比较（五）利用python绘制棒棒糖图

比较（五）利用python绘制棒棒糖图

棒棒糖图（Lollipop plot）简介

棒棒糖图实际上是修饰后的条形图。当在处理大量的值，并且当这些值都很高时，棒棒糖图就很有用。

快速绘制

1. 基于matplotlib

   import pandas as pd
   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt# 自定义数据
   df = pd.DataFrame({'group':list(map(chr, range(65, 85))), 'values':np.random.uniform(size=20) })# 按值重新排序
   ordered_df = df.sort_values(by='values')
   my_range=range(1,len(df.index)+1)# 利用stem（茎叶图）快速绘制
   plt.stem(ordered_df['values'])
   plt.xticks( my_range, ordered_df['group'])plt.show()
   

   

定制多样化的棒棒糖图

自定义棒棒糖图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识。参数信息可以通过官网进行查看，其他的绘图知识则更多来源于实战经验，大家不妨将接下来的绘图作为一种学习经验，以便于日后总结。

matplotlib主要利用stem绘制棒棒糖图，可以通过matplotlib.pyplot.stem了解更多用法

1. 修改参数

   import pandas as pd
   import matplotlib as mpl
   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as npplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签# 自定义数据
   values = np.random.uniform(size=50)# 初始化布局
   fig = plt.figure(figsize=(12,6))# 隐藏标记
   plt.subplot(2, 3, 1) 
   plt.stem(values, markerfmt=' ', bottom=0.5)
   plt.title('隐藏标记')# 隐藏基线
   plt.subplot(2, 3, 2) 
   plt.stem(values, basefmt=" ")
   plt.title('隐藏基线')# 自定义基线位置
   plt.subplot(2, 3, 3) 
   plt.stem(values, markerfmt=' ', bottom=0.5)
   plt.title('自定义基线位置')# 通过获取stem返回值获取(markers, stemlines, baseline)，并进行自定义操作
   # 获取markers并自定义标记
   plt.subplot(2, 3, 4) 
   (markers, stemlines, baseline) = plt.stem(values)
   plt.setp(markers, marker='D', markersize=10, markeredgecolor="orange", markeredgewidth=2)
   plt.title('获取markers并自定义标记')# 获取baseline并自定义基线
   plt.subplot(2, 3, 5) 
   (markers, stemlines, baseline) = plt.stem(values)
   plt.setp(baseline, linestyle="-", color="grey", linewidth=6)
   plt.title('获取baseline并自定义基线')# 获取baseline并自定义茎叶
   plt.subplot(2, 3, 6) 
   (markers, stemlines, baseline) = plt.stem(values)
   plt.setp(stemlines, linestyle="-", color="olive", linewidth=0.5 )
   plt.title('获取baseline并自定义茎叶')plt.tight_layout()
   plt.show()
   

   

2. 水平棒棒糖图

   import pandas as pd
   import matplotlib as mpl
   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as npplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签# 自定义数据
   df = pd.DataFrame({'group':list(map(chr, range(65, 85))), 'values':np.random.uniform(size=20) })# 按值重新排序
   ordered_df = df.sort_values(by='values')
   my_range=range(1,len(df.index)+1)# 自定义需要重点突出的数据
   my_color=np.where(ordered_df ['group']=='B', 'orange', 'skyblue')
   my_size=np.where(ordered_df ['group']=='B', 70, 30)# 初始化布局
   fig = plt.figure(figsize=(12,4))# 水平棒棒糖图
   plt.subplot(1, 2, 1) 
   plt.hlines(y=my_range, xmin=0, xmax=ordered_df['values'], color='skyblue')
   plt.plot(ordered_df['values'], my_range, "o")
   plt.yticks(my_range, ordered_df['group'])
   plt.title('水平棒棒糖图')# 水平棒棒糖图-Highlight
   plt.subplot(1, 2, 2) 
   plt.hlines(y=my_range, xmin=0, xmax=ordered_df['values'], color=my_color, alpha=0.4)
   plt.scatter(ordered_df['values'], my_range, color=my_color, s=my_size, alpha=1)
   plt.yticks(my_range, ordered_df['group'])
   plt.title('水平棒棒糖图-Highlight')plt.show()
   

   

3. 分组棒棒糖图

   import numpy as np
   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt# 自定义数据
   value1=np.random.uniform(size=20)
   value2=value1+np.random.uniform(size=20)/4
   df = pd.DataFrame({'group':list(map(chr, range(65, 85))), 'value1':value1 , 'value2':value2 })# 重新排序
   ordered_df = df.sort_values(by='value1')
   my_range=range(1,len(df.index)+1)# 绘制水平棒棒糖图
   plt.hlines(y=my_range, xmin=ordered_df['value1'], xmax=ordered_df['value2'], color='grey', alpha=0.4)
   plt.scatter(ordered_df['value1'], my_range, color='skyblue', alpha=1, label='value1')
   plt.scatter(ordered_df['value2'], my_range, color='green', alpha=0.4 , label='value2')
   plt.legend()# 标题、轴标签
   plt.yticks(my_range, ordered_df['group'])
   plt.title("Comparison of the value 1 and the value 2", loc='left')
   plt.xlabel('Value of the variables')
   plt.ylabel('Group')plt.show()
   

   

4. 颜色对比棒棒糖图

   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np
   import seaborn as sns# 自定义数据
   x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
   y = np.sin(x) + np.random.uniform(size=len(x)) - 0.2# 自定义颜色：正值为橘色
   my_color = np.where(y>=0, 'orange', 'skyblue')# 绘制棒棒糖图
   plt.vlines(x=x, ymin=0, ymax=y, color=my_color, alpha=0.4)
   plt.scatter(x, y, color=my_color, s=1, alpha=1)# 标题、轴标签
   plt.title("Evolution of the value of ...", loc='left')
   plt.xlabel('Value of the variable')
   plt.ylabel('Group')plt.show()
   

   

总结

以上通过matplotlib的stem快速绘制棒棒糖图，也可以利用matplotlib的vlines（垂直线）+scatter（散点）构造各种各样的棒棒糖图。

共勉～