python学习——利用循环实现分类散点图绘制

数据示例

代码实例

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# 绘制分类散点图

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:8_cooperation9_TCReport医学部数据NIPT_PGS_190604.xlsx' # 数据路径
NIPT_PGS = pd.read_excel(file_path,sheet_name='sub_data',header=0,index_col='SeqID') # 读取数据
print(NIPT_PGS.head()) # 查看前6行数据
columns = NIPT_PGS.columns # 获取列标签（变量名称）,为后续循环使用
types = np.unique(NIPT_PGS['Type']) # 获取分类标签，为后续分类循环使用
print(len(columns)) # 查看列数
print(types) # 查看分类
print('running...')
for j in range(len(columns)): # 对变量按照变量数目进行循环
    for i in range(len(types)): # 对分类按照分类数目进行循环
        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() # 展示分类标签
    plt.xlabel('Density(um^2)')
    plt.ylabel(columns[j])
    plt.tight_layout() #设置为紧凑型
    plt.savefig(r'E:8_cooperation9_TCReport医学部数据\%d.png'%(j+1)) # 输出图片
    plt.close() # 关闭
print('finished') # 通知完成