相当于D3.js的Python

谁能推荐一个可以进行交互式图形可视化的Python库？

我特别想要d3.js之类的东西，但python理想情况下，它也是3D的。

我看了看：

• NetworkX-仅做Matplotlib图，而那些图似乎是2D的。我没有看到任何形式的交互性，例如d3.js提供的交互性。
• graph-tool-它仅执行2D绘图，并且交互式图形非常慢。

您可以使用d3py一个python模块，该模块生成嵌入d3.js脚本的xml页面。例如 ：

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()

全面支持交互式2D和3D图形。图形使用D3.js呈现，并且可以使用Python API，matplotlib，适用于Python的ggplot，Seaborn，prettyplotlib和pandas创建。您可以缩放，平移，打开和关闭轨迹，以及在悬停时查看数据。可以将图表嵌入HTML，应用程序，仪表板和IPython笔记本中。以下是显示互动性的温度图。有关更多示例，请参见IPython Notebooks 教程库。

该文档提供了受支持的绘图类型和代码段的示例。

专门针对您的问题，您还可以从NetworkX 进行交互式绘图。



对于使用Python进行3D绘图，您可以进行类似交互的3D散点图，线图和曲面图。用WebGL绘制图。例如，查看英国掉期利率的3D图。

披露：我在Plotly团队中。

你看过文森特了吗？Vincent将Python数据对象转换为Vega可视化语法。Vega是基于D3的高级可视化工具。与D3py相比，文森特仓库已更新。尽管这些示例都是静态D3。

更多信息：

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

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

可以在Ipython中查看图形，只需添加以下代码

vincent.core.initialize_notebook()

或输出到JSON，您可以在Vega在线编辑器（http://trifacta.github.io/vega/editor/）中查看JSON输出图，或在本地的Python服务器上查看它们。有关查看的更多信息，请参见上面的pypi链接。

不知道什么时候，但是Pandas软件包应该在某个时候集成D3。 http://pandas.pydata.org/developers.html

Bokeh是一个Python可视化库，支持交互式可视化。它的主要输出后端是HTML5 Canvas，并使用客户端/服务器模型。

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

我使用的一种方法（在这里进行描述：通过Scraperwiki和networkx从OpenCorporates Data获得GEXF和JSON中的联合导演网络数据文件）运行如下：

• 使用networkx生成网络表示
• 将网络导出为JSON文件
• 将该JSON导入到d3.js中。（networkx可以导出d3.js可以导入的树和图/网络表示形式）。

该networkx JSON出口国采取以下形式：

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

或者，您可以将网络导出为GEXF XML文件，然后将该表示形式导入sigma.js Javascript可视化库。

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)

另一个选择是bokeh，它刚发布到0.3版。

对于那些推荐pyd3的人，它不再处于积极开发中，并为您指明vincent。文森特也不再积极开发，建议使用Altair。

因此，如果您要使用Python D3，请使用altair。

尝试https://altair-viz.github.io/-d3py和vincent的后继者。也可以看看

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

查看python-nvd3。它是nvd3的python包装器。看起来比d3.py更酷，并且还具有更多图表选项。

我建议使用mpld3，它结合了D3js javascript可视化和python的matplotlib。

安装和使用非常简单，并且包含一些很棒的插件和交互式内容。

http://mpld3.github.io/

情节可以为您做一些很酷的事情

https://plot.ly/

生成高度交互式的图形，可以使用其离线API轻松将其与私有服务器或网站的HTML页面一起嵌入。

更新： 我注意到它的3D绘图功能肯定，因为2D图形很棒

您还可以选择序列化数据，然后在D3.js中将其可视化，如下所示： 使用Python和Pandas创建D3强制定向网络图（Jupyter笔记本也随附！）

这是要点。您可以使用以下格式序列化图形数据：

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()

然后使用d3.js加载数据：

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

对于常规 drawGraph我将向您推荐该链接。

NetworkX有一个有趣的Java移植端口，可以完成您想要的操作。参见http://felix-kling.de/JSNetworkX/

看到：

是否有一个好的交互式3D图形库？

可接受的答案建议使用以下程序，该程序显然具有python绑定：http : //ubietylab.net/ubigraph/

编辑

我不确定NetworkX的交互性，但是您绝对可以制作3D图形。图库中至少有一个示例：

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

还有“示例”中的另一个示例。但是，这一项要求您拥有Mayavi。

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

我有一个很好的示例，可以在这里使用Python自动生成D3.js网络图：http : //brandonrose.org/ner2sna

很棒的事情是，您最终获得了自动生成的HTML和JS，并且可以将交互式D3图表嵌入到具有IFrame的笔记本中

该库d3graph将从python内部构建一个力控d3图。您可以根据边缘权重“破坏”网络，并将鼠标悬停在节点上以获取更多信息。双击节点将聚焦于该节点及其连接的边缘。

pip install d3graph

例：

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)

泰坦尼克号案例的互动示例可以在这里找到：https : //erdogant.github.io/docs/d3graph/titanic_example/index.html https://erdogant.github.io/hnet/pages/html/Use%20Cases .html