比較（五）利用python繪制棒棒糖圖

棒棒糖圖（Lollipop plot）簡介

棒棒糖圖實際上是修飾后的條形圖。當在處理大量的值，并且當這些值都很高時，棒棒糖圖就很有用。

快速繪制

1. 基于matplotlib

   import pandas as pd
   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt# 自定義數據
   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（莖葉圖）快速繪制
   plt.stem(ordered_df['values'])
   plt.xticks( my_range, ordered_df['group'])plt.show()
   

   

定制多樣化的棒棒糖圖

自定義棒棒糖圖一般是結合使用場景對相關參數進行修改，并輔以其他的繪圖知識。參數信息可以通過官網進行查看，其他的繪圖知識則更多來源于實戰經驗，大家不妨將接下來的繪圖作為一種學習經驗，以便于日后總結。

matplotlib主要利用stem繪制棒棒糖圖，可以通過matplotlib.pyplot.stem了解更多用法

1. 修改參數

   import pandas as pd
   import matplotlib as mpl
   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as npplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文標簽# 自定義數據
   values = np.random.uniform(size=50)# 初始化布局
   fig = plt.figure(figsize=(12,6))# 隱藏標記
   plt.subplot(2, 3, 1) 
   plt.stem(values, markerfmt=' ', bottom=0.5)
   plt.title('隱藏標記')# 隱藏基線
   plt.subplot(2, 3, 2) 
   plt.stem(values, basefmt=" ")
   plt.title('隱藏基線')# 自定義基線位置
   plt.subplot(2, 3, 3) 
   plt.stem(values, markerfmt=' ', bottom=0.5)
   plt.title('自定義基線位置')# 通過獲取stem返回值獲取(markers, stemlines, baseline)，并進行自定義操作
   # 獲取markers并自定義標記
   plt.subplot(2, 3, 4) 
   (markers, stemlines, baseline) = plt.stem(values)
   plt.setp(markers, marker='D', markersize=10, markeredgecolor="orange", markeredgewidth=2)
   plt.title('獲取markers并自定義標記')# 獲取baseline并自定義基線
   plt.subplot(2, 3, 5) 
   (markers, stemlines, baseline) = plt.stem(values)
   plt.setp(baseline, linestyle="-", color="grey", linewidth=6)
   plt.title('獲取baseline并自定義基線')# 獲取baseline并自定義莖葉
   plt.subplot(2, 3, 6) 
   (markers, stemlines, baseline) = plt.stem(values)
   plt.setp(stemlines, linestyle="-", color="olive", linewidth=0.5 )
   plt.title('獲取baseline并自定義莖葉')plt.tight_layout()
   plt.show()
   

   

2. 水平棒棒糖圖

   import pandas as pd
   import matplotlib as mpl
   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as npplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示中文標簽# 自定義數據
   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)# 自定義需要重點突出的數據
   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))# 水平棒棒糖圖
   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('水平棒棒糖圖')# 水平棒棒糖圖-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('水平棒棒糖圖-Highlight')plt.show()
   

   

3. 分組棒棒糖圖

   import numpy as np
   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt# 自定義數據
   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)# 繪制水平棒棒糖圖
   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()# 標題、軸標簽
   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. 顏色對比棒棒糖圖

   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np
   import seaborn as sns# 自定義數據
   x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
   y = np.sin(x) + np.random.uniform(size=len(x)) - 0.2# 自定義顏色：正值為橘色
   my_color = np.where(y>=0, 'orange', 'skyblue')# 繪制棒棒糖圖
   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)# 標題、軸標簽
   plt.title("Evolution of the value of ...", loc='left')
   plt.xlabel('Value of the variable')
   plt.ylabel('Group')plt.show()
   

   

總結

以上通過matplotlib的stem快速繪制棒棒糖圖，也可以利用matplotlib的vlines（垂直線）+scatter（散點）構造各種各樣的棒棒糖圖。

共勉～