช้วัตถุข้อมูล Python และแปลงเป็นไวยากรณ์การสร้างภาพ Vega Vega เป็นเครื่องมือสร้างภาพระดับสูงที่สร้างขึ้นจาก D3 เมื่อเทียบกับ D3py แล้ว vincent repo ได้รับการอัปเดตเมื่อเร็ว ๆ นี้ แม้ว่าตัวอย่างจะเป็น D3 แบบคงที่ทั้งหมด
ข้อมูลเพิ่มเติม:
สามารถดูกราฟได้ใน Ipython เพียงเพิ่มโค้ดนี้
vincent.core.initialize_notebook()หรือส่งออกไปยัง JSON ซึ่งคุณสามารถดูกราฟเอาต์พุต JSON ในตัวแก้ไขออนไลน์ของ Vega ( http://trifacta.github.io/vega/editor/ ) หรือดูบนเซิร์ฟเวอร์ Python ภายในเครื่อง ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการรับชมสามารถพบได้ในลิงค์ pypi ด้านบน
ไม่แน่ใจว่าเมื่อไหร่ แต่แพ็คเกจ Pandas ควรมีการรวม D3 ในบางจุด http://pandas.pydata.org/developers.html
Bokeh เป็นไลบรารีการแสดงภาพ Python ที่รองรับการแสดงภาพแบบโต้ตอบ แบ็กเอนด์เอาต์พุตหลักคือผ้าใบ HTML5 และใช้โมเดลไคลเอ็นต์ / เซิร์ฟเวอร์
ตัวอย่าง: http://continuumio.github.io/bokehjs/
สูตรหนึ่งที่ฉันได้ใช้ (อธิบายที่นี่: Co-Director Network Data Files ใน GEXF และ JSON จาก OpenCorporates Data ผ่าน Scraperwiki และ networkx ) ทำงานดังนี้:
networkxส่งออก JSONใช้รูปแบบ:
from networkx.readwrite import json_graph
import json
print json.dumps(json_graph.node_link_data(G))หรือคุณสามารถเอ็กซ์พอร์ตเครือข่ายเป็นไฟล์GEXF XML จากนั้นอิมพอร์ตการแสดงข้อมูลนี้ลงในไลบรารีการแสดงภาพ Javascript sigma.js
from xml.etree.cElementTree import tostring
writer=gf.GEXFWriter(encoding='utf-8',prettyprint=True,version='1.1draft')
writer.add_graph(G)
print tostring(writer.xml)อีกทางเลือกหนึ่งคือโบเก้ซึ่งเพิ่งเปลี่ยนเป็นเวอร์ชัน 0.3
สำหรับผู้ที่แนะนำpyd3มันไม่อยู่ภายใต้การพัฒนางานและจุดให้คุณvincent vincent นี้ยังไม่อยู่ภายใต้การพัฒนางานและแนะนำให้ใช้Altair
ดังนั้นหากคุณต้องการ pythonic d3 ให้ใช้ altair
ลองhttps://altair-viz.github.io/ - ตัวตายตัวแทนของ d3py และ vincent ดูสิ่งนี้ด้วย
ตรวจสอบหลาม nvd3 เป็น python wrapper สำหรับ nvd3 ดูเท่กว่า d3.py และยังมีตัวเลือกแผนภูมิเพิ่มเติม
ฉันขอแนะนำให้ใช้ mpld3 ซึ่งรวมการแสดงภาพจาวาสคริปต์ D3js กับ matplotlib ของ python
การติดตั้งและการใช้งานนั้นง่ายมากและมีปลั๊กอินที่ยอดเยี่ยมและเนื้อหาแบบโต้ตอบ
Plotlyสามารถทำของดีๆให้คุณได้
สร้างกราฟเชิงโต้ตอบขั้นสูงที่สามารถฝังเข้ากับหน้า HTML สำหรับเซิร์ฟเวอร์ส่วนตัวหรือเว็บไซต์ของคุณได้อย่างง่ายดายโดยใช้ off line API
อัปเดต: ฉันทราบว่ามีความสามารถในการพล็อต 3 มิติสำหรับกราฟ 2 มิตินั้นยอดเยี่ยมมากขอบคุณ
นอกจากนี้คุณยังสามารถเลือกที่จะทำให้ข้อมูลของคุณเป็นอนุกรมแล้วแสดงภาพใน D3.js ได้เช่นกัน: ใช้ Python & Pandas เพื่อสร้าง D3 Force Directed Network Diagram (มาพร้อมกับสมุดบันทึก jupyterเช่นกัน!)
นี่คือส่วนสำคัญ คุณจัดลำดับข้อมูลกราฟของคุณในรูปแบบนี้:
import json
json_data = {
"nodes":[
{"name":"Myriel","group":1},
{"name":"Napoleon","group":1},
{"name":"Mlle.Baptistine","group":1},
{"name":"Mme.Magloire","group":1},
{"name":"CountessdeLo","group":1},
],
"links":[
{"source":1,"target":0,"value":1},
{"source":2,"target":0,"value":8},
{"source":3,"target":0,"value":10},
{"source":3,"target":2,"value":6},
{"source":4,"target":0,"value":1},
{"source":5,"target":0,"value":1},
]
}
filename_out = 'graph_data.json'
json_out = open(filename_out,'w')
json_out.write(json_data)
json_out.close()จากนั้นคุณโหลดข้อมูลด้วย d3.js:
d3.json("pcap_export.json", drawGraph);อย่างไรก็ตามสำหรับกิจวัตรประจำวันdrawGraphฉันแนะนำคุณไปที่ลิงค์
มีพอร์ตที่น่าสนใจของ NetworkX ถึง Javascript ที่สามารถทำสิ่งที่คุณต้องการได้ ดูhttp://felix-kling.de/JSNetworkX/
ดู:
มีไลบรารีกราฟ 3 มิติเชิงโต้ตอบที่ดีหรือไม่?
คำตอบที่ได้รับการยอมรับแนะนำโปรแกรมต่อไปนี้ซึ่งเห็นได้ชัดว่ามีการผูก python: http://ubietylab.net/ubigraph/
แก้ไข
ฉันไม่แน่ใจเกี่ยวกับการโต้ตอบของ NetworkX แต่คุณสามารถสร้างกราฟ 3 มิติได้อย่างแน่นอน มีอย่างน้อยหนึ่งตัวอย่างในแกลเลอรี:
http://networkx.lanl.gov/examples/drawing/edge_colormap.html
และอีกตัวอย่างหนึ่งใน 'ตัวอย่าง' อย่างไรก็ตามอันนี้คุณต้องมี Mayavi
http://networkx.lanl.gov/examples/3d_drawing/mayavi2_spring.html
ฉันมีตัวอย่างที่ดีในการสร้างไดอะแกรมเครือข่าย D3.js โดยอัตโนมัติโดยใช้ Python ที่นี่: http://brandonrose.org/ner2sna
สิ่งที่ยอดเยี่ยมคือคุณจบลงด้วย HTML และ JS ที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติและสามารถฝังแผนภูมิ D3 แบบโต้ตอบในสมุดบันทึกที่มี IFrame
ไลบรารีd3graphจะสร้างกราฟ d3 แบบบังคับจากภายใน python คุณสามารถ "ทำลาย" เครือข่ายตามน้ำหนักขอบและวางเมาส์เหนือโหนดเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติม ดับเบิลคลิกที่โหนดจะโฟกัสไปที่โหนดและขอบที่เชื่อมต่อ
pip install d3graphตัวอย่าง:
source = ['node A','node F','node B','node B','node B','node A','node C','node Z']
target = ['node F','node B','node J','node F','node F','node M','node M','node A']
weight = [5.56, 0.5, 0.64, 0.23, 0.9,3.28,0.5,0.45]
# Import library
from d3graph import d3graph, vec2adjmat
# Convert to adjacency matrix
adjmat = vec2adjmat(source, target, weight=weight)
print(adjmat)
# target node A node B node F node J node M node C node Z
# source
# node A 0.00 0.0 5.56 0.00 3.28 0.0 0.0
# node B 0.00 0.0 1.13 0.64 0.00 0.0 0.0
# node F 0.00 0.5 0.00 0.00 0.00 0.0 0.0
# node J 0.00 0.0 0.00 0.00 0.00 0.0 0.0
# node M 0.00 0.0 0.00 0.00 0.00 0.0 0.0
# node C 0.00 0.0 0.00 0.00 0.50 0.0 0.0
# node Z 0.45 0.0 0.00 0.00 0.00 0.0 0.0
# Example A: simple interactive network
out = d3graph(adjmat)
# Example B: Color nodes
out = d3graph(adjmat, node_color=adjmat.columns.values)
# Example C: include node size
node_size = [10,20,10,10,15,10,5]
out = d3graph(adjmat, node_color=adjmat.columns.values, node_size=node_size)
# Example D: include node-edge-size
out = d3graph(adjmat, node_color=adjmat.columns.values, node_size=node_size, node_size_edge=node_size[::-1], cmap='Set2')
# Example E: include node-edge color
out = d3graph(adjmat, node_color=adjmat.columns.values, node_size=node_size, node_size_edge=node_size[::-1], node_color_edge='#00FFFF')
# Example F: Change colormap
out = d3graph(adjmat, node_color=adjmat.columns.values, node_size=node_size, node_size_edge=node_size[::-1], node_color_edge='#00FFFF', cmap='Set2')
# Example H: Include directed links. Arrows are set from source -> target
out = d3graph(adjmat, node_color=adjmat.columns.values, node_size=node_size, node_size_edge=node_size[::-1], node_color_edge='#00FFFF', cmap='Set2', directed=True)
ตัวอย่างแบบโต้ตอบจากกรณีไททานิกสามารถพบได้ที่นี่: https://erdogant.github.io/docs/d3graph/titanic_example/index.html https://erdogant.github.io/hnet/pages/html/Use%20Cases .html