このようなもの：
とても良いパッケージがありますRでやるにはPythonでは、私が理解できた最良の方法は、パッケージsquarify（ツリーマップの作り方に関する投稿):
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns # just to have better line color and width
import squarify
# for those using jupyter notebooks
%matplotlib inline
df = pd.DataFrame({
'v1': np.ones(100),
'v2': np.random.randint(1, 4, 100)})
df.sort_values(by='v2', inplace=True)
# color scale
cmap = mpl.cm.Accent
mini, maxi = df['v2'].min(), df['v2'].max()
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=mini, vmax=maxi)
colors = [cmap(norm(value)) for value in df['v2']]
# figure
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, aspect="equal")
ax = squarify.plot(df['v1'], color=colors, ax=ax)
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([]);
しかし、100 個ではなく 200 個の要素 (またはその他の非平方数) を作成すると、正方形の位置がずれてしまいます。
もう 1 つの問題は、v2 を何らかのカテゴリ変数 (たとえば、100 個の A、B、C、D) に変更すると、次のエラーが発生することです。
文字列を浮動小数点数に変換できませんでした: 'a'
それで、次の 2 つの質問についてどなたか助けていただけませんか。
- 観測値が平方数でない場合にアライメントの問題を解決するにはどうすればよいでしょうか?
- v2 でカテゴリ変数を使用するにはどうすればよいでしょうか?
これ以外にも、ワッフル プロットをより効率的に作成できる他の Python パッケージがあれば、ぜひ教えてください。
ベストアンサー1
私は数日かけて、より一般的なソリューションである PyWaffle を構築しました。
インストールするには
pip install pywaffle
ソースコード:https://github.com/gyli/PyWaffle
PyWaffle は matshow() メソッドを使用せず、四角形を 1 つずつ構築します。これにより、カスタマイズが容易になります。さらに、図オブジェクトを返すカスタム Figure クラスも提供されます。図の属性を更新することで、基本的にチャートのすべてを制御できます。
いくつかの例：
色付きまたは透明な背景:
import matplotlib.pyplot as plt
from pywaffle import Waffle
data = {'Democratic': 48, 'Republican': 46, 'Libertarian': 3}
fig = plt.figure(
FigureClass=Waffle,
rows=5,
values=data,
colors=("#983D3D", "#232066", "#DCB732"),
title={'label': 'Vote Percentage in 2016 US Presidential Election', 'loc': 'left'},
labels=["{0} ({1}%)".format(k, v) for k, v in data.items()],
legend={'loc': 'lower left', 'bbox_to_anchor': (0, -0.4), 'ncol': len(data), 'framealpha': 0}
)
fig.gca().set_facecolor('#EEEEEE')
fig.set_facecolor('#EEEEEE')
plt.show()
四角形の代わりにアイコンを使用します:
data = {'Democratic': 48, 'Republican': 46, 'Libertarian': 3}
fig = plt.figure(
FigureClass=Waffle,
rows=5,
values=data,
colors=("#232066", "#983D3D", "#DCB732"),
legend={'loc': 'upper left', 'bbox_to_anchor': (1, 1)},
icons='child', icon_size=18,
icon_legend=True
)
1 つのグラフに複数のサブプロット:
import pandas as pd
data = pd.DataFrame(
{
'labels': ['Hillary Clinton', 'Donald Trump', 'Others'],
'Virginia': [1981473, 1769443, 233715],
'Maryland': [1677928, 943169, 160349],
'West Virginia': [188794, 489371, 36258],
},
).set_index('labels')
fig = plt.figure(
FigureClass=Waffle,
plots={
'311': {
'values': data['Virginia'] / 30000,
'labels': ["{0} ({1})".format(n, v) for n, v in data['Virginia'].items()],
'legend': {'loc': 'upper left', 'bbox_to_anchor': (1.05, 1), 'fontsize': 8},
'title': {'label': '2016 Virginia Presidential Election Results', 'loc': 'left'}
},
'312': {
'values': data['Maryland'] / 30000,
'labels': ["{0} ({1})".format(n, v) for n, v in data['Maryland'].items()],
'legend': {'loc': 'upper left', 'bbox_to_anchor': (1.2, 1), 'fontsize': 8},
'title': {'label': '2016 Maryland Presidential Election Results', 'loc': 'left'}
},
'313': {
'values': data['West Virginia'] / 30000,
'labels': ["{0} ({1})".format(n, v) for n, v in data['West Virginia'].items()],
'legend': {'loc': 'upper left', 'bbox_to_anchor': (1.3, 1), 'fontsize': 8},
'title': {'label': '2016 West Virginia Presidential Election Results', 'loc': 'left'}
},
},
rows=5,
colors=("#2196f3", "#ff5252", "#999999"), # Default argument values for subplots
figsize=(9, 5) # figsize is a parameter of plt.figure
)
