python庫(kù)patchworklib多圖表整合用法示例探究
python patchworklib庫(kù)
今天給大家分享一個(gè)超強(qiáng)的 python 庫(kù)，patchworklib
https://github.com/ponnhide/patchworklib
patchworklib 是一個(gè)開(kāi)源的 python 庫(kù)，可以將多個(gè)圖表的整合為單一圖表。這個(gè)庫(kù)受到了 ggplot2 拼接功能的啟發(fā)，使得用戶可以便捷地通過(guò)使用 “/” 和 “|” 符號(hào)來(lái)對(duì)齊 matplotlib 圖表。
另外，雖然一些基于 matplotlib 的第三方庫(kù)（如 plotnine 和 seaborn）能夠用簡(jiǎn)潔的 Python 代碼生成精美的圖形，但它們中的許多圖形并不支持作為 matplotlib 的子圖來(lái)處理，通常需要手動(dòng)調(diào)整其位置，而 patchworklib 庫(kù)完美解決了這個(gè)問(wèn)題。通過(guò)應(yīng)用 patchworklib，各種 seaborn 或 plotnine 圖表都能作為 matplotlib 的子圖進(jìn)行有效處理。
庫(kù)的安裝
可以直接通過(guò) pip 進(jìn)行安裝。
pip install patchworklib
簡(jiǎn)單用法
使用 patchworklib ，你可以通過(guò) | 和 / 運(yùn)算符來(lái)快速、自由地排列的 matplotlib 繪圖，如下所示。
import patchworklib as pw
import seaborn as sns
#加載數(shù)據(jù)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")
#加載數(shù)據(jù)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 | 運(yùn)算符排列子圖
ax12 = ax1|ax2
ax12.savefig()
# 加載數(shù)據(jù)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 | 運(yùn)算符排列子圖
(ax3/(ax1|ax2)).savefig()
以上就是python庫(kù)patchworklib多圖表整合用法示例探究的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于python patchworklib圖表整合的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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