joypy，一个Python绘制脊线图的工具库！

你好，我是郭震

今天介绍脊线图的绘制。

脊线图（Ridgeline Plot）介绍

脊线图，又称为Joy Plot，是一种用于展示和比较多个组数据分布的可视化工具。这种图形以层叠和重叠的方式展示每个组的密度估计或频率分布，使得不同组之间的比较直观且具有艺术美感。

脊线图特别适合展示数据如何随时间或条件变化，常用于金融、气象、社会科学等领域。

绘制脊线图的步骤解释

以下是基于Python中joypy库来绘制脊线图的详细步骤解释：

# 导入必要的库
import pandas as pd

import joypy

from matplotlib import pyplot as plt

from matplotlib import cm

import numpy as np

导入库：引入pandas用于数据处理，joypy用于生成脊线图，matplotlib.pyplot和matplotlib.cm用于图形展示和颜色映射。
**numpy**：用于生成或处理数学数据。

# 创建模拟数据
data = {

'Month': [
'January', 
'February', 
'March', 
'April', 
'May', 
'June'] * 10,

'Year': [
'Year 1']*6 + [
'Year 2']*6 + [
'Year 3']*6 + [
'Year 4']*6 + [
'Year 5']*6 + [
'Year 6']*6 + [
'Year 7']*6 + [
'Year 8']*6 + [
'Year 9']*6 + [
'Year 10']*6,

'Temperature': np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=60) + np.arange(60)%6

}

数据字典：定义一个包含月份、年份和温度的字典。月份重复10次以模拟10年的数据，温度数据通过正态分布随机生成并添加一个随月份变化的趋势。

df = pd.DataFrame(data)

df[
'Month'] = pd.Categorical(df[
'Month'], categories=[

'January', 
'February', 
'March', 
'April', 
'May', 
'June'
], ordered=True)

创建DataFrame：使用pandas.DataFrame将数据字典转换为数据框。
设置月份为有序分类：将Month列转换为有序的分类数据类型，确保在图形显示时月份能按正确的顺序排列。

# 绘制脊线图
fig, axes = joypy.joyplot(

    df,

    by=
'Month',

    column=
'Temperature',

    colormap=cm.plasma,

    figsize=(12, 8),

    overlap=0.1  
# 控制重叠
)

**joypy.joyplot()**：调用joyplot函数绘制脊线图，指定按Month分组，使用Temperature列的数据绘图，颜色映射为plasma，图形大小为12x8英寸，各图层重叠程度为0.1。

# 添加标题
plt.title(
'Monthly Temperature Distribution Over the First Half of the Year')

plt.show()

扩展

colormap（颜色映射）是用来将数据点映射到颜色的功能，它有许多内置的颜色映射可供选择。

Perceptually Uniform Sequential:

viridis：暗的蓝绿色到明亮的黄色，这是Matplotlib的默认颜色映射。
plasma：从深紫色到亮黄。
inferno：从黑色到红色，最后是黄色。
magma：从黑色到亮粉红。

Sequential:

Blues、Greens、Reds：单一色调，从浅到深。
binary、gray：从黑到白的灰度图。
copper：铜色调，从黑到亮铜色。

Sequential (2):

spring、summer、autumn、winter：模拟四季的颜色变化。
cool：从青色到洋红色。
hot：从黑色到红色，然后到黄色，最终是白色。

colormap=cm.spring

colormap=cm.cool

更多颜色选择，同学们可以去尝试其他配色。

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