python學習——利用循環實現分類散點圖繪制

數據示例

代碼實例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# 繪制分類散點圖

import os
import argparse
import csv
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
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file_path = r'E:\08_cooperation\09_TCReport\醫學部數據\NIPT_PGS_190604.xlsx' # 數據路徑
NIPT_PGS = pd.read_excel(file_path,sheet_name='sub_data',header=0,index_col='SeqID') # 讀取數據
print(NIPT_PGS.head()) # 查看前6行數據
columns = NIPT_PGS.columns # 獲取列標簽（變量名稱）,為后續循環使用
types = np.unique(NIPT_PGS['Type']) # 獲取分類標簽，為后續分類循環使用
print(len(columns)) # 查看列數
print(types) # 查看分類
print('running...')
for j in range(len(columns)): # 對變量按照變量數目進行循環
    for i in range(len(types)): # 對分類按照分類數目進行循環
        plt.scatter(NIPT_PGS.loc[NIPT_PGS['Type']==types[i],'Density(um^2)']
        ,NIPT_PGS.loc[NIPT_PGS['Type']==types[i],columns[j]]
        ,s=20
        ,c=np.array(plt.cm.tab10(i/len(types))).reshape(1,-1)
        ,label=types[i])
    plt.legend() # 展示分類標簽
    plt.xlabel('Density(um^2)')
    plt.ylabel(columns[j])
    plt.tight_layout() #設置為緊湊型
    plt.savefig(r'E:\08_cooperation\09_TCReport\醫學部數據\%d.png'%(j+1)) # 輸出圖片
    plt.close() # 關閉
print('finished') # 通知完成