期刊图片复现|Python绘制高颜值双向棒棒糖图

# =========================================================================================# ====================================== 1. 环境设置 =======================================# =========================================================================================import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as np

# =========================================================================================# ======================================2.颜色库=======================================# =========================================================================================COLOR_SCHEMES = {    1: ["#4B4CB5", "#4FB99F", "#901A34", "#E27D60", "#85DCBA", "#E8A87C"],}

# =========================================================================================# ======================================3.绘图函数=======================================# =========================================================================================def plot_advanced_forest_chart(df, scheme_id, color_list):    unique_algos = df['Algo'].unique() #分组    color_map = {algo: color_list[i % len(color_list)] for i, algo in enumerate(unique_algos)} #映射颜色    #创建画布    fig, ax = plt.subplots(figsize=(8.4, 6.8))    y_positions = np.arange(len(df)) #生成Y轴位置

    #遍历数据    for i, row in df.iterrows():        c_color = color_map[row['Algo']] #颜色        #上面点        ax.scatter(x, #x                   y, #y                   color=c_color, #颜色                   s=80, #大小                   edgecolors='white', #边框                   linewidth=0.5) #边框粗细

      if x > 0:            #文本            ax.text(-0.02, #x                    y, #y                    row['CellType'], #文本                    ha='right', #水平                    va='center', #垂直                    color=c_color, #颜色                    fontsize=13) #字体大小            #标记            ax.text(x - 0.02, #x                    y, #y                    row['Sig'], #文本                    ha='center', # 水平                    va='center', # 垂直                    color='#1976D2', #颜色                    fontsize=13, #字体大小                    fontweight='bold') #加粗

    #x=0辅助线    ax.axvline(0, #x               color='black', #颜色               linewidth=2.5) #线宽    max_x = df['SpearmanR'].abs().max() #X轴绝对值最大值    ax.set_yticks(y_positions) #y轴刻度位置    ax.set_yticklabels([]) #去掉y轴标注    #遍历边框    for spine in ax.spines.values():        spine.set_color('#000000') #颜色        spine.set_linewidth(2.5) #线宽

    ax.set_title("(a)", loc='left', fontsize=24, fontweight='bold') #子图编号    # 设图例内容    ax.legend(handles=legend_elements, #句柄              loc='best', #位置              frameon=False, #边框              fontsize=16, #字体大小              handletextpad=0.05) #间距

# =========================================================================================# ======================================4.执行部分=======================================# =========================================================================================if __name__ == "__main__":    df_real = pd.read_excel(r'data.xlsx') #读取数据        scheme_id = 1        selected_hex_colors = COLOR_SCHEMES[scheme_id]        print('正在绘制并保存方案：', scheme_id)        plot_advanced_forest_chart(df_real, scheme_id, selected_hex_colors)

df_real = pd.read_excel(r'data.xlsx') #读取数据

2.设置是否要进行批量绘图，执行部分：

plot_all = True

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