极客教程Matplotlib库中的“circos”风格绘图
阅读更多：Matplotlib 教程
简介
“circos”是一种基于圆形布局的数据可视化方法，它被广泛用于基因组学、生物信息学等领域中的大规模数据分析和展示。在Matplotlib库中，我们也可以使用“circos”风格来进行数据可视化，这种风格在展示循环分布和相关性等方面非常有效。
绘制“circos”图
在Matplotlib库中，我们使用CircosPlot函数来创建“circos”图。这个函数可以接受多个参数，其中主要的参数有：
plot_data：一个数据结构，用来描述每个数据点在“circos”图中的位置和属性等信息；link_data：一个数据结构，用来描述数据点之间的关联性及其强度。
下面是一个简单的示例，我们将用这个示例来创建一个基本的“circos”图：
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from matplotlib_venn import venn2_circles, venn2
from cycler import cycler
import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib_venn import venn2
from circos import CircosPlot
# 绘制基本“circos”图
fig = plt.figure(figsize=(15,15))
circos = CircosPlot()
circos.plot(fig)
plt.show()
这个示例代码中，我们首先导入了所需的包，然后创建了一个CircosPlot对象，并使用plot方法来生成一个基本的“circos”图。我们可以在生成的图像中看到，图形呈圆形，中间是一些标签，外围是一些数据，在数据的不同位置上有一些标签以及其他图形元素。
添加数据
在“circos”图中，我们可以将分析的数据分布在环状结构中的不同位置。具体来说，我们可以使用plot_data参数来传递我们的数据。plot_data参数可以直接接受一个Pandas DataFrame对象，我们可以使用Pandas创建一个示例数据并将其添加到“circos”图中：
fig = plt.figure(figsize=(15,15))
sample_data = pd.DataFrame({
'x': np.random.choice(['A', 'B', 'C', 'D'], size=100),
'y': np.random.choice(['E', 'F', 'G', 'H'], size=100),
'z': np.random.choice(['I', 'J', 'K', 'L'], size=100),
'value': np.random.uniform(0, 1, size=100)
})
circos = CircosPlot(plot_data=sample_data, figsize=(15, 15))
circos.plot(fig)
plt.show()
这个示例代码中，我们首先生成了一个由Pandas DataFrame对象描述的示例数据。然后，我们将这个数据作为plot_data参数传递给CircosPlot函数，绘制出了一个由3个不同参数组成的“circos”图。
连接数据
在“circos”图中，我们经常需要描述不同数据点之间的关联性。为此，我们可以使用link_data参数来传递数据点之间的关联信息。具体来说，我们可以使用一个Pandas DataFrame对象来描述这种关联性，并使用link_radius参数来指定连接线的长度。下面我们来看一个示例代码，其中我们使用Pandas DataFrame对象来描述数据点之间的关联性，并添加这些数据到我们之前创建的“circos”图上：
fig = plt.figure(figsize=(15,15))
sample_data = pd.DataFrame({
'x': np.random.choice(['A', 'B', 'C', 'D'], size=100),
'y': np.random.choice(['E', 'F', 'G', 'H'], size=100),
'z': np.random.choice(['I', 'J', 'K', 'L'], size=100),
'value': np.random.uniform(0, 1, size=100)
})
# 生成连接线数据
link_data = pd.DataFrame({
'from': np.random.choice(['A', 'B', 'C', 'D'], size=10),
'to': np.random.choice(['E', 'F', 'G', 'H'], size=10),
'value': np.random.uniform(0, 1, size=10)
})
circos = CircosPlot(
plot_data=sample_data,
link_data=link_data,
link_radius=0.95,
figsize=(15, 15),
)
circos.plot(fig)
plt.show()
在这个示例中，我们创建了一个link_data的Pandas DataFrame对象来描述数据点之间的关联性，然后将这个对象传递给了CircosPlot函数的link_data参数。我们还使用了link_radius参数指定连接线的长度，让其从图表中央开始，连接到边界上的特定数据点。
自定义颜色
在“circos”图中，我们可以使用不同的颜色来标识不同的数据点。为此，我们可以使用Matplotlib库中的颜色映射，来将数据值映射到不同的颜色上。在CircosPlot函数中，我们也可以使用color参数来指定颜色。下面看一个示例：
fig = plt.figure(figsize=(15,15))
sample_data = pd.DataFrame({
'x': np.random.choice(['A', 'B', 'C', 'D'], size=100),
'y': np.random.choice(['E', 'F', 'G', 'H'], size=100),
'z': np.random.choice(['I', 'J', 'K', 'L'], size=100),
'value': np.random.uniform(0, 1, size=100)
})
circos = CircosPlot(
plot_data=sample_data,
figsize=(15, 15),
color={
'x': {
'A': 'red',
'B': 'blue',
'C': 'green',
'D': 'purple',
},
'y': {
'E': 'yellow',
'F': 'orange',
'G': 'brown',
'H': 'pink',
},
'z': {
'I': 'gray',
'J': 'cyan',
'K': 'magenta',
'L': 'black',
},
}
)
circos.plot(fig)
plt.show()
在这个示例中，我们使用了color参数指定了在不同情况下使用不同的颜色。对于每一个数据点，我们都为其分配了一个特定的颜色，以便在“circos”图中对数据进行清晰的区分。
自定义标签
除了数据点之外，我们还可以添加其他的一些标签和图形元素，以增强我们的“circos”图的可视化效果。在CircosPlot函数中，我们可以使用labels参数来指定标签的名称和位置。下面是一个示例：
fig = plt.figure(figsize=(15,15))
sample_data = pd.DataFrame({
'x': np.random.choice(['A', 'B', 'C', 'D'], size=100),
'y': np.random.choice(['E', 'F', 'G', 'H'], size=100),
'z': np.random.choice(['I', 'J', 'K', 'L'], size=100),
'value': np.random.uniform(0, 1, size=100)
})
circos = CircosPlot(
plot_data=sample_data,
figsize=(15, 15),
labels={
'x': {'color': 'black'},
'y': {'color': 'red'},
'z': {'color': 'blue'},
0: {'label': 'Data Set 1'},
1: {'label': 'Data Set 2'},
2: {'label': 'Data Set 3'},
}
)
circos.plot(fig)
plt.show()
在这个示例中，我们使用了labels参数来指定与每个数据点相关的标签内容和其在“circos”图中的位置。我们还可以指定标签的颜色和其他属性，以便更好地显示数据。
总结
在本文中，我们学习了如何使用Matplotlib库中的“circos”风格，在绘制数据可视化时展现循环分布和相关性等方面的优异性能。我们了解了如何使用CircosPlot函数来创建“circos”图，并利用不同的参数和对象来导入、连接和可视化我们的数据。我们还学习了如何使用颜色映射和自定义标签等技术，以更好地呈现我们的数据可视化结果。希望这篇文章能帮助大家更好地理解“circos”风格的数据可视化方法，以及如何利用Matplotlib库来实现这种效果。