matplotlib绘图优化–表格与柱状图结合

王 茂南
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2020年9月8日07:34:39
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摘要这一篇主要介绍如何绘制表格与柱状图结合的例子. 一般可以用这种类型的图来表示不同模型之间的比较.

简介

有的时候看论文的时候, 会看到表格与柱状图结合的例子, 像下面这样. 这一篇我们就来使用matplotlib来复现一下这种图像.

matplotlib绘图优化–表格与柱状图结合

参考链接

 

表格与柱状图结合的简单例子

下面简单看一下使用matplotlib来实现表格与柱状图结合. 首先导入需要的库. 关于完整的代码, 可以参考链接, 绘制表格与柱状图.ipynb.

  1. import numpy as np
  2. import pandas as pd
  3. import matplotlib.pyplot as plt

 

生成测试数据

首先我们生成需要的测试数据. 假设我们现在有5个模型, 有4个评测指标, 得到了如下的数据.

  1. data = [[ 66386, 174296,  75131, 577908,  32015],
  2.         [ 58230, 381139,  78045,  99308, 160454],
  3.         [ 89135,  80552, 152558, 497981, 603535],
  4.         [ 78415,  81858, 150656, 193263,  69638]]
  6. columns = ('Model 1', 'Model 2', 'Model 3', 'Model 4', 'Model 5')
  7. rows = ['Metric %d' % x for x in (1, 2, 3, 4)]
  9. pltPD = pd.DataFrame(data, columns=columns, index=rows)
  10. pltPD

得到的表格如下所示, 一般情况下, 如果比较不同模型之间的结果, 都会有如下的表格:

matplotlib绘图优化–表格与柱状图结合

 

按照模型进行汇总绘制

首先我们按照模型进行绘制. 将同一个模型的不同指标绘制在一起. 下面是完整的代码. 我们简单说一下需要注意的点:

  • 绘制这种图像就是首先绘制柱状图, 接着绘制table, 把这两个和在一起.
  • 自定义颜色, colors, 是用来指定柱状图的颜色, 这个颜色会和下面表格中的颜色对应.
  • 我们会对矩阵也进行高亮, 为了更加突出颜色的分布, 我们会对数据进行最大最小标准化, 即(x-min)/(max-min).
  • 最后需要注意, 需要把xticks设置为空.

同时, 我们要使用下面的代码对表格里的文字进行适当的放大. 这里scale中的1.7是纵向进行拉伸.

  1. the_table.set_fontsize(14)
  2. the_table.scale(1.0, 1.7)  # may help

下面是完整的代码.

  1. # 按照model来进行汇总, 这里共有5个model
  2. fig = plt.figure(figsize=(12,8))
  3. ax = fig.add_subplot(1,1,1)
  5. # 自定义颜色
  6. # colors = plt.cm.BuPu(np.linspace(0, 0.5, len(pltPD.index.values)))
  7. colors = plt.cm.rainbow(np.linspace(0, 1, len(pltPD.index.values))) # plasma, rainbow, jet
  8. n_rows = len(pltPD.index.values)
  10. # 设置barchart的x轴
  11. w=0.3
  12. index = np.arange(len(pltPD.columns.values))*n_rows*w*1.5 # 5个model, 所以是5
  15. # 首先绘制柱状图
  16. for row in range(n_rows):
  17.     plt.bar(index+row*w, pltPD.values[row], width=w, align='center', color=colors[row], label=pltPD.index.values[row])
  19. # 添加图例
  20. ax.legend(fontsize=12)
  22. # 矩阵的颜色高亮
  23. # norm = plt.Normalize(0, 1)
  24. # cellColours = plt.cm.Blues(norm(pltPD.values))
  25. # 使用最大最小标准化, 使得颜色区分更大
  26. minmax = (pltPD.values - pltPD.values.min(1, keepdims=True)) / (pltPD.values.max(1, keepdims=True) - pltPD.values.min(1, keepdims=True))
  27. cellColours = plt.cm.Blues(minmax)
  29. # 添加一个表格在底部
  30. the_table = plt.table(cellText=pltPD.values,
  31.                       cellColours = cellColours,
  32.                       rowLabels=pltPD.index.values,
  33.                       rowColours=colors, # 每一列的颜色
  34.                       colLabels=pltPD.columns.values,
  35.                       loc='bottom',
  36.                       cellLoc='center')
  37. the_table.set_fontsize(14)
  38. the_table.scale(1.0, 1.7)  # may help
  40. # 调整table的布局
  41. # plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.1)
  43. # label和ticks的设置
  44. # minN, maxN = pltPD.values.flatten().min(), pltPD.values.flatten().max()
  45. # plt.yticks(np.arange(minN, maxN, (maxN-minN)/5), fontsize=14)
  46. plt.yticks(np.arange(0, 1.1, 0.2), fontsize=14)
  47. plt.xticks([])
  48. plt.title('Comparison between Different Models', fontsize=14)
  50. plt.show()

最终绘制出来的图像如下图所示, 有几个点我们再强调一下:

  • 下图是按照模型来进行汇总的, 同一个model的4个不同的指标会放在一起;
  • 柱状图不同的颜色对应不同的指标, 这里的颜色是和下面table中的颜色是对应的;
matplotlib绘图优化–表格与柱状图结合

 

按照评价指标进行汇总绘制

上面我们是按照模型进行汇总, 也就是同一个模型的不同的指标放在一起. 那么我们也可以按照指标来进行汇总. 例如将同一个模型的不同指标放在一起.

这里和上面代码几乎是一样的, 我们只需要对原始的矩阵进行转置操作即可.

  1. # 按照metric来进行汇总, 这里共有4种metric, 可以很容易比较模型的好坏
  2. fig = plt.figure(figsize=(12,8))
  3. ax = fig.add_subplot(1,1,1)
  5. # 进行转置
  6. pltPD = pltPD.T
  8. # 自定义颜色
  9. # colors = plt.cm.BuPu(np.linspace(0, 0.5, len(pltPD.index.values)))
  10. colors = plt.cm.rainbow(np.linspace(0, 1, len(pltPD.index.values))) # plasma, rainbow, jet
  11. n_rows = len(pltPD.index.values)
  13. # 设置barchart的x轴
  14. w=0.3
  15. index = np.arange(len(pltPD.columns.values))*n_rows*w*1.5 # 5个model, 所以是5
  18. # 首先绘制柱状图
  19. for row in range(n_rows):
  20.     plt.bar(index+row*w, pltPD.values[row], width=w, align='center', color=colors[row], label=pltPD.index.values[row])
  22. # 添加图例
  23. ax.legend(fontsize=12, loc='upper left')
  25. # 矩阵的颜色高亮
  26. # norm = plt.Normalize(pltPD.values.min(), pltPD.values.max())
  27. # cellColours = plt.cm.Blues(norm(pltPD.values))
  28. minmax = (pltPD.values - pltPD.values.min(1, keepdims=True)) / (pltPD.values.max(1, keepdims=True) - pltPD.values.min(1, keepdims=True))
  29. cellColours = plt.cm.Blues(minmax)
  31. # 添加一个表格在底部
  32. the_table = plt.table(cellText=pltPD.values,
  33.                       cellColours=cellColours,
  34.                       rowLabels=pltPD.index.values,
  35.                       rowColours=colors, # 每一列的颜色
  36.                       colLabels=pltPD.columns.values,
  37.                       loc='bottom',
  38.                       cellLoc='center')
  39. the_table.set_fontsize(14)
  40. the_table.scale(1.0, 1.7)  # may help
  42. # 调整table的布局
  43. # plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.1)
  45. # label和ticks的设置
  46. # minN, maxN = pltPD.values.flatten().min(), pltPD.values.flatten().max()
  47. plt.yticks(np.arange(0, 1.1, 0.2), fontsize=14)
  48. plt.xticks([])
  49. plt.title('Comparison between Different Models', fontsize=14)
  51. plt.show()

最终可以得到下面的图像, 可以看到这样就是相同的评价指标会在一起. 这样很容易比较, 同一个评价指标, 哪一个模型是最好的.

matplotlib绘图优化–表格与柱状图结合

 

表格双标题的情况(double headers)

上面说了最基础的绘制柱状图与表格结合的情况. 下面给一个例子, 当我们的table比较复杂的时候, 即拥有double headers的时候, 应该如何处理.

参考链接: Matplotlib table with double headers

其实主要的想法很简单, 我们同时添加多个table, 然后通过bbox来控制表格的位置即可. 这里说一下bbox的参数, 分别是(x0, y0, width, height). 需要注意的是, 这里(x0,y0)相当于矩形的左下角的点.

  1. header = plt.table(cellText=[['']*2],
  2.                    colLabels=['$\\bf{\lambda=0.02}$', '$\\bf{\lambda=0.99}$'],
  3.                    loc='bottom',
  4.                    cellLoc='center',
  5.                    bbox=[0, -0.2, 0.8, 0.2] # x0, y0, width, height
  6.                    )
  7. header.set_fontsize(14)
  8. header.scale(1.0, 1.7)  # may help
  10. header_1 = plt.table(cellText=[['']],
  11.                      colLabels=['$\\bf{RL}$'],
  12.                      loc='bottom',
  13.                      cellLoc='center',
  14.                      bbox=[0.8, -0.2, 0.2, 0.2]
  15.                      )
  16. header_1.set_fontsize(14)
  17. header_1.scale(1.0, 1.7)  # may help

下面是完整的代码, 我们只需要添加上面的部分即可, 剩下的都是一样的.

  1. # 按照model来进行汇总, 这里共有5个model
  2. fig = plt.figure(figsize=(12,8))
  3. ax = fig.add_subplot(1,1,1)
  5. # 自定义颜色
  6. # colors = plt.cm.BuPu(np.linspace(0, 0.5, len(pltPD.index.values)))
  7. colors = plt.cm.rainbow(np.linspace(0, 1, len(pltPD.index.values))) # plasma, rainbow, jet
  8. n_rows = len(pltPD.index.values)
  10. # 设置barchart的x轴
  11. w=0.3
  12. index = np.arange(len(pltPD.columns.values))*n_rows*w*1.5 # 5个model, 所以是5
  15. # 首先绘制柱状图
  16. for row in range(n_rows):
  17.     plt.bar(index+row*w, pltPD.values[row], width=w, align='center', color=colors[row], label=pltPD.index.values[row])
  19. # 添加图例
  20. ax.legend(fontsize=12)
  22. # 矩阵的颜色高亮
  23. # norm = plt.Normalize(0, 1)
  24. # cellColours = plt.cm.Blues(norm(pltPD.values))
  25. # 使用最大最小标准化, 使得颜色区分更大
  26. minmax = (pltPD.values - pltPD.values.min(1, keepdims=True)) / (pltPD.values.max(1, keepdims=True) - pltPD.values.min(1, keepdims=True))
  27. cellColours = plt.cm.Blues(minmax)
  29. # 给表格添加一个标题
  30. header = plt.table(cellText=[['']*2],
  31.                    colLabels=['$\\bf{\lambda=0.02}$', '$\\bf{\lambda=0.99}$'],
  32.                    loc='bottom',
  33.                    cellLoc='center',
  34.                    bbox=[0, -0.2, 0.8, 0.2] # x0, y0, width, height
  35.                    )
  36. header.set_fontsize(14)
  37. header.scale(1.0, 1.7)  # may help
  39. header_1 = plt.table(cellText=[['']],
  40.                      colLabels=['$\\bf{RL}$'],
  41.                      loc='bottom',
  42.                      cellLoc='center',
  43.                      bbox=[0.8, -0.2, 0.2, 0.2]
  44.                      )
  45. header_1.set_fontsize(14)
  46. header_1.scale(1.0, 1.7)  # may help
  48. # 添加一个表格在底部
  49. the_table = plt.table(cellText=pltPD.values,
  50.                       cellColours = cellColours,
  51.                       rowLabels=pltPD.index.values,
  52.                       rowColours=colors, # 每一列的颜色
  53.                       colLabels=pltPD.columns.values,
  54.                       loc='bottom',
  55.                       cellLoc='center',
  56.                       bbox=[0, -0.6, 1.0, 0.5])
  57. the_table.set_fontsize(14)
  58. the_table.scale(1.0, 1.7)  # may help
  60. # 调整table的布局
  61. # plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.1)
  63. # label和ticks的设置
  64. # minN, maxN = pltPD.values.flatten().min(), pltPD.values.flatten().max()
  65. # plt.yticks(np.arange(minN, maxN, (maxN-minN)/5), fontsize=14)
  66. plt.yticks(np.arange(0, 1.1, 0.2), fontsize=14)
  67. plt.xticks([])
  68. plt.title('Comparison between Different Models', fontsize=14)
  70. plt.show()

最终的效果如下所示:

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