模仿期刊文章练习python作图

汪圣毅-安徽医科大学第一附属医院

单纯根据课本、或者书籍，按照章节来学习python作图，目的性不强，内容太广泛，无法将绘图技能和知识进行综合，也较难提高实际应用能力。模仿期刊的优秀图片，复制出类似的图片，不仅可以拓宽知识，增强实用性，也是对python综合技能的很好练习，也是对平时学习的有力促进和提高。

近日，看到复旦大学老师发表的1篇文章，将PFAS（全氟烷基和多氟烷基物质）的测量值，其密度曲线、分布情况的rug plot、boxplot同时展示在1张图片中，4种物质类别共4张图。每种物质按照人群不同分为2类。这种1张图片，按照类别分类，同时展示3种图片的方法非常好。因此，利用其他分类数据的值，进行了类似的画图操作，记录下来，供自己继续学习用，也供对Python绘图感兴趣的志同道合者们参考、讨论。

复旦老师的文章如下：

4种物质分人群的图片如下：

我利用分类数据，用python的matplotlib、seaborn库，模仿画出的图片如下（模拟数据中的1种物质分为3个类别）：

绘图的代码如下：

fig= plt.figure()

sns.set(style="white")

axes1=plt.axes([0.125,0.1,0.8,0.8])

sns.rugplot(data=data, x="flipper_length_mm", hue="species")

plt.gca().get_yaxis().set_visible(False)

axes1.spines['left'].set_color('none')

axes1.spines['top'].set_color('none')

axes1.spines['right'].set_color('none')

axes2=plt.axes([0.125,0.3,0.8,0.8])

sns.kdeplot(data=data, x="flipper_length_mm", hue="species")

plt.gca().get_xaxis().set_visible(False)

axes2.spines['bottom'].set_color('none')

axes2.spines['top'].set_color('none')

axes2.spines['right'].set_color('none')

axes3 = plt.axes([0.125,0.15,0.8,0.12])

sns.boxplot(data=data, y="species",x="flipper_length_mm", hue="species",orient='h')

#plt.xticks([])

#plt.yticks([])

plt.axis('off')

#plt.ylabel()

axes3.get_legend().remove()

plt.show()

上述绘图的方法不一定准确和高效，欢迎大家讨论，提出更加好的方法，共同学习，共同提高。