seaborn做横向条形图
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2022-03-12 08:05:43
数据格式如下 这里选择fold值最大的前20个作图进行展示 代码如下 图片效果如下: ......
数据格式如下
这里选择fold值最大的前20个作图进行展示
代码如下
import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt infpkm="gene_diff2019102206.xls" genename="aoc1" picpathname="aoc1.test" df = pd.read_csv(infpkm,header=0,sep="\t") #根据绝对值大小从大到小进行排序 df = df.reindex(df['log2foldchange'].abs().sort_values(ascending=false).index) #取前20行 df = df.iloc[:20,:] #获取最大的fold绝对值作为x轴的上下限 txlim = np.abs(df.loc[:,'log2foldchange'].tolist()[0]) #获取作图的两列 pre_draw=df[['datebase_type','log2foldchange']] #选择绝对值大于0.58496的数据 pre_draw = pre_draw[np.abs(pre_draw['log2foldchange'])>0.58496] #将所有绝对值大于3的整数设置3,绝对值大于3的负数,设置为-3 #df[np.abs(df)>3] = np.sign(df)*3 logfold = [float(n) for n in pre_draw['log2foldchange'].tolist()] ngroup = [str(n) for n in pre_draw['datebase_type'].tolist()] ax = sns.barplot(x=logfold, y=ngroup, color='blue', orient='h') ax.set_title('20 top foldchange of gene '+str(genename)+' expression in different dataset', fontsize=15) ax.set_ylabel('datebase name', fontsize=15) ax.set_xlabel('log2(fold change)', fontsize=15) ax.set_xlim([-txlim-0.25, txlim+0.25]) plt.savefig(picpathname+'.png', format='png', dpi=50, bbox_inches='tight') plt.savefig(picpathname+'.pdf', format='pdf', dpi=100, bbox_inches='tight')
图片效果如下:
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