什么是气泡图？怎样用Python绘制？有什么用？终于有人讲明白了

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什么是气泡图？怎样用Python绘制？有什么用？终于有人讲明白了

2023-11-14 08:52| 来源: 网络整理| 查看: 265

导读：什么是气泡图？可以用来呈现哪些数据关系？在数据分析过程中可以解决哪些问题？怎样用Python绘制气泡图？本文逐一为你解答。

作者：屈希峰

来源：大数据DT（ID：bigdatadt）

01 概述

气泡图（Bubble）是一种多变量图表，是散点图的变体，也可以认为是散点图和百分比区域图的组合。其可用于展示三个变量之间的关系，和散点图一样，绘制时将一个变量放在横轴，另一个变量放在纵轴，而第三个变量则用气泡的大小来表示。

排列在工作表的列中的数据（第一列中列出x值，在相邻列中列出相应的y值和气泡大小的值）可以绘制在气泡图中。

气泡图与散点图相似，不同之处在于：气泡图允许在图表中额外加入一个表示大小的变量进行对比，而第四维度的数据则可以通过不同的颜色来表示（甚至在渐变中使用阴影来表示)。

另一种使用气泡元素的流行方法是使用气泡地图。在气泡地图中，x和y分别代表一个地理位置的经纬坐标。在不要求定位非常精确的情况下，气泡地图可以将数据的相对集中度完美地体现在地理背景中。

此外，表示时间维度的数据时，可以将时间维度作为直角坐标系中的一个维度，或者结合动画来表现数据随着时间的变化情况。

气泡图通常用于比较和展示不同类别圆点（这里我们称为气泡）之间的关系，通过气泡的位置以及面积大小。从整体上看，气泡图可用于分析数据之间的相关性。

但需要注意的是，气泡图的数据大小容量有限，气泡太多会使图表难以阅读。但是可以通过增加一些交互行为弥补：隐藏一些信息，当鼠标点击或者悬浮时显示，或者添加一个选项用于重组或者过滤分组类别。

最后，气泡的大小是映射面积而非半径或直径，如果是基于半径或者直径，圆的大小不仅会呈现指数级的变化，而且还会导致视觉上的误差。如图1所示。

▲图1 气泡图

02 实例

气泡图的代码如代码示例①所示。

代码示例①

1# 简单气泡图 2x=[1,2,3,4] 3y=[2,4,6,8] 4sizes = np.array(y)*5 # 气泡大小，单位屏幕像素 5p = figure(title="bubble chart") 6p.scatter(x, y, marker="circle", size=sizes, color="navy", 7# fill_color=None, line_width=2 8 ) 9show(p)

运行结果如图2所示。

▲图2 代码示例①运行结果

从代码示例①中的第6行可以看出，气泡图的绘制仍使用散点图法，稍微不同的是在该方法中定义了散点数据的尺寸（size）大小。除此之外，可以再增加一个维度，用不同的气泡颜色进行数据分类。

代码示例②

1# 复杂气泡图，完整代码 2import pandas as pd 3from bokeh.embed import file_html 4from bokeh.io import output_notebook, show 5from bokeh.layouts import layout 6from bokeh.models import ( 7 ColumnDataSource, Plot, Circle, Range1d, LinearAxis, HoverTool, 8 Text, SingleIntervalTicker, Slider, CustomJS, Legend, LegendItem, CategoricalColorMapper) # 底层样式 9from bokeh.palettes import Spectral6 10# from data import process_data 11import numpy as np 12def process_data(): 13 from bokeh.sampledata.gapminder import fertility, life_expectancy, population, regions 14 15 # Make the column names ints not strings for handling 16 columns = list(fertility.columns) 17 years = list(range(int(columns[0]), int(columns[-1]))) 18 rename_dict = dict(zip(columns, years)) 19 20 fertility = fertility.rename(columns=rename_dict) 21 life_expectancy = life_expectancy.rename(columns=rename_dict) 22 population = population.rename(columns=rename_dict) 23 regions = regions.rename(columns=rename_dict) 24 regions_list = list(regions.Group.unique()) 25 26 # Turn population into bubble sizes. Use min_size and factor to tweak. 27 scale_factor = 200 28 population_size = np.sqrt(population / np.pi) / scale_factor 29 min_size = 3 30 population_size = population_size.where(population_size >= min_size).fillna(min_size) 31 32 return fertility, life_expectancy, population_size, regions, years, regions_list 33 34# 数据预处理，感兴趣的读者可以在Pandas提前处理好直接加载 35fertility_df, life_expectancy_df, population_df_size, regions_df, years, regions_list = process_data() 36sources = {} 37region_name = regions_df.Group 38region_name.name = 'region' 39for year in years: 40 fertility = fertility_df[year] 41 fertility.name = 'fertility' 42 life = life_expectancy_df[year] 43 life.name = 'life' 44 population = population_df_size[year] 45 population.name = 'population' 46 new_df = pd.concat([fertility, life, population, region_name], axis=1) 47 sources['_' + str(year)] = ColumnDataSource(new_df) 48dictionary_of_sources = dict(zip([x for x in years], ['_%s' % x for x in years])) 49js_source_array = str(dictionary_of_sources).replace("'", "") 50# 画布参数 51xdr = Range1d(1, 9) 52ydr = Range1d(20, 100) 53plot = Plot( 54 x_range=xdr, 55 y_range=ydr, 56 plot_width=800, 57 plot_height=400, 58 outline_line_color=None, 59 toolbar_location=None, 60 min_border=20, 61) 62# 坐标轴参数 63AXIS_FORMATS = dict( 64 minor_tick_in=None, 65 minor_tick_out=None, 66 major_tick_in=None, 67 major_label_text_font_size="10pt", 68 major_label_text_font_style="normal", 69 axis_label_text_font_size="10pt", 70 71 axis_line_color='#AAAAAA', 72 major_tick_line_color='#AAAAAA', 73 major_label_text_color='#666666', 74 75 major_tick_line_cap="round", 76 axis_line_cap="round", 77 axis_line_width=1, 78 major_tick_line_width=1, 79) 80xaxis = LinearAxis(ticker=SingleIntervalTicker(interval=1), axis_label="Children per woman (total fertility)", **AXIS_FORMATS) 81yaxis = LinearAxis(ticker=SingleIntervalTicker(interval=20), axis_label="Life expectancy at birth (years)", **AXIS_FORMATS) 82plot.add_layout(xaxis, 'below') 83plot.add_layout(yaxis, 'left') 84# 添加年份图层（最底层） 85text_source = ColumnDataSource({'year': ['%s' % years[0]]}) 86text = Text(x=2, y=35, text='year', text_font_size='150pt', text_color='#EEEEEE') 87plot.add_glyph(text_source, text) 88# 色盘，分类映射 89color_mapper = CategoricalColorMapper(palette=Spectral6, factors=regions_list) 90# 绘制气泡（散点） 91renderer_source = sources['_%s' % years[0]] 92circle_glyph = Circle( 93 x='fertility', y='life', size='population', 94 fill_color={'field': 'region', 'transform': color_mapper}, 95 fill_alpha=0.8, 96 line_color='#7c7e71', line_width=0.5, line_alpha=0.5) 97# 添加图层 98circle_renderer = plot.add_glyph(renderer_source, circle_glyph) 99# 添加hover工具 100tooltips = "@index" 101plot.add_tools(HoverTool(tooltips=tooltips, renderers=[circle_renderer])) 102# 添加滚动条空间 103code = """ 104 var year = slider.value, 105 sources = %s, 106 new_source_data = sources[year].data; 107 renderer_source.data = new_source_data; 108 text_source.data = {'year': [String(year)]}; 109""" % js_source_array 110# 数据回调 111callback = CustomJS(args=sources, code=code) 112slider = Slider(start=years[0], end=years[-1], value=1, step=1, title="Year", callback=callback) 113callback.args["renderer_source"] = renderer_source 114callback.args["slider"] = slider 115callback.args["text_source"] = text_source 116# 显示 117show(layout([[plot], [slider]], sizing_mode='scale_width'))

运行结果如图3所示。

▲图3 代码示例②运行结果

代码示例②第92行采用models接口进行气泡绘制，并使用滑块控件进行不同年份数据的回调，拖动图中的滑动块可以动态显示不同年份的数据；鼠标悬停在气泡上可以查看是哪个国家的数据。

如果年份数据足够多，则可以使用while循环回调加载不同年份的数据，其展示效果就是一幅类似于Gif效果的动图。

关于作者：屈希峰，资深Python工程师，Bokeh领域的实践者和布道者，对Bokeh有深入的研究。擅长Flask、MongoDB、Sklearn等技术，实践经验丰富。知乎多个专栏（Python中文社区、Python程序员、大数据分析挖掘）作者，专栏累计关注用户十余万人。

本文摘编自《Python数据可视化：基于Bokeh的可视化绘图》，经出版方授权发布。

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