Python+Matplotlib绘制发散条形图的示例代码
作者:SpikeKing
发散条形图(Diverging Bar)是一种用于显示数据分布的图表,可以帮助我们比较不同类别或分组的数据的差异和相对性,本文介绍了Matplotlib绘制发散条形图的函数源码,需要的可以参考一下
发散条形图(Diverging Bar)是一种用于显示数据分布的图表,可以帮助我们比较不同类别或分组的数据的差异和相对性。发散条形图的特点是,以一个中心点为基准,将数据分为两个方向,通常用不同的颜色来表示正负或高低。
示例如下:
源码如下:
#!/usr/bin/env python # -- coding: utf-8 -- """ Copyright (c) 2022. All rights reserved. Created by C. L. Wang on 2023/6/6 """ import os import matplotlib.pyplot as plt from myutils.project_utils import read_excel_to_df from root_dir import DATA_DIR def diverging_bar( df, value_col, y_ticks_col, x_label="", y_label="", title="", is_grid=False, is_show=False, save_name="" ): """ 默认数据存储至 df["diff"] 字段 :param df: 数据 :param value_col: 数值列 :param y_ticks_col: 标签列 :return: """ # 准备数据 df['colors'] = ['red' if x < 0 else 'green' for x in df[value_col]] df.sort_values(value_col, inplace=True) df.reset_index(inplace=True) plt.figure(figsize=(12, 12), dpi=80) # 设置数据 plt.hlines(y=df.index, xmin=0, xmax=df[value_col], color=df.colors, alpha=0.4, linewidth=8) # 设置标签 # plt.yticks(df.index, df[y_ticks_col], fontsize=12) # y轴 plt.yticks(df.index, df[y_ticks_col], fontsize=12) # y轴 # 设置图表说明 if x_label: plt.gca().set(xlabel=f'${x_label}$') if y_label: plt.gca().set(ylabel=f'${y_label}$') # $$符号表示斜体 plt.title(title, fontdict={'size': 12}) if is_grid: # 显示网格 plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5) if save_name: plt.savefig(save_name, bbox_inches='tight', format='png', transparent=True) if is_show: plt.show() def main(): # df = read_excel_to_df(os.path.join(DATA_DIR, "ourbest_20230605_dockq_9_final.xls")) df = read_excel_to_df(os.path.join(DATA_DIR, "ourbest_20230601_tmscore_56.xls")) x1 = df["m0-score"] x2 = df["m2-score"] # x2 = df["m1-score"] df["diff"] = x2 - x1 df.info() diverging_bar( df, value_col="diff", y_ticks_col="target", x_label="DockQ", y_label="Target", title="", is_show=True, save_name="xxx.png") if __name__ == '__main__': main()
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