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# Plots, Datenvisualisierung und Grafik in Julia
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Es gibt zahlreiche Grafikpakete für Julia. Das Folgende ist nur eine kleine Auswahl.
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## Reines Julia: Makie.jl
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`Makie` bezeichnet sich selbst als _"data visualization ecosystem for Julia"_.
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Es ist vollständig in Julia geschrieben und bietet als _backends_ `Cairo` (Vektorgrafik), `OpenGL` und `WebGL` an.
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- [Makie.jl](https://docs.makie.org/stable/)
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- [Beautiful Makie](https://beautiful.makie.org/) - eine Seite mit vielen Beispielen
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## Einbindung anderer Grafikbibliotheken
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Viele Pakete liefern ein Interface zu existierender hochwertiger Visualisierungsssoftware.
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### JavaScript: Interaktive Plots und Visualisierungen im Browser
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- [PlotlyJS.jl](http://juliaplots.org/PlotlyJS.jl/stable/examples/3d/) Interface zur PlotlyJS-Grafikbibliothek
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- [Bokeh.jl](https://cjdoris.github.io/Bokeh.jl/stable/gallery/) Interface zur Bokeh-Grafikbibliothek
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- [VegaLite.jl](https://www.queryverse.org/VegaLite.jl/stable/) Interface zu VegaLite, vor allem statistische Plots
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In der Regel kann man die Grafiken auch in ein Bildformat wie PNG exportieren.
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### Cairo: 2D Vektorgrafik
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- [Luxor.jl](http://juliagraphics.github.io/Luxor.jl/stable/) für Vektorgrafik
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- [Javis.jl](https://juliaanimators.github.io/Javis.jl/stable/) für animierte Vektorgrafik
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### Matplotlib (Python)
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- [PyPlot.jl](https://github.com/JuliaPy/PyPlot.jl)
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- weitgehende 1:1-Übertragung der Python-API, deswegen wird auch auf die [Matplotlib-Dokumentation](https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html) verwiesen
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- Beispiele mit Gegenüberstellung Python/Julia: [https://gist.github.com/gizmaa/7214002](https://gist.github.com/gizmaa/7214002)
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### ggplot2 (R)
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- [TidierPlots.jl](https://github.com/TidierOrg/TidierPlots.jl) "is a 100% Julia implementation of the R package ggplot2 powered by Makie.jl."
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## Plots.jl
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```{julia}
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using Plots
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plotly()
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x = 1:33
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y = rand(33)
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plot(x, y, linecolor =:green, bg_inside =:pink, line =:solid, label = "Wasserstand")
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```
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- [Plots.jl](https://docs.juliaplots.org/latest/) ist konzipiert als ein einheitliches Interface zu verschiedenen _backends_ (Grafikbibliotheken).
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> Man kann zu einem anderen _backend_ wechseln und dieselben Plot-Kommandos und -Attribute verwenden.
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- Einige _backends_:
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- [GR](https://gr-framework.org/)
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- PyPlot (d.h., Matplotlib)
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- Plotly(JS)
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__Im Rest dieses Notebooks wird Plots.jl vorgestellt.__
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## einige _backends_
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```julia
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using Plots
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backend() # Anzeige des gewählten backends, GR ist der default
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```
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```julia
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x = 1:30
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y = rand(30)
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plot(x, y, linecolor =:green, bg_inside =:pink, line =:solid, label = "Wasserstand")
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```
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```julia
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# wir wechseln das backend zu
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# plotly/js
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plotly()
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```
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```julia
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# dasselbe Plot-Kommando
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# das ist interaktiv (zoom in/out, pan),
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# 'überlebt' aber leider die PDF-Konvertierung des notebooks nicht
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plot(x, y, linecolor =:green, bg_inside =:pink, line =:solid, label = "Wasserstand")
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```
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```julia
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# und noch ein backend
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pyplot()
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```
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```julia
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plot(x, y, linecolor =:green, bg_inside =:pink, line =:solid, label = "Wasserstand")
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```
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```julia
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# zurück zu GR als backend
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gr()
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```
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## Plots.jl und recipes
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Andere Pakete können die Möglichkeiten von `Plots.jl` erweitern, indem sie _recipes_ für spezielle Plots und Datenstrukturen definieren, siehe [https://docs.juliaplots.org/latest/ecosystem/](https://docs.juliaplots.org/latest/ecosystem/), z.B.:
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- `StatsPlots.jl` direktes Plotten von Dataframes, spezielle statistische Plots,...
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- `GraphRecipes.jl` [Plotten von Graphstrukturen](https://docs.juliaplots.org/stable/graphrecipes/examples/)
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- ...
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## Einige Verschönerungen
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```julia
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using Plots.PlotMeasures # für Angaben in mm, cm,...
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using LaTeXStrings # für LaTeX-Konstrukte in Plot-Beschriftungen
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using PlotThemes # vorgefertigte Themen
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```
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```julia
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# Liste der Themen
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keys(PlotThemes._themes)
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```
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```julia
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Plots.showtheme(:juno)
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```
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```julia
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Plots.showtheme(:dao)
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```
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```julia
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# so legt man ein Thema für die folgenden Plots fest:
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theme(:dao)
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# Wir wollen es wieder langweilig haben...
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theme(:default)
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```
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## Funktionen in Plots.jl
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```
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plot()
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scatter()
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contour()
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heatmap()
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histogram()
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bar()
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plot3d()
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... und weitere
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```
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Diese Funktionen erzeugen ein neues `Plot`-Objekt.
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Die Varianten mit Ausrufezeichen `plot!(), scatter!(),...` modifizieren das letzte `Plot`-Objekt oder das `Plot`-Objekt, das ihnen als 1. Argument übergeben wird:
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```julia
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x = range(0,10, length=40) # 40 x-Werte von 0 bis 10
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pl1 = plot(x, sin.(x))
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```
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```julia
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pl1a = deepcopy(pl1) # unmodifizierte copy aufheben
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pl2 = plot!(x, cos.(x)) # modifiziert pl1
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```
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```julia
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pl3 = scatter!(pl1a, x, cos.(x)) # add to (copy of) original Plot
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```
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Plot-Objekte kann man als Grafikdateien (PDF, SVG, PNG,...) abspeichern:
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```julia
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savefig(pl2, "pl2.png")
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```
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```julia
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;ls -l pl2.png
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```
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... oder zB als Sub-Plots mit einem layout-Parameter zusammenfügen:
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```julia
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plot(pl1, pl2, pl3, layout = (1,3))
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```
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```julia
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plot(pl1, pl2, pl3, layout = (3,1))
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```
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## Input-Daten
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- im einfachsten Fall ein Vektor von $m$ `x`-Werten und ein gleichlanger Vektor von $m$ `y`-Werten
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- falls $y$ eine $m\times n$-Matrix ist, wird jeder Spaltenvektor als eine `Series` angesehen und es werden $n$ Kurven geplottet:
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```julia
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plot(x, [sin.(x) cos.(x) sqrt.(x)])
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```
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- Durch eine `layout`-Angabe kann man die einzelnen `series` auch in einzelnen Subplots
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unterbringen.
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- Man kann `layouts` auch schachteln und explizite Breiten/Höhenangaben verwenden.
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```julia
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theme(:dark)
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la1 = @layout [
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a{0.3w} [ b
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c{0.2h} ]
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]
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plot(x, [sin.(x) cos.(x) sqrt.(x)] , layout = la1)
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```
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## Plot-Attribute
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`Plots.jl` teilt die Attribute in 4 Gruppen ein:
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```julia
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plotattr(:Plot) # Attribute für den Gesamtplot
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```
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```julia
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plotattr(:Subplot) # Attribute für einen Teilplot
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```
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```julia
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plotattr(:Axis) # Attribute für eine Achse
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```
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```julia
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plotattr(:Series) # Attribute für eine Serie, also zB ein Linienzug im Plot
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```
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```julia
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# Zur Erinnerung nochmal:
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using Plots
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using Plots.PlotMeasures # für Angaben in mm, cm,...
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using LaTeXStrings # für LaTeX-Konstrukte in Plot-Beschriftungen
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using PlotThemes # vorgefertigte Themen
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```
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```julia
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xs = range(0, 2π, length = 100)
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data = [sin.(xs) cos.(xs) 2sin.(xs) (x->sin(x^2)).(xs)]
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pl10 = plot(xs, data,
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fontfamily="Computer Modern",
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# LaTeX-String L"" ist im Math-mode
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title = L"\textrm{Winkelfunktionen}\ \sin(\alpha), \cos(\alpha), 2\sin(\alpha), \sin(\alpha^2)",
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xlabel = L"\textrm{ Winkel\ } \alpha",
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ylabel = L"\textrm{Funktionswert}",
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# 1x4-Matrizen mit Farben, Marker,... für die 4 'Series'
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color=[:black :green RGB(0.3, 0.8, 0.2) :blue ],
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markers = [:rect :circle :utriangle :diamond],
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markersize = [3 3 0 6],
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linewidth = [1 3 1 5],
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linestyle = [:solid :dash :dot :solid ],
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# Achsen
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xlim = (0, 6.6),
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ylim = (-2, 2.3),
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yticks = -2:.4:2.3,
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legend = :bottomleft,
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label = [ L"\sin(\alpha)" "cos" "2sin" L"\sin(\alpha^2)"],
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top_margin = 5mm,
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)
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# Zusatzelement
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annotate!(pl10, 4.1, 1.8, text("nicht schön, aber viel",10))
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```
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### Säulendiagramm
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```julia
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using RDatasets
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Inhalt: über 700 freie (_"public domain"_) Datensätze, darunter z.B:
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- Passagierliste der _Titanic_
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- Verbrauchsdaten amerikanischer Autos aus den 70ern
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- historische Währungskurse
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```julia
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RDatasets.datasets()
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```
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```julia
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cars = dataset("datasets", "mtcars")
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```
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```julia
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theme(:bright)
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bar(cars.Model, cars.MPG,
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label = "Miles/Gallon",
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title = "Models and Miles/Gallon",
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xticks =:all,
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xrotation = 45,
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size = [600, 400],
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legend =:topleft,
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bottom_margin = 10mm
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)
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```
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```julia
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```
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