一个比较好看的图如下：

我们可以较为直观的看到两个离散变量之间的关系，python绘制方法也比较简单

可以使用statsmodels.graphics.mosaicplot.mosaic

文档位置：https://www.statsmodels.org/dev/generated/statsmodels.graphics.mosaicplot.mosaic.html

代码示例

首先是一个比较基础的版本：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.graphics.mosaicplot import mosaicdef get_data() -> pd.DataFrame:"""获得数据"""value1 = ['a', 'b', 'c']value2 = [1, 2, 3, 4, 5]dataframe = pd.DataFrame(data=[np.random.choice(value1, 100),np.random.choice(value2, 100),]).Tdataframe.columns = ['col_1', 'col_2']return dataframeif __name__ == '__main__':df = get_data()fig, tuple_data = mosaic(df, ['col_1', 'col_2'])fig.show()

还有其他可以自定义操作的地方：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.graphics.mosaicplot import mosaicdef get_data() -> pd.DataFrame:"""获得数据"""value1 = ['a', 'b', 'c']value2 = [1, 2, 3, 4, 5]dataframe = pd.DataFrame(data=[np.random.choice(value1, 100),np.random.choice(value2, 100),]).Tdataframe.columns = ['col_1', 'col_2']return dataframeif __name__ == '__main__':df = get_data()# 自定义操作# properties: 定义每一个块的颜色props = {}props[('a', '1')] = {'facecolor': 'red', 'edgecolor': 'white'}# labelizer: 马赛克图的labelfig, tuple_data = mosaic(df, ['col_1', 'col_2'], properties=props)fig.show()

效果图如下：

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python绘制两个离散变量关系图——马赛克图

代码示例

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