期刊图片复现|Python绘制彗星状哑铃图

# =========================================================================================# ====================================== 1. 环境设置 =======================================# =========================================================================================import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom matplotlib.patches import Polygonimport matplotlibplt.rcParams['font.family'] = 'serif'plt.rcParams['font.serif'] = ['Times New Roman']plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = Falsematplotlib.rcParams['pdf.fonttype'] = 42matplotlib.rcParams['ps.fonttype'] = 42plt.rcParams['axes.labelweight'] = 'bold'

# =========================================================================================# ======================================2.颜色库=======================================# =========================================================================================COLOR_SCHEMES = {    1: {'good_dot': '#6BAED6', 'good_poly': '#B5D7EB', 'bad_dot': '#F07B7B', 'bad_poly': '#F8BDBD'},}

# =========================================================================================# ======================================2.哑铃图主绘图函数=======================================# =========================================================================================def plot_dumbbell_chart(df):    #创建画布    fig, (ax1, ax_text, ax2) = plt.subplots(1,  #行多                                            3,  # 列                                            figsize=(14, 10),  # 大小                                            sharey=True,  #共享相同的Y轴范围及比例                                            gridspec_kw={'width_ratios': [1, 0.15, 1],  #三个子图的宽度                                                         'wspace': 0.0})  #子图之间的水平间距    y_limits = (-1, len(df))  #计算Y轴的上下限    ax1.set_ylim(y_limits)  #应用到左侧子图    ax_text.set_ylim(y_limits)  #应用到中间子图    ax2.set_ylim(y_limits)  #应用到右侧子图    #中间文字    ax_text.text(0.5,  #x                     i,  #y                     row['Country'],  #文本内容                     ha='center',  #水平                     va='center',  #垂直                     fontsize=12,  #大小                     fontweight='bold',  #加粗                     color='black')  #颜色

    ax1.set_xlim(65, 15)  #设置左侧图的X范围    ax1.set_xticks([60, 50, 40, 30, 20])  #自定义x刻度值位置    #左侧子图x轴标题    ax1.set_xlabel('Gini index of disposable income (%)',fontsize=13,loc='left')    ax2.set_xlim(0, 35000)  #设置右侧图的X范围    ax2.set_xticks([0, 10000, 20000, 30000])  #自定义右侧x刻度值位置    ax2.xaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda x, p: format(int(x), ',')))  #格式化右侧数值添加千分位逗号    #右侧子图x轴标题    ax2.set_xlabel('Per-capita real GDP (2017 US$)', fontsize=13, loc='left')        #网格线        ax.grid(axis='x',  #X轴                color='lightgray',  #颜色设                linestyle='-',  #样式                linewidth=0.5,  #粗细                zorder=0)  #层    #关闭中间子图区域的全部坐标轴及外框线    ax_text.axis('off')    #调整全图与画板边缘    plt.subplots_adjust(left=0.05,  #左                        right=0.8,  #右                        bottom=0.1,  #底                        top=0.95)  # 上

    #图例坐标区域    ax_leg = fig.add_axes([0.77, 0.22, 0.17, 0.21])    ax_leg.set_xlim(0, 10)  #x范围    ax_leg.set_ylim(0, 10)  #y范围    #去掉轴刻度    ax_leg.set_xticks([])    ax_leg.set_yticks([])    #遍历图例边框线    for spine in ax_leg.spines.values():        spine.set_edgecolor('black')  #颜色        spine.set_linewidth(2.0)  #粗细                   y_c,  #y                   s=200,  #大小                   color='#A9A9A9',  #颜色                   zorder=3)  #层    #图例右侧点    ax_leg.scatter(7.5,  #x                   y_c,  #y                   s=30,  #大小                   color='#A9A9A9',  #颜色                   zorder=3)  #层    ax_leg.text(0.1,  #x                4.2,  #y                'increasing Gini or decreasing\n per-capita GDP',  #文本内容                color=colors['bad_dot'],  #颜色                fontsize=13,  #大小                va='center',  #垂直                fontweight='bold')  #加粗

# =========================================================================================# ======================================5.执行部分=======================================# =========================================================================================if __name__ == '__main__':    df_plot = pd.read_excel(r'data.xlsx')  #原始数据路径    #绘图    plot_dumbbell_chart(df_plot)

scheme_id = 60 #要用的配色方案

2.设置绘图结果的保存地址：

plt.savefig(fr'dumbbell_chart{scheme_id}.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

df_plot = pd.read_excel(r'data.xlsx')  #原始数据路径

4.提取数据进行对比，用于确定颜色和点的大小：

df_plot['gini_is_good'] = df_plot['Gini_2018'] < df_plot['Gini_1990']df_plot['gdp_is_good'] = df_plot['GDP_2018'] > df_plot['GDP_1990']