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Python | 教你用matplotlib绘制物种组成图

2018-3-30 13:00 |来自: 互联网 1080 0

摘要: 在微生物组信息分析中，样品的物种组成情况可以说是分析得以展开的基石。而到了写论文时，物种组成图又成了必不可少的标配。看到别人家的文章里一张又一张的高颜值图表，谁不想亲手打造一张美图呢？想改哪里改哪里， ...

在微生物组信息分析中，样品的物种组成情况可以说是分析得以展开的基石。而到了写论文时，物种组成图又成了必不可少的标配。看到别人家的文章里一张又一张的高颜值图表，谁不想亲手打造一张美图呢？想改哪里改哪里，想用什么颜色就用什么颜色，只听自己的审美，就是这么freestyle话不多说，小锐这就教大家用Python绘制物种组成图，而且是多样品情况下的柱状图哦~

美美哒图长这个样子

当样品较多时，

柱状图可同时反映多个样品中的物种组成，

视觉效果直观明朗。

先拿一张锐翌出品的物种组成柱状图镇帖！

横坐标为样品名称，纵坐标为物种丰度。

柱状图从种水平展示了各样品Top15的物种组成情况，而Top15以外物种的丰度之和用黑色表示。

安装python和matplotlib包

① 本文选择的计算机语言是python，可以从如下网址中选择与电脑系统相匹配的python版本：https://www.python.org/ftp/python/。

在本文中所讲述的都是基于python3.6.1版本。

② 将安装目录下的bin路径添加到系统的环境变量中。

③ 我们需要安装matplotlib包。进入安装目录下的Scripts文件夹中，按住shift并点击鼠标右键，打开dos窗口，输入pip install matplotlib，系统会自动下载并安装这个包和这个包所有的依赖包。安装成功如下图所示：

开始绘图

这儿和大家分享的图稍微简单些，是5个样本构成的物种组成柱状图，每个样本中有5种物种。配色是同色系的蓝色，大家在操作过程中可以作更多调节。它的特点是，还配有一张表格。这意味着不仅定性地描绘了属水平下各个菌的丰度值，而且还能从表格中定量地获得各个菌的丰度值。

代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = [[ 6.638, 1.742, 7.513, 5.728, 3.215],
[ 5.823, 3.811, 7.845, 9.938, 1.654],
[ 8.913, 8.055, 1.558, 4.981, 6.035],
[ 7.841, 8.185, 1.506, 1.463, 6.538],
[ 9.361, 3.315, 3.434, 7.813, 5.269]]

columns = ('name1', 'name2', 'name3', 'name4', 'name5') # 横坐标数值
rows = ['genus %d' % x for x in (1, 2, 3, 4, 5)] # 表格第一列名称

values = np.arange(0, 40, 10) # 纵坐标数值

# 选取几种颜色

colors = plt.cm.BuPu(np.linspace(0, 0.5, len(rows)))
n_rows = len(data)

index = np.arange(len(columns)) 0.3
bar_width = 0.4

y_offset = np.array([0.0] * len(columns))

# 绘制条形图
cell_text = []
for row in range(n_rows):
plt.bar(index, data[row], bar_width, bottom=y_offset, color=colors[row])
y_offset = y_offset data[row]
cell_text.append(['%1.1f' % (x) for x in y_offset])
# 反转颜色和标签
colors = colors[::-1]
cell_text.reverse()

# 在x轴底部添加一个表

the_table = plt.table(cellText=data,
rowLabels=rows,
rowColours=colors,
colLabels=columns,
loc='bottom')

plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.2)

plt.ylabel("Expression/10^-5")
plt.yticks(values, ['%d' % val for val in values])
plt.xticks([])
plt.title('Otu Abundance')

plt.show()