Python：绘制从总体到部分的数据图/分布答案

【问题标题】：Python: plot a graph / distribution of data from total to partsPython：绘制从总体到部分的数据图/分布
【发布时间】：2020-05-27 07:15:05
【问题描述】：

假设我有一些形状为

的数据

其中每一行代表总数（第一行中的 83 个）在某些分组（列）中的分布情况。

有没有办法在 matplotlib 中生成这种图形，或者在 Python 的其他一些库中生成这种图形？最终结果应该是如图所示的一系列图形，水平堆叠

【问题讨论】：

标签： python plot graph

【解决方案1】：

我建议使用networkx python 模块这样做；你可以像这样从pip 或conda 安装它：

# pip
pip install networkx

# conda
conda install -c anaconda networkx

安装后，您需要使用以下函数，该函数根据您的问题中显示的三个值的列表返回图形及其参数：

def create_graph(values):
    G = nx.Graph()
    G.add_edges_from([('a','b'),('a','c'), ('a','d')])
    _sum = sum(values)
    labels = {'a': _sum, 'b':values[0], 'c':values[1], 'd':values[2]}
    sizes = [50 * _sum, 50*values[0], 50*values[1], 50*values[2]]
    return G, labels, sizes

现在，让我们看看如何使用这个函数：

import pandas as pd
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# create dummy data
df = pd.DataFrame({"A": [2, 42], "B": [41, 1], "C":[40, 27]})

# create subplot based on the number of rows in df
fig, axes = plt.subplots(nrows=df.shape[0], ncols=1, figsize=(10,10))
ax = axes.flatten()

# iterate over the rows and draw a graph for each one
for i, row in df.iterrows():
    graph, labels, sizes = create_graph(row.values)
    nx.draw(graph, node_size=sizes, labels=labels, ax=ax[i])

# show the result
plt.show()

前面的代码会产生下图：

【讨论】：