python-绘制嵌套子图

导入模块

import os
import math
import itertools
import warnings
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import Counter
%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'
warnings.filterwarnings("ignore")
plt.rc('font',family='Times New Roman')
my_colors = ["#1EB2A6","#ffc4a3","#e2979c","#F67575"]

导入数据

这里主要展示绘制条形图

展示用方差来筛选数据特征的一个可视化图

df = exp('rawdata/test_dif')
sit = np.array(df.exp.std() > 3)
ids = df.exp.loc[:, sit].columns
var = df.exp.std()
var = pd.DataFrame({'values': var})
var = var.sort_values(by='values', ascending=False) # 排序
y = var['values']
importance_index = np.min(np.where(var['values'] < 3))
importance_index
y

其中 importance_index 为截断位点, y为各个特征的标准差

绘制母图

x = range(1, len(y) + 1)
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(6, 4))
ax.fill_between(x, 0, y, alpha=0.35)
ax.plot(x, y, 'r-', lw=2, c='#0078b1', alpha=0.8)
plt.ylabel("standard deviation", size=14)
plt.title('test_dif', size=16)
ax.annotate("Cutoff",xy=(importance_index, 1),xytext=(importance_index-800, 150),color="black",weight="bold",arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3", color="black"))
plt.xticks([])
plt.xlabel("Features", size=14)

绘制子图

# 绘制子图
axins = ax.inset_axes((0.3, 0.35, 0.55, 0.45))
axins.plot(x, y, 'r-', lw=2, c='#0078b1', alpha=0.8)
axins.fill_between(x, 0, y, alpha=0.35)
axins.annotate("Cutoff",xy=(3941, 3),xytext=(3850, 4),color="black",weight="bold",arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3", color="black"))# 调整子坐标系的显示范围
axins.set_xlim(3800, 5000)
axins.set_ylim(0, 5)
plt.savefig('plot/test_dif.pdf')
plt.clf()

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Best Regards,
Yuan.SH
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School of Basic Medical Sciences,
Fujian Medical University,
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