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    热门讨论 2014-10-29 16:36:00
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    2017-10-16 10:00:31
    echarts实现的气泡图,跟官方气泡图不同的是,气泡图之间不会叠加在一起。跟d3.js的气泡图效果类似。
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    2012-03-03 13:31:04
    iphone短信气泡图片
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    2021-01-15 17:01:45
    带颜色的气泡图.txt
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  • 多维网格气泡图

    2021-04-07 23:52:07
    多维网格气泡图 1. 要求 绘制 numpy 多维数据的网格气泡图 数据: 20行,25列(为 5 * 5 的阵列) 子图: 5 * 5 的网格, 每个网络1个气泡 气泡: 大小为数值大小, 正数为红色, 负数为蓝色 排布: 20行用20个子图, 1行5个子...

    多维网格气泡图

    1. 要求

    绘制 numpy 多维数据的网格气泡图

    1. 数据: 20行,25列(为 5 * 5 的阵列)
    2. 子图: 5 * 5 的网格, 每个网络1个气泡
    3. 气泡: 大小为数值大小, 正数为红色, 负数为蓝色
    4. 排布: 20行用20个子图, 1行5个子图,共4行
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 2维数据, 20行 25列(为 5 * 5 的阵列)
    wgt = np.\
    array([[-0.0892, -0.0864, -0.1085, -0.1574, -0.1671, -0.0896, -0.1064, -0.1286, -0.1651, -0.2447, -0.1079, -0.1169, -0.1364,
            -0.1849, -0.1978, -0.1208, -0.0983, -0.1325, -0.1662, -0.2389, -0.1055, -0.1555, -0.0865, -0.1622, -0.223 ],
           [ 0.0882,  0.0427,  0.0881,  0.0964,  0.1295,  0.1103,  0.0858,  0.0557,  0.0694,  0.1105,  0.1155,  0.1331,  0.0798,
            -0.0297, -0.0625,  0.127 ,  0.1963,  0.0583, -0.0892, -0.1928,  0.1959,  0.0419,  0.013 , -0.1021, -0.1949],
           [ 0.0746, -0.0111,  0.0246,  0.0145,  0.0358,  0.1362,  0.1009,  0.0377,  0.0254, -0.0131,  0.184 ,  0.2036,  0.1264,
            -0.0737, -0.1411,  0.1976,  0.2622,  0.1117, -0.087 , -0.2409,  0.2592,  0.1081,  0.0686, -0.0924, -0.1288],
           [-0.0964, -0.1821, -0.1443, -0.1288, -0.0328, -0.1029, -0.1097, -0.0932, -0.0267,  0.1132, -0.0735, -0.0641, -0.0426,
             0.041 ,  0.0644, -0.002 ,  0.0067, -0.0248, -0.0035,  0.1204,  0.15  ,  0.0418, -0.0597, -0.0065, -0.0595],
           [ 0.1305,  0.1042,  0.0847,  0.0559, -0.0098,  0.1569,  0.1397,  0.101 ,  0.0375, -0.1258,  0.167 ,  0.1709,  0.1363,
             0.0195, -0.0371,  0.1743,  0.1985,  0.1235,  0.0414,  0.0145,  0.1979,  0.1408,  0.0779,  0.0453,  0.0904],
           [-0.0702, -0.1973, -0.1408, -0.1524, -0.1438, -0.0627, -0.0736, -0.0989, -0.0909, -0.1671,  0.0032, -0.0257, -0.003 ,
            -0.0527, -0.0601,  0.0376,  0.0406,  0.0199,  0.0097, -0.0567,  0.1246,  0.05  ,  0.0613,  0.0237,  0.0467],
           [ 0.193 ,  0.2641,  0.2551,  0.2418,  0.1881,  0.2092,  0.2185,  0.2369,  0.191 ,  0.114 ,  0.1782,  0.2027,  0.1785,
             0.1934,  0.1909,  0.1588,  0.1923,  0.1709,  0.1839,  0.2315,  0.1006,  0.1531,  0.1809,  0.1838,  0.1416],
           [ 0.0616,  0.0814,  0.0879,  0.1074,  0.0676,  0.0598,  0.0521,  0.0444,  0.0237,  0.0133,  0.0339,  0.0451,  0.0063,
            -0.0439, -0.0637,  0.0115,  0.0336, -0.0092, -0.0681, -0.1123, -0.048 , -0.002 , -0.0336, -0.0757, -0.0886],
           [-0.101 , -0.2053, -0.1579, -0.1457, -0.1029, -0.0363, -0.0556, -0.066 , -0.0456, -0.0288,  0.037 ,  0.053 ,  0.0311,
             0.0005, -0.0112,  0.0593,  0.1443,  0.0454, -0.0121,  0.0093,  0.0895,  0.051 ,  0.0464, -0.0074, -0.1042],
           [ 0.0568,  0.1298,  0.1105,  0.1644,  0.1353,  0.0217,  0.0185,  0.0282,  0.0445,  0.1312, -0.0171, -0.0211, -0.0285,
            -0.0564, -0.066 , -0.0153,  0.014 , -0.0476, -0.1166, -0.1953,  0.029 , -0.0379, -0.0669, -0.1336, -0.1813],
           [ 0.166 ,  0.161 ,  0.1444,  0.1609,  0.1668,  0.1813,  0.1623,  0.1288,  0.1329,  0.1803,  0.1956,  0.1999,  0.163 ,
             0.0472,  0.0117,  0.1946,  0.2417,  0.1559,  0.0374, -0.1099,  0.2335,  0.143 ,  0.1546,  0.0302,  0.0112],
           [ 0.0482, -0.0514, -0.0343, -0.0969, -0.0391,  0.0979,  0.0844,  0.063 ,  0.0579, -0.0176,  0.1669,  0.1668,  0.1676,
             0.1441,  0.1385,  0.1817,  0.2237,  0.1806,  0.1832,  0.1955,  0.205 ,  0.1741,  0.1823,  0.1974,  0.2016],
           [ 0.1147,  0.1186,  0.117 ,  0.1421,  0.1274,  0.1704,  0.1457,  0.1159,  0.0999,  0.1046,  0.1667,  0.199 ,  0.1279,
             0.0106, -0.0311,  0.1492,  0.2129,  0.1059, -0.0371, -0.1491,  0.1312,  0.0677,  0.061 , -0.0462, -0.1204],
           [ 0.1979,  0.2421,  0.2015,  0.2017,  0.1804,  0.2359,  0.2291,  0.2268,  0.1992,  0.1836,  0.2193,  0.2428,  0.2135,
             0.2   ,  0.1866,  0.2115,  0.2243,  0.2058,  0.19  ,  0.2113,  0.1822,  0.1946,  0.1957,  0.188 ,  0.1774],
           [-0.0025,  0.0859,  0.0891,  0.1003,  0.0594, -0.049 , -0.0164,  0.0056,  0.004 , -0.0101, -0.0882, -0.1036, -0.0712,
            -0.0384, -0.009 , -0.1185, -0.165 , -0.0892, -0.0127, -0.0637, -0.1442, -0.1425, -0.0606, -0.014 ,  0.0606],
           [-0.0035,  0.0062, -0.0063, -0.0109, -0.0419,  0.0244,  0.0053, -0.0041, -0.0442, -0.0721, -0.0228,  0.0093, -0.0543,
            -0.0643, -0.072 , -0.0548, -0.0517, -0.0618, -0.0927, -0.0707, -0.1303, -0.0987, -0.0606, -0.0953, -0.1936],
           [-0.0169, -0.0888, -0.1427, -0.1842, -0.2078,  0.0244, -0.0234, -0.0872, -0.1389, -0.2469,  0.059 ,  0.0556,  0.001 ,
            -0.1624, -0.2323,  0.0837,  0.1299,  0.0003, -0.1505, -0.2602,  0.1791,  0.0331, -0.0208, -0.1467, -0.1756],
           [ 0.0285,  0.0118,  0.0257, -0.0101, -0.0449,  0.0403,  0.0333,  0.0217, -0.0241, -0.1386,  0.0373,  0.0587,  0.019 ,
            -0.0351, -0.0606,  0.0466,  0.0932,  0.0014, -0.0586, -0.038 ,  0.0793, -0.0034, -0.0344, -0.0578, -0.1272],
           [ 0.1449,  0.1581,  0.0932,  0.0884,  0.0295,  0.2124,  0.1798,  0.1152,  0.0543, -0.0233,  0.2186,  0.2471,  0.1626,
            -0.0462, -0.1274,  0.21  ,  0.2366,  0.1385, -0.0419, -0.2496,  0.2272,  0.119 ,  0.0741, -0.0449, -0.0026],
           [ 0.0377, -0.0705, -0.0223, -0.0699,  0.0031,  0.0715,  0.0694,  0.0584,  0.0816,  0.0422,  0.1539,  0.14  ,  0.1652,
             0.164 ,  0.1696,  0.1755,  0.1952,  0.1825,  0.1939,  0.2042,  0.201 ,  0.1907,  0.1863,  0.2068,  0.2024]])
    

    2. 气泡图(一张图)

    wgt0 = wgt[1,:].reshape(5,-1) # 取1行数据
    
    s = np.abs(wgt0) * 8000 # 气泡值大小, 用正数(取绝对值), 放大倍数可调节
    
    # 气泡的位置
    x = np.array([np.arange(5)] * 5)
    y = np.array([[i]*5 for i in range(5)])
    
    for (i,j) in zip(x.reshape(-1), y.reshape(-1)):
            plt.scatter(i, j, s=s[i,j], c='y' if wgt0[i,j]>0 else 'g') # 正数黄色,负数绿色
            plt.text(i, j-.1, t[i,j], ha='center', c='k')
    plt.xlim(-.5,4.5), plt.ylim(-.5,4.5) # 放大图边界
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    3. 气泡图(网络图)

    d, n = wgt.shape
    m = int(np.sqrt(n))
    r = 5 # 一排5个子图
    #print(d,n,m,r, (d-1)//r)
    
    fig, ax = plt.subplots(d//r, r, figsize=(18,2.5*d//r))
    for s in range(d):
        p, q = s//r, s%r
        wgt0 = wgt[s,:].reshape(m,-1) # 取1行数据
        s = np.abs(wgt0) * 2500 # 气泡值大小, 用正数(取绝对值), 放大倍数可调节
        x = np.array([np.arange(m)] * m) # 气泡的位置
        y = np.array([[i]*m for i in range(m)])
        t = wgt0.round(2).astype(str) # 显示的数值
        for (i,j) in zip(x.reshape(-1), y.reshape(-1)):
            ax[p,q].scatter(i, j, s=s[i,j], c='y' if wgt0[i,j]>0 else 'g') # 正数为黄色,负数为
            ax[p,q].text(i, j-.1, t[i,j], ha='center', c='k', alpha=.6, fontsize=12)
        ax[p,q].set_xlim(-.5,4.5), ax[p,q].set_ylim(-.5,4.5) # 放大图边界
        if q != 0 :        ax[p,q].set_yticks([])
        if p != d//r - 1 : ax[p,q].set_xticks([])
    plt.subplots_adjust(hspace=.0, wspace=.0)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • Python绘制气泡图

    2021-04-28 16:26:09
    实现python绘制气泡图,用气泡的不同颜色,不同大小展示信息 代码部分 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.pyplot as plt from ...

    实现python绘制气泡图,用气泡的不同颜色,不同大小展示信息

    代码部分

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import seaborn as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
    
    def DrawBubble(read_name):#气泡图
        sns.set(style = "whitegrid")#设置样式
        fp = pd.read_excel(read_name)#数据来源
        x = fp['序号']#X轴数据
        y = fp['数值']#Y轴数据
        z = fp['数值']#用来调整各个点的大小s
        import matplotlib
        plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
        plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    
    
        cm = plt.cm.get_cmap('jet')   #RdYlBu plasma   jet
        fig,ax = plt.subplots(figsize=(30,20))
        #注意s离散化的方法,因为需要通过点的大小来直观感受其所表示的数值大小
        #我所使用的是当前点的数值减去集合中的最小值后+0.1再*1000
        #参数是X轴数据、Y轴数据、各个点的大小、各个点的颜色
        bubble = ax.scatter(x, y , s = 3*np.sqrt(z)* 100, c = z, cmap = cm,vmin = 0,vmax = 25, linewidth = 0.5, alpha = 0.5)
        ax.grid()
        fig.colorbar(bubble)
        #plt.ylim((-1, 126))
        #ax.set_xlabel('people of cities', fontsize = 15)#X轴标签
        ax.set_ylabel('参数出现次数', fontsize = 18)#Y轴标签
        plt.xticks(())
        plt.yticks(())
        for i in range(len(fp['数值'])):  # 为每个气泡做标注
            plt.annotate(fp['数值'][i], xy=(fp['序号'][i], fp['数值'][i]), xytext=(fp['序号'][i]-0.10, fp['数值'][i] - 0.2), fontproperties="Times New Roman")
            plt.annotate(fp['名称'][0], xy=(fp['序号'][0], fp['数值'][0]), xytext=(fp['序号'][0]- 0.52, fp['数值'][0]-1.35), fontsize=10.2, fontproperties="simhei")
            plt.annotate(fp['名称'][1], xy=(fp['序号'][1], fp['数值'][1]), xytext=(fp['序号'][1]- 0.52, fp['数值'][1]+1.1), fontsize=10.2, fontproperties="simhei")
            plt.annotate(fp['名称'][2], xy=(fp['序号'][2], fp['数值'][2]), xytext=(fp['序号'][2]- 0.45, fp['数值'][2]+1.1), fontsize=10.2, fontproperties="simhei")
            plt.annotate(fp['名称'][3], xy=(fp['序号'][3], fp['数值'][3]), xytext=(fp['序号'][3]- 0.42, fp['数值'][3]+1.1), fontsize=10.2, fontproperties="simhei")
            plt.annotate(fp['名称'][4], xy=(fp['序号'][4], fp['数值'][4]), xytext=(fp['序号'][4]- 0.20, fp['数值'][4]+1.1), fontsize=10.2, fontproperties="simhei")
            plt.annotate(fp['名称'][5], xy=(fp['序号'][5], fp['数值'][5]), xytext=(fp['序号'][5]- 0.40, fp['数值'][5]+1.1), fontsize=10.2, fontproperties="simhei")
            plt.annotate(fp['名称'][6], xy=(fp['序号'][6], fp['数值'][6]), xytext=(fp['序号'][6]- 0.35, fp['数值'][6]+1.05), fontsize=10.2, fontproperties="simhei")
            plt.annotate(fp['名称'][7], xy=(fp['序号'][7], fp['数值'][7]), xytext=(fp['序号'][7]- 0.27, fp['数值'][7]+0.95), fontsize=10.2, fontproperties="simhei")
            plt.annotate(fp['名称'][8], xy=(fp['序号'][8], fp['数值'][8]), xytext=(fp['序号'][8]- 0.45, fp['数值'][8]+0.9), fontsize=10.2, fontproperties="simhei")
            plt.annotate(fp['名称'][9], xy=(fp['序号'][9], fp['数值'][9]), xytext=(fp['序号'][9]- 0.36, fp['数值'][9]+1.1), fontsize=10.2, fontproperties="simhei")
            plt.annotate(fp['名称'][10], xy=(fp['序号'][10], fp['数值'][10]), xytext=(fp['序号'][10]- 0.50, fp['数值'][10]+0.95), fontsize=10.2, fontproperties="simhei")
            plt.annotate(fp['名称'][11], xy=(fp['序号'][11], fp['数值'][11]), xytext=(fp['序号'][11]- 0.40, fp['数值'][11]+0.75), fontsize=10.2, fontproperties="simhei")
            plt.annotate(fp['名称'][12], xy=(fp['序号'][12], fp['数值'][12]), xytext=(fp['序号'][12]- 0.80, fp['数值'][12]-0.9), fontsize=10.2, fontproperties="simhei")
            plt.annotate(fp['名称'][13], xy=(fp['序号'][13], fp['数值'][13]), xytext=(fp['序号'][13]- 0.50, fp['数值'][13]+0.75), fontsize=10.2, fontproperties="simhei")
            plt.annotate(fp['名称'][14], xy=(fp['序号'][14], fp['数值'][14]), xytext=(fp['序号'][14]- 0.26, fp['数值'][14]-0.9), fontsize=10.2, fontproperties="simhei")
            plt.annotate(fp['名称'][15], xy=(fp['序号'][15], fp['数值'][15]), xytext=(fp['序号'][15]- 0.64, fp['数值'][15]+0.75), fontsize=10.2, fontproperties="simhei")
            plt.annotate(fp['名称'][16], xy=(fp['序号'][16], fp['数值'][16]), xytext=(fp['序号'][16]- 0.50, fp['数值'][16]-0.9), fontsize=10.2, fontproperties="simhei")
            plt.annotate(fp['名称'][17], xy=(fp['序号'][17], fp['数值'][17]), xytext=(fp['序号'][17]- 0.75, fp['数值'][17]+0.75), fontsize=10.2, fontproperties="simhei")
            plt.annotate(fp['名称'][18], xy=(fp['序号'][18], fp['数值'][18]), xytext=(fp['序号'][18]- 0.50, fp['数值'][18]-0.9), fontsize=10.2, fontproperties="simhei")
            plt.annotate(fp['名称'][19], xy=(fp['序号'][19], fp['数值'][19]), xytext=(fp['序号'][19]- 0.62, fp['数值'][19]+0.75), fontsize=10.2, fontproperties="simhei")
    
        plt.show()
        #fig.savefig('hah.png', bbox_inches='tight', dpi=800, pad_inches=0.0)
        fig.savefig('液滴.jpg', dpi=800)
    if __name__=='__main__':
        DrawBubble("液滴.xlsx")#气泡图
    
    
    

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空空如也

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