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python - 3套以上的比例维恩图

coder 2023-08-18 原文

我在 MongoDB 中有一组文档，其中每个文档在列表中都有一个或多个类别。使用 map reduce，我可以获得每个类别的唯一组合有多少文档的详细信息:

['cat1']               = 523
['cat2']               = 231
['cat3']               = 102
['cat4']               = 72
['cat1','cat2']        = 710
['cat1','cat3']        = 891
['cat1','cat3','cat4'] = 621 ...

其中总数是指准确组合类别的文档数。

我正在寻找一种合理的方式来呈现这些数据，我认为带有比例面积的维恩图是个好主意。使用上面的示例，cat1 的面积为 523+710+891+621，cat1 和 cat3 之间的重叠面积为 891+621，cat1、cat3、cat4 之间的重叠面积为 621 等。

有没有人对我如何实现这个有任何建议？我更喜欢用 Python (+Numpy/MatPlotLib) 或 MatLab 来完成。

最佳答案

问题

我们需要表示多个相互关联的对象类别的计数，而维恩图只能表示微不足道的类别数量及其重叠。

解决方案

将每个类别及其组合视为图中的一个节点。绘制图形，节点的大小代表每个类别中的计数，边连接相关类别。这种方法的好处是:可以轻松容纳多个类别，这就成为一种连接气泡图。

结果

代码

建议的解决方案使用 NetworkX创建数据结构和matplotlib绘制它。如果数据以正确的格式呈现，这将扩展到具有多个连接的大量类别。 

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

def load_nodes():
    text = '''  Node    Size
                1        523
                2        231
                3        102
                4         72
                1+2      710
                1+3      891
                1+3+4    621'''
    # load nodes into list, discard header
    # this may be replaced by some appropriate output 
    # from your program
    data = text.split('\n')[1:]
    data = [ d.split() for d in data ]
    data = [ tuple([ d[0], 
                    dict( size=int(d[1]) ) 
                    ]) for d in data]
    return data

def load_edges():
    text = '''  From   To
                1+2    1
                1+2    2
                1+3    1
                1+3    3
                1+3+4    1
                1+3+4    3
                1+3+4    4'''
    # load edges into list, discard header
    # this may be replaced by some appropriate output 
    # from your program
    data = text.split('\n')[1:]
    data = [ tuple( d.split() ) for d in data ]
    return data

if __name__ == '__main__':
    scale_factor = 5
    G = nx.Graph()
    nodes = load_nodes()
    node_sizes = [ n[1]['size']*scale_factor
                  for n in nodes ]

    edges = load_edges()
    G.add_edges_from( edges )

    nx.draw_networkx(G, 
                     pos=nx.spring_layout(G),
                     node_size = node_sizes)
    plt.axis('off')
    plt.show()

其他解决方案

其他解决方案可能包括:bubble charts , Voronoi diagrams , chord diagrams , 和 hive plots除其他外。链接示例均未使用 Python；它们仅用于说明目的。

关于python - 3套以上的比例维恩图，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10804432/

维恩python39catnoreferrermatlabplotmatplotlib

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