python库patchworklib多图表整合用法示例探究
作者：程序员小寒
这篇文章主要介绍了python库patchworklib对齐matplotlib图表,将多个图表的整合为单一图表用法示例探究,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪
python patchworklib库
今天给大家分享一个超强的 python 库，patchworklib
https://github.com/ponnhide/patchworklib
patchworklib 是一个开源的 python 库，可以将多个图表的整合为单一图表。这个库受到了 ggplot2 拼接功能的启发，使得用户可以便捷地通过使用 “/” 和 “|” 符号来对齐 matplotlib 图表。
另外，虽然一些基于 matplotlib 的第三方库（如 plotnine 和 seaborn）能够用简洁的 Python 代码生成精美的图形，但它们中的许多图形并不支持作为 matplotlib 的子图来处理，通常需要手动调整其位置，而 patchworklib 库完美解决了这个问题。通过应用 patchworklib，各种 seaborn 或 plotnine 图表都能作为 matplotlib 的子图进行有效处理。
库的安装
可以直接通过 pip 进行安装。
pip install patchworklib
简单用法
使用 patchworklib ，你可以通过 | 和 / 运算符来快速、自由地排列的 matplotlib 绘图，如下所示。
import patchworklib as pw
import seaborn as sns
#加载数据集
fmri = sns.load_dataset("fmri")
ax1 = pw.Brick(figsize=(3,2))
sns.lineplot(x="timepoint", y="signal", hue="region", style="event", data=fmri, ax=ax1)
ax1.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1.0), loc='upper left')
ax1.set_title("ax1")
#加载数据集
titanic = sns.load_dataset("titanic")
ax2 = pw.Brick(figsize=(1,2))
sns.barplot(x="sex", y="survived", hue="class", data=titanic, ax=ax2)
ax2.move_legend(new_loc='upper left', bbox_to_anchor=(1.05, 1.0))
ax2.set_title("ax2")
#使用 | 运算符排列子图
ax12 = ax1|ax2
ax12.savefig()
# 加载数据集
diamonds = sns.load_dataset("diamonds")
ax3 = pw.Brick(figsize=(6,2))
sns.histplot(diamonds, x="price", hue="cut", multiple="stack", palette="light:m_r", edgecolor=".3", linewidth=.5, log_scale=True, ax = ax3)
ax3.move_legend(new_loc='upper left', bbox_to_anchor=(1.0, 1.0))
ax3.set_title("ax3")
#使用 / 和 | 运算符排列子图
(ax3/(ax1|ax2)).savefig()
以上就是python库patchworklib多图表整合用法示例探究的详细内容，更多关于python patchworklib图表整合的资料请关注脚本之家其它相关文章！