python用Joypy繪制嵴線圖實例

更新時間：2022年01月17日 09:12:51 作者：林老頭ss

大家好，本篇文章主要講的是python Joypy繪制嵴線圖實例，感興趣的同學趕快來看一看吧，對你有幫助的話記得收藏一下

一、概念介紹

嵴線圖（ridgeline plot)，用來展示同一維度的幾個數(shù)據(jù)的分布情況，每一層嵴線（峰巒）都是一個直方圖或者密度圖，層層堆疊形成了最終的嵴線圖。

· 嵴線圖一般用于多類別（>5) 的連續(xù)變量數(shù)值分布對比，也因此，如果某一個數(shù)據(jù)的取值區(qū)間過小或者分布平均時，波動不易察覺，且影響圖形呈現(xiàn)的視覺美觀。

圖形示例：

我們需要了解的是：嵴線圖的橫坐標是數(shù)值分布區(qū)間，更像我們常使用的y軸；而縱坐標是每一個數(shù)值序列的類標；嵴線的波峰代表在對應值分布集中，頻率高。

二、數(shù)據(jù)展示

在本案例中，我們希望通過嵴線圖展示隨機選擇的八座城市在過去一年的日最高溫最低溫分布情況。

數(shù)據(jù)來源于廣州11月份天氣|廣州11月份氣溫|廣州2021年11月份歷史天氣—全球天氣網(wǎng)

借助了爬蟲工具，我們簡便地收集了2020-12至2021-11的日度數(shù)據(jù)，得到如下excel集合

每一個excel表格的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)如下：

同一版數(shù)據(jù)，對于氣候類型也繪制了馬賽克圖~

三、數(shù)據(jù)讀入

import pandas as pd
city8_fullname_py = ['beijing','chongqing','wuhan','shenzhen','nanjing','guangzhou','chengdu','shanghai']
city8_fullname = ['北京','重慶','武漢','深圳','南京','廣州','成都','上海']
 
weather_dic = {}
for i in range(len(city8_fullname)):
    df = pd.DataFrame(pd.read_excel('./2021年城市氣溫數(shù)據(jù)/2021年氣溫數(shù)據(jù)'+city8_fullname_py[i]+'.xls'))
    weather_dic[city8_fullname[i]] = df[['日期','最高溫','最低溫','氣候類型']]
    weather_dic[city8_fullname[i]]['城市'] = pd.Series([city8_fullname[i]]*df.shape[0])
weather = weather_dic[city8_fullname[0]]
for i in range(1,8):
    weather = pd.concat([weather,weather_dic[city8_fullname[i]]],ignore_index="true")

得到的數(shù)據(jù)存放在weather中，結(jié)構(gòu)如下：

四、圖像繪制

這里我們需要joypy包

import joypy
import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.figure(dpi= 90)
fig, axes = joypy.joyplot(weather, column=['最高溫', '最低溫'], by="城市", figsize=(13,9),
                          fill=True, legend=True,alpha=.8,
                          xlabelsize=18,ylabelsize=18,color=['tomato','dodgerblue']
                          )
plt.title('八大城市過去一年氣溫分布', fontsize=25,verticalalignment='bottom' )
plt.savefig(r'./繪圖結(jié)果/天氣-過去一年氣溫分布-嵴線圖.png')

by----在圖形中即我們的縱坐標，數(shù)據(jù)類別，需要指定。

fill----是否需要顏色填充

alpha----在面積圖和嵴線圖這類會存在圖像覆蓋的可視化圖像中，我們是建議調(diào)整透明度的，便于同時展示被覆蓋部分的輪廓。當然，如果數(shù)據(jù)本身存在面積差異，則盡量面積小的類別前置。

結(jié)果如下所示：