Python ユーザでも『データ可視化入門』で練習できるようにパッケージを作った + Plotnine との互換性ガイド - ill-identified diary

概要 pysocviz が提供する機能 ggplot2 と同じようにできないところとその対策 aes() にクオートされてない変数を指定できない R のように改行できない ggplot2 で使えた色名が使えない ggplot2 で使えた linetype が使えない 文字化けの回避 ggrepel パッケージの利用 scales::percent などの単位・スケール指定 テーマや色パレットのプリセットを変更したい場合 subtitle/caption が表示されない 複数のグラフを連結できない hjust/vjust が使えない グラフ内の図形やテキストの大きさのバランスがおかしい geom_smooth/stat_smooth で一般化加法モデル (GAM) による平滑化ができない geom_quantile の method 指定ができない geom_smooth/stat_smoo

[ill-identified]

@takilog さん コメントありがとうございます. 確かにこの記事はplotnineがどこまでできてどこまでが難しいかという話が不足していたので, 後半のセクションに書き足しました

[takilog]

主張は賛成できるけど一方で世の中matplotlibはたくさんあふれてて作例探すのが出来る利点あるからな，難しい．マイナーなフレームワーク行けば行くほどドンピシャなやつに設定するの難しくなるイメージ

[ys0000]

matplotlibも良いものだけど、Rと比較すると機能面で不足がみられるのか。

[kairusyu]

ggplot2の偉大さがわかる

[hategoru]

いつかやる

[peketamin]

“Healy の “Data Visualization: A Practical Introduction” (邦訳『データ可視化入門』) は R の ggplot2 の作例が豊富”