Python setara dengan D3.js

Adakah yang bisa merekomendasikan pustaka Python yang dapat melakukan visualisasi grafik interaktif ?

Saya secara khusus menginginkan sesuatu seperti d3.js tetapi untuk pythondan idealnya itu adalah 3D juga.

Saya telah melihat:

• NetworkX - hanya melakukan Matplotlibplot dan yang tampaknya 2D. Saya tidak melihat interaktivitas apa pun, seperti yang d3.jsmemberi, seperti menarik node.
• graph-tool - ia hanya melakukan plot 2D dan memiliki grafik interaktif yang sangat lambat .

Anda bisa menggunakan d3py modul python yang menghasilkan halaman xml yang menyematkan skrip d3.js. Sebagai contoh :

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()

Plotly mendukung grafik 2D dan 3D interaktif. Grafik dirender dengan D3.js dan dapat dibuat dengan Python API , matplotlib , ggplot untuk Python , Seaborn , prettyplotlib , dan pandas . Anda dapat memperbesar, menggeser, mengaktifkan dan menonaktifkan jejak, dan melihat data saat melayang. Plot dapat disematkan di HTML, aplikasi, dasbor, dan Notebook IPython. Di bawah ini adalah grafik suhu yang menunjukkan interaktivitas. Lihat galeri tutorial Notebook IPython untuk contoh lebih lanjut.

The docs memberikan contoh jenis petak didukung dan potongan kode.

Khusus untuk pertanyaan Anda, Anda juga dapat membuat plot interaktif dari NetworkX.



Untuk plot 3D dengan Python, Anda dapat membuat plot 3D sebar, garis, dan permukaan yang juga interaktif. Plot dirender dengan WebGL. Misalnya, lihat grafik 3D tarif Swap Inggris Raya.

Pengungkapan: Saya berada di tim Plotly.

Pernahkah Anda melihat Vincent? Vincent mengambil objek data Python dan mengubahnya menjadi tata bahasa visualisasi Vega. Vega adalah alat visualisasi tingkat tinggi yang dibangun di atas D3. Dibandingkan dengan D3py, vincent repo telah diperbarui baru-baru ini. Padahal contoh semua D3 statis.

Info lebih lanjut:

• https://github.com/wrobstory/vincent

• https://pypi.python.org/pypi/vincent/0.1.6

Grafik bisa dilihat di Ipython, cukup tambahkan kode ini

vincent.core.initialize_notebook()

Atau output ke JSON di mana Anda dapat melihat grafik output JSON di editor online Vega ( http://trifacta.github.io/vega/editor/ ) atau melihatnya di server Python Anda secara lokal. Info lebih lanjut tentang melihat dapat ditemukan di link pypi di atas.

Tidak yakin kapan, tetapi paket Pandas harus memiliki integrasi D3 di beberapa titik. http://pandas.pydata.org/developers.html

Bokeh adalah pustaka visualisasi Python yang mendukung visualisasi interaktif. Backend keluaran utamanya adalah HTML5 Canvas dan menggunakan model klien / server.

contoh: http://continuumio.github.io/bokehjs/

Satu resep yang telah saya gunakan (dijelaskan di sini: Co-Director Network Data Files di GEXF dan JSON dari OpenCorporates Data melalui Scraperwiki dan networkx ) berjalan sebagai berikut:

• menghasilkan representasi jaringan menggunakan networkx
• ekspor jaringan sebagai file JSON
• impor yang JSON ke dalam untuk d3.js . ( networkx dapat mengekspor representasi pohon dan grafik / jaringan yang dapat diimpor d3.js ).

The networkx eksportir JSON mengambil bentuk:

from networkx.readwrite import json_graph
import json
print json.dumps(json_graph.node_link_data(G))

Atau, Anda dapat mengekspor jaringan sebagai file XML GEXF dan kemudian mengimpor representasi ini ke pustaka visualisasi 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)

Pilihan lainnya adalah bokeh yang baru saja masuk ke versi 0.3.

Bagi mereka yang merekomendasikan pyd3 , itu tidak lagi dalam pengembangan aktif dan mengarahkan Anda ke vincent . Vincent juga tidak lagi aktif dalam pengembangan dan merekomendasikan penggunaan altair .

Jadi jika Anda menginginkan pythonic d3, gunakan altair.

Coba https://altair-viz.github.io/ - penerus d3py dan vincent. Lihat juga

• https://altair-viz.github.io/gallery/index.html
• https://speakerdeck.com/jakevdp/bespoke-visualizations-with-a-declarative-twist

Lihat python-nvd3 . Ini adalah pembungkus python untuk nvd3. Terlihat lebih keren dari d3.py dan juga memiliki lebih banyak opsi bagan.

Saya akan menyarankan menggunakan mpld3 yang menggabungkan visualisasi javascript D3js dengan matplotlib dari python.

Instalasi dan penggunaannya sangat sederhana dan memiliki beberapa plugin keren dan barang interaktif.

http://mpld3.github.io/

Plotly dapat melakukan beberapa hal keren untuk Anda

https://plot.ly/

Menghasilkan grafik yang sangat interaktif yang dapat dengan mudah disematkan ke dalam halaman HTML untuk server pribadi atau situs web Anda menggunakan API offline-nya.

Pembaruan: Saya perhatikan yakin tentang kemampuan plot 3D-nya, karena grafik 2D luar biasa Terima kasih

Anda juga dapat memilih untuk membuat serial data Anda dan kemudian memvisualisasikannya di D3.js, seperti yang dilakukan di sini: Gunakan Python & Pandas untuk Membuat Diagram Jaringan Terarah Gaya D3 (Muncul dengan notebook jupyter juga!)

Inilah intinya. Anda membuat serial data grafik Anda dalam format ini:

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()

Kemudian Anda memuat data dengan d3.js:

d3.json("pcap_export.json", drawGraph);

Untuk rutinitas, drawGraphsaya merujuk Anda ke tautannya.

Ada port NetworkX yang menarik ke Javascript yang mungkin melakukan apa yang Anda inginkan. Lihat http://felix-kling.de/JSNetworkX/

Lihat:

Apakah ada pustaka grafik 3D interaktif yang bagus?

Jawaban yang diterima menyarankan program berikut, yang tampaknya memiliki pengikatan python: http://ubietylab.net/ubigraph/

Edit

Saya tidak yakin tentang interaktivitas NetworkX, tetapi Anda pasti dapat membuat grafik 3D. Setidaknya ada satu contoh di galeri:

http://networkx.lanl.gov/examples/drawing/edge_colormap.html

Dan contoh lain di 'contoh'. Yang ini, bagaimanapun, mengharuskan Anda memiliki Mayavi.

http://networkx.lanl.gov/examples/3d_drawing/mayavi2_spring.html

Saya punya contoh bagus untuk membuat diagram jaringan D3.js secara otomatis menggunakan Python di sini: http://brandonrose.org/ner2sna

Yang keren adalah Anda berakhir dengan HTML dan JS yang dibuat secara otomatis dan dapat menyematkan bagan D3 interaktif di buku catatan dengan IFrame

Pustaka d3graphakan membangun grafik d3 yang diarahkan secara paksa dari dalam python. Anda dapat "merusak" jaringan berdasarkan bobot edge, dan mengarahkan kursor ke node untuk informasi selengkapnya. Klik dua kali pada node akan fokus pada node dan ujung-ujungnya yang terhubung.

pip install d3graph

Contoh:

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)

Contoh interaktif dari kasus-titanic dapat ditemukan di sini: https://erdogant.github.io/docs/d3graph/titanic_example/index.html https://erdogant.github.io/hnet/pages/html/Use%20Cases .html