使用 Matplotlib 绘制箭头图

简介

Matplotlib 是 Python 中一个功能强大的绘图库。它提供了各种可定制的可视化效果，如折线图、散点图、柱状图、直方图等等。Matplotlib 提供的可视化效果之一是箭头图。箭头图用于使用箭头长度、宽度或透明度（alpha）等方式来编码箭头“强度”，例如马尔可夫模型中的转移概率。

在本实验中，我们将学习如何使用 Matplotlib 创建箭头图。我们将使用 make_arrow_graph() 函数来绘制箭头图。

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导入库并定义函数

第一步是导入必要的库并定义 make_arrow_graph() 函数。该函数接受各种参数，如坐标轴、数据、大小、显示方式、形状、最大箭头宽度、箭头间距、透明度、数据归一化、边缘颜色、标签颜色以及其他关键字参数。它使用这些参数来创建一个箭头图。

## 导入库
import itertools
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## 定义函数
def make_arrow_graph(ax, data, size=4, display='length', shape='right',
                     max_arrow_width=0.03, arrow_sep=0.02, alpha=0.5,
                     normalize_data=False, ec=None, labelcolor=None,
                     **kwargs):
    """
    创建一个箭头图。

    参数
    ----------
    ax
        绘制图形的坐标轴。
    data
        包含碱基和配对转换概率的字典。
    size
        图形的大小，以英寸为单位。
    display : {'length', 'width', 'alpha'}
        要更改的箭头属性。
    shape : {'full', 'left', 'right'}
        用于表示完整或半箭头。
    max_arrow_width : float
        箭头的最大宽度，以数据坐标为单位。
    arrow_sep : float
        一对箭头之间的间距，以数据坐标为单位。
    alpha : float
        箭头的最大透明度。
    **kwargs
        `.FancyArrow` 属性，例如 *linewidth* 或 *edgecolor*。
    """

    ## 代码块

定义数据并绘制箭头图

第二步是定义数据，并使用 make_arrow_graph() 函数绘制箭头图。我们将数据定义为一个字典，其中包含碱基和配对转换的概率。我们还将把图形的大小设置为 4，并对数据进行归一化处理。

## 定义数据
data = {
    'A': 0.4, 'T': 0.3, 'G': 0.6, 'C': 0.2,
    'AT': 0.4, 'AC': 0.3, 'AG': 0.2,
    'TA': 0.2, 'TC': 0.3, 'TG': 0.4,
    'CT': 0.2, 'CG': 0.3, 'CA': 0.2,
    'GA': 0.1, 'GT': 0.4, 'GC': 0.1,
}

## 绘制箭头图
size = 4
fig = plt.figure(figsize=(3 * size, size), layout="constrained")
axs = fig.subplot_mosaic([["length", "width", "alpha"]])

for display, ax in axs.items():
    make_arrow_graph(
        ax, data, display=display, linewidth=0.001, edgecolor=None,
        normalize_data=True, size=size)

plt.show()

自定义箭头图

第三步是自定义箭头图。我们可以使用 display 参数来更改要显示的箭头属性。我们还可以使用 shape 参数来更改箭头的形状。我们可以分别使用 max_arrow_width 和 arrow_sep 参数来调整箭头的宽度和间距。我们可以使用 alpha 参数来更改箭头的透明度。我们还可以使用 labelcolor 参数来更改标签的颜色。

## 绘制带有自定义设置的箭头图
size = 4
fig = plt.figure(figsize=(3 * size, size), layout="constrained")
axs = fig.subplot_mosaic([["length", "width", "alpha"]])

for display, ax in axs.items():
    make_arrow_graph(
        ax, data, display=display, linewidth=0.001, edgecolor=None,
        normalize_data=True, size=size, shape='full', max_arrow_width=0.05,
        arrow_sep=0.03, alpha=0.7, labelcolor='white')

plt.show()

解读箭头图

第四步是解读箭头图。箭头的长度、宽度和透明度代表箭头的强度。箭头图可用于使用箭头长度、宽度或透明度（alpha）等方式来编码箭头“强度”，例如马尔可夫模型中的转移概率。箭头上的标签代表碱基和配对转换的概率。

总结

在本实验中，我们学习了如何使用 Matplotlib 创建箭头图。我们使用 make_arrow_graph() 函数来绘制箭头图。我们通过更改要显示的箭头属性、更改箭头形状、调整箭头的宽度和间距、更改箭头的透明度以及更改标签的颜色来定制箭头图。我们还通过理解箭头的长度、宽度和透明度代表箭头强度，以及箭头上的标签代表碱基和配对转换的概率来解读箭头图。