利用matplotlib绘制马赛克图的案例

一、概念介绍

马赛克图（Mosaic plot)，基于列联表的数据排布，展现二维定性变量下的取值大小，我们可以将它想象成三维柱状图的俯视，颜色差异或面积大小常被用于区分每个块的赋值大小。

· 什么是列联表？

如上所示，列联表会呈现两个维度定性变量的取值，比如：维度一是性别，维度二是评级（优/良）,则a=性别为男生，评级为优的人数。

如果要展示这样一个分布的话，柱状图是该选择复合柱状图还是堆叠柱状图更合适呢？

在做选择之前，我们必须要了解清楚可视化图像展示数据的渠道和导向，如果是复合柱状图，被选作横坐标的类别是我们不会细致挖掘的类差异。

如我们选择性别作为横坐标，评级作为hue，那在分析的过程中，我们大概率会以这样一种范式：“对于女性群体而言，其评级为优的人数为c，多于（少于）评级为良的人数d；而对于男性群体而言，拥有相同的差异（结论相反）”。在上述分析文字中，也即是我们视觉第一眼看到的结论中，我们会将靠的更近的图形进行对比，而不会专门挑出评级为优的群体，对比性别比例。

因此，我们出现了马赛克图，一个和列联表一一对应的图形。

示例图如下：（百度随机搜的，侵权删）

它长得很像百分比柱状图，即列长度固定。但这里宽度是依赖于马赛克块的面积大小的。

二、数据展示

接下来，我们希望通过python利用一个数据来绘制用颜色区分数值的马赛克图。

数据详细介绍在 https://blog.csdn.net/qq_45400322/article/details/122519911?spm=1001.2014.3001.5502

我们希望实现的是：利用八个城市过去一年的天气类型（多云、小雨、晴等）数据，得到其一年中常出现的天气类型信息。

三、数据导入

因为是同一个excel表格的数据（为了绘制多类型图，也算是重复利用了），导入的代码也类似，可忽略。

import pandas as pd
import numpy as np
city8_fullname_py = ['beijing','chongqing','wuhan','shenzhen','nanjing','guangzhou','chengdu','shanghai']
city8_fullname = ['北京','重庆','武汉','深圳','南京','广州','成都','上海']
weather_dic = {}
for i in range(len(city8_fullname)):df = pd.DataFrame(pd.read_excel('./2021年城市气温数据/2021年气温数据'+city8_fullname_py[i]+'.xls'))weather_dic[city8_fullname[i]] = df[['日期','最高温','最低温','气候类型']]weather_dic[city8_fullname[i]]['城市'] = pd.Series([city8_fullname[i]]*df.shape[0])
weather = weather_dic[city8_fullname[0]]
for i in range(1,8):weather = pd.concat([weather,weather_dic[city8_fullname[i]]],ignore_index="true")

得到的数据结构如下所示：

四、图像绘制

如上所述，我们需要将dataframe的数据【气候类型】【城市】生成列联表，再用plt画图

import matplotlib.pyplot as plt
# 中文与正负号显示设置
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
## --马赛克图
cross_table_weather = pd.crosstab(weather['城市'],weather['气候类型'])
N_weathertype = cross_table_weather.shape[1]plt.figure(figsize=(20,6))
plt.imshow(cross_table_weather, cmap = 'Set3')
plt.colorbar()
plt.xticks(np.arange(N_weathertype),cross_table_weather.columns,rotation=90,fontsize=14)
plt.yticks(np.arange(8),cross_table_weather.index,fontsize=14)
for i in range(8):for j in range(N_weathertype):plt.text(j,i,np.matrix(cross_table_weather)[i,j],ha='center',va='center',color='k')
# plt.savefig(r'./绘图结果/天气-过去一年天气类型分布-马赛克图.png')

pd.crosstab------指定两列数据，生成列联表

plt.imshow------比较常用于绘制热力图，或者暂不显示图像，后期补draw。

plt.colorbar------显示色域条，有点像legend

绘制结果如下所示：

因为在数据探索阶段，我们了解到类型分布主要集中在这几类，而我们的目的不想去比较哪一类哪个城市出现的最多，仅需要实现突出类型，所以为了与一年中只出现几天或者从未出现的天气类型，我们采用的是set，没有使用渐变色。

从上图我们可以发现，多云、小雨、晴和阴是八座城市常出现的天气类型，具体数值的比较可以借助标记的text，和右边的colorbar。

希望对您有所帮助~

利用matplotlib绘制马赛克图的案例相关推荐

利用matplotlib绘制圆环图的案例
一.概念介绍圆环图(Donut Chart),又称为环形图,甜甜圈图.它从饼图变形而来,单环的作用上与饼图相似,用于展示定性数据中小类占大类的比例关系. Q: 那既然都有饼图了,为什么还要圆环图呢? ...
python绘制折线图保存_Python利用matplotlib绘制折线图的新手教程
前言 matplotlib是Python中的一个第三方库.主要用于开发2D图表,以渐进式.交互式的方式实现数据可视化,可以更直观的呈现数据,使数据更具说服力. 一.安装matplotlib pip i ...
Python中利用Matplotlib绘制多图并合并展示
有个需求就是利用Matplotlib画几个像模像样的统计图然后合并在一张图中,因为此前很少用这方面的东西,所以折腾了不少时间,今天介绍一下. 1.subplot多合一其实,利用python 的mat ...
利用Joypy绘制嵴线图的案例
一.概念介绍嵴线图(ridgeline plot),用来展示同一维度的几个数据的分布情况,每一层嵴线(峰峦)都是一个直方图或者密度图,层层堆叠形成了最终的嵴线图. · 嵴线图一般用于多类别(> ...
利用pyecharts绘制水球图的案例
一.概念介绍水球图(Liquid Fill Chart),听名字或许比较陌生,但从命名的角度也可以猜测出此类图像以球形水波显示.水球图属于填充仪表盘类,可以用于生动地展示单个百分比数据或评分数据. ...
利用Pyecharts绘制漏斗图的案例【含参数详解】
一.概念介绍漏斗图(Funnel),也称为倒三角图,借助echarts的解释如下: Funnel diagram is suitable for one-way analysis of single ...
利用Pyecharts绘制仪表盘图的案例【含参数解释】
目录一.概念解释二.数据导入三.单指针仪表盘四.参数解释五.多指针仪表盘一.概念解释仪表盘图(Gauge),这里指的并不是人力常用的多图表在同页面聚合排布的绘图方法. 仪 ...
python条形图x轴设定_Python入门--利用matplotlib绘制折线图和条形图（1）
目标一:绘制一幅折线图 # 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt input_values = [1, 2, 3, 4, 5] squares = [1, 4, ...
Python之matplotlib：利用matplotlib绘制八象空间三维图案例(知识点包括散点图、折线图、标注文字、图例、三维坐标)之详细攻略
Python之matplotlib:利用matplotlib绘制八象空间三维图案例(知识点包括散点图.折线图.标注文字.图例.三维坐标)之详细攻略目录

利用matplotlib绘制马赛克图的案例

利用matplotlib绘制马赛克图的案例相关推荐

最新文章

热门文章