Python画截断图

近日，帮女朋友画截断图时，遇到了一些问题，网上很多资料都是互相粘贴，缺少能够解决问题的帖子，经过查看官方api最终解决了问题。
在此记录一下，也希望能够帮助其他有需要的人。

brokenaxes

这个是最方便的一种解决办法，官网地址为Pypi，官网的教程比较简洁

import matplotlib.pyplot as plt
from brokenaxes import brokenaxes
import numpy as np

fig = plt.figure(figsize=(5,2))
bax = brokenaxes(xlims=((0, .1), (.4, .7)), ylims=((-1, .7), (.79, 1)), hspace=.05)
x = np.linspace(0, 1, 100)
bax.plot(x, np.sin(10 * x), label='sin')
bax.plot(x, np.cos(10 * x), label='cos')
bax.legend(loc=3)
bax.set_xlabel('time')
bax.set_ylabel('value')

即可以得到可用的图：

brokenaxes_simple.png

看着效果好像还不错，但是如果要画柱状图，则如何解决呢？
仿照官方的程序，我们可以写出来以下的程序

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from brokenaxes import brokenaxes
name_list = [ '1', '6', '30', '60']
num_list_scene1 = [1050, 1055, 1060, 1065]
num_list_scene2 = [5, 15, 25, 35]
num_list_scene3 = [10, 10, 10, 10]
num_list_scene4 = [5, 30, 60, 80]

x = list(range(len(num_list_scene1)))
total_width, n = 0.9, 6
width = total_width / n
bax = brokenaxes(ylims=((0, 110), (1050, 1120)), hspace=.03, despine=False)
bax.bar(x, num_list_scene1, width=width, label='scene1', fc='c')
for j in range(len(x)):
    x[j] = x[j] + width
bax.bar(x, num_list_scene2, width=width, label='scene2', fc='#A52A2A')
for j in range(len(x)):
    x[j] = x[j] + width
bax.bar(x, num_list_scene3, width=width, label='scene3', fc='b', )
for j in range(len(x)):
    x[j] = x[j] + width
bax.bar(x, num_list_scene4, width=width, label='scene4',tick_label=name_list, fc='#D2691E')
bax.set_xlabel('x')
bax.set_ylabel('y')
bax.legend(loc = 1)
plt.show()

得到以下图：

brokenaxes_bar.png

这个图我们可以发现存在一定的问题，它的横坐标不对了，我们的“1”显示不出来了！！！
那怎么解决呢？可以知道我们在bar()函数中使用tick_label=name_list是不可行的了，那我们试下plt.xticks函数看看
首先删除bar函数中的tick_label=name_list,然后在plt.show()前面加上plt.xticksx,name_list)，得到下图结果

brokenaxes_bar_2.png

好吧，结果更差，不只存在自带的0.0,1.0的刻度，我们想要的刻度还不在正确的位置！

我们通过对比这两个图，可以发现一个很trick的解决办法！
第一个图，没有自带的刻度，但是少了一个我们想要的刻度；第二个图，存在自带的刻度，但是我们想要的刻度全都有！
我们能不能考虑结合下呢？
我们尝试在bar中加上一个空的刻度，然后再显示出来

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from brokenaxes import brokenaxes
name_list = [ '1', '6', '30', '60']
fake_name_list = [ '', '', '', '']
num_list_scene1 = [1050, 1055, 1060, 1065]
num_list_scene2 = [5, 15, 25, 35]
num_list_scene3 = [10, 10, 10, 10]
num_list_scene4 = [5, 30, 60, 80]

x = list(range(len(num_list_scene1)))
total_width, n = 0.9, 6
width = total_width / n
bax = brokenaxes(ylims=((0, 110), (1050, 1120)), hspace=.03, despine=False)
bax.bar(x, num_list_scene1, width=width, label='scene1', fc='c')
for j in range(len(x)):
    x[j] = x[j] + width
bax.bar(x, num_list_scene2, width=width, label='scene2', fc='#A52A2A')
for j in range(len(x)):
    x[j] = x[j] + width
bax.bar(x, num_list_scene3, width=width, label='scene3', fc='b', )
for j in range(len(x)):
    x[j] = x[j] + width
bax.bar(x, num_list_scene4, width=width, label='scene4', tick_label=fake_name_list, fc='#D2691E')
bax.set_xlabel('x')
bax.set_ylabel('y')
bax.legend(loc = 1)
plt.xticks(x,name_list)
plt.show()

brokenaxes_bar_3.png

不显示自带的刻度了，但是对应的刻度小短线还存在！怎么办呢？
我们可以考虑手动调整plt.xticks(x,name_list)中x的值，使得这两个短线重叠，问题就可以解决了！
只是我们这只有四个短线，如果我们要画很多个值，找让短线重叠的x值，就会做很多枯燥而又没意义的工作！

因此，这个方案在一些简单的图上还可以应用，复杂的场景就难以解决了！

subplot

matplotlib具有很强的自定义能力，我们可以考虑通过画两个子图，然后拼接成一个，来生成我们的截断图！

import matplotlib.pyplot as plt

name_list = [ '1', '6', '30', '60']
num_list_scene1 = [1050, 1055, 1060, 1065]
num_list_scene2 = [5, 15, 25, 35]
num_list_scene3 = [10, 10, 10, 10]
num_list_scene4 = [5, 30, 60, 80]

f, (ax, ax2) = plt.subplots(2, 1, sharex=True)
x = list(range(len(num_list_scene1)))
total_width, n = 0.9, 6
width = total_width / n
ax.bar(x, num_list_scene1, width=width, label='scene1', fc='c')
for j in range(len(x)):
    x[j] = x[j] + width
ax.bar(x, num_list_scene2, width=width, label='scene2', fc='#A52A2A')
for j in range(len(x)):
    x[j] = x[j] + width
ax.bar(x, num_list_scene3, width=width, label='scene3', fc='b', align = 'center')
for j in range(len(x)):
    x[j] = x[j] + width
ax.bar(x, num_list_scene4, width=width, label='scene4', fc='#D2691E')

x = list(range(len(num_list_scene1)))
ax2.bar(x, num_list_scene1, width=width, label='scene1', fc='c')
for j in range(len(x)):
    x[j] = x[j] + width
ax2.bar(x, num_list_scene2, width=width, label='scene2', fc='#A52A2A')
for j in range(len(x)):
    x[j] = x[j] + width
ax2.bar(x, num_list_scene3, width=width, label='scene3', fc='b')
for j in range(len(x)):
    x[j] = x[j] + width
ax2.bar(x, num_list_scene4, width=width, label='scene4', tick_label=name_list, fc='#D2691E')

ax.set_ylim(1050, 1120)  # outliers only
ax2.set_ylim(0, 110)  # most of the data

ax.spines['bottom'].set_visible(False)
ax2.spines['top'].set_visible(False)
ax.xaxis.tick_top()
ax.tick_params(labeltop='off')  # don't put tick labels at the top
ax2.xaxis.tick_bottom()
d = .015

kwargs = dict(transform=ax.transAxes, color='k', clip_on=False)
ax.plot((-d, +d), (-d, +d), **kwargs)        # top-left diagonal
ax.plot((1 - d, 1 + d), (-d, +d), **kwargs)  # top-right diagonal

kwargs.update(transform=ax2.transAxes)  # switch to the bottom axes
ax2.plot((-d, +d), (1 - d, 1 + d), **kwargs)  # bottom-left diagonal
ax2.plot((1 - d, 1 + d), (1 - d, 1 + d), **kwargs)  # bottom-right diagonal

plt.subplots_adjust(hspace=0.1)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

看着结果似乎还不错，坐标的刻度也显示正常啦

subplot_1.png

只是，由于我们使用subplot画出来的两个图默认大小是一样的，而前文使用brokenaxes画出来的截断上下的长度并不一样。我们这样画出来的图不好看，还需要调整下！
考虑到matplotlib可以使用grid来画图，我们尝试用它来调整下上下两图的比例！

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec

name_list = [ '1', '6', '30', '60']
num_list_scene1 = [1050, 1055, 1060, 1065]
num_list_scene2 = [5, 15, 25, 35]
num_list_scene3 = [10, 10, 10, 10]
num_list_scene4 = [5, 30, 60, 80]

a1,a2=2,3
gs = gridspec.GridSpec(2, 1,height_ratios=[a1,a2],hspace=0.1)
ax = plt.subplot(gs[0,0:])
ax2 = plt.subplot(gs[1,0:], sharex=ax)

x = list(range(len(num_list_scene1)))
total_width, n = 0.9, 6
width = total_width / n
ax.bar(x, num_list_scene1, width=width, label='scene1', fc='c')
for j in range(len(x)):
    x[j] = x[j] + width
ax.bar(x, num_list_scene2, width=width, label='scene2', fc='#A52A2A')
for j in range(len(x)):
    x[j] = x[j] + width
ax.bar(x, num_list_scene3, width=width, label='scene3', fc='b', align = 'center')
for j in range(len(x)):
    x[j] = x[j] + width
ax.bar(x, num_list_scene4, width=width, label='scene4', fc='#D2691E')

x = list(range(len(num_list_scene1)))
ax2.bar(x, num_list_scene1, width=width, label='scene1', fc='c')
for j in range(len(x)):
    x[j] = x[j] + width
ax2.bar(x, num_list_scene2, width=width, label='scene2', fc='#A52A2A')
for j in range(len(x)):
    x[j] = x[j] + width
ax2.bar(x, num_list_scene3, width=width, label='scene3', fc='b')
for j in range(len(x)):
    x[j] = x[j] + width
ax2.bar(x, num_list_scene4, width=width, label='scene4', tick_label=name_list, fc='#D2691E')

ax.set_ylim(1050, 1120)  # outliers only
ax2.set_ylim(0, 110)  # most of the data

ax.spines['bottom'].set_visible(False)
ax2.spines['top'].set_visible(False)
ax.xaxis.tick_top()
ax.tick_params(labeltop='off')  # don't put tick labels at the top
ax2.xaxis.tick_bottom()
d = .015

oa1,oa2=(a1+a2)/a1,(a1+a2)/a2
kwargs = dict(transform=ax.transAxes, color='k', clip_on=False)
ax.plot((-d, +d), (-d*oa1, +d*oa1), **kwargs)        # top-left diagonal
ax.plot((1 - d, 1 + d), (-d*oa1, +d*oa1), **kwargs)  # top-right diagonal

kwargs.update(transform=ax2.transAxes)  # switch to the bottom axes
ax2.plot((-d, +d), (1 - d*oa2, 1 + d*oa2), **kwargs)  # bottom-left diagonal
ax2.plot((1 - d, 1 + d), (1 - d*oa2, 1 + d*oa2), **kwargs)  # bottom-right diagonal

plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()

画出来的结果好看多了！

subplot_2.png

不对，还有问题！我们的ylabel不在图片的正中间呀！
在网上查了好久，都说的set_position，但是这个参数很简陋，只有几个位置参数，没法进行详细的定义。最后发现官方的api提供的改变位置的函数set_label_coords
那我们就使用起来吧！
将plt.ylabel('y')改为

ax2.set_ylabel("y")
ax2.yaxis.set_label_coords(-0.1,1)

重新画一下图

subplot_3.png

问题解决了！
我们得到了一个完整的图！

参考文献: