期刊图片复现|Python绘制径向堆叠图

# =========================================================================================# ====================================== 1. 库的导入 =========================================# =========================================================================================import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport matplotlib.patches as mpatchesimport matplotlib as mplimport pandas as pdimport matplotlibmatplotlib.rcParams['pdf.fonttype'] = 42matplotlib.rcParams['ps.fonttype'] = 42mpl.rcParams['font.family'] = 'Times New Roman'

# =========================================================================================# ======================================2.颜色库设置=========================================# =========================================================================================selected_scheme = 1  # 选择要使用配色方案COLOR_THEMES = {    1: ['#e6194b', '#3cb44b'],    2: ['#577590', '#43aa8b'],}

def plot_radial_chart_from_file(data_file_path, palette_choice=1):

selected_colors = COLOR_THEMES.get(palette_choice, 1) df_map = pd.read_excel(data_file_path, sheet_name='ProteinTissueMap')df_order = pd.read_excel(data_file_path, sheet_name='ProteinOrder')item_col = df_map.columns[0]  # 用于定义画多少个径向的柱子category_col = df_map.columns[1]  # 堆叠的层order_col = df_order.columns[0]  # 画的顺序# 每个径向对应多少层item_category_map = df_map.groupby(item_col)[category_col].apply(list).to_dict()# 将定义顺序的数据列转换为列表ordered_items = df_order[order_col].tolist()unique_categories = sorted(df_map[category_col].unique())category_colors = {category: selected_colors[i % len(selected_colors)] for i, category in                       enumerate(unique_categories)}

num_items = len(ordered_items)  # 径向主的总数angle_range = 2 * np.pi * 0.98  # 整个图的总角度，设置一个开口angles = np.linspace(0, angle_range, num_items, endpoint=False).tolist()  # 每个径向柱子的角度bar_width = (angle_range / num_items) * 0.9  # 计算每个柱子的宽度fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12), subplot_kw={'projection': 'polar'})ax.grid(False)  ax.set_xticks([]) ax.set_yticks([])ax.spines['polar'].set_visible(False)  ax.set_theta_offset(np.pi / 2) ax.set_theta_direction(-1) 

    # 绘制堆叠的柱子    for i, item in enumerate(ordered_items):        angle = angles[i]        #从第二层开始绘真实的数据        bottom = 2        for category in categories_for_item:            color = category_colors.get(category, '#000000')            ax.bar(angle, height=0.98, width=bar_width, bottom=bottom, color=color, edgecolor='white', linewidth=0.98)            bottom += 1        max_stacked_height = max(max_stacked_height, bottom)

ax.set_rlim(1, max_stacked_height + 1.5)    for i, item in enumerate(ordered_items):        angle_rad = angles[i]        bar_length = len(item_category_map.get(item, []))        label_radius = 1 + bar_length + 1.5        visual_angle_deg = np.rad2deg(np.pi / 2 - angle_rad) % 360        ax.text(angle_rad, label_radius, item, ha=alignment, va='center', rotation=rotation, fontsize=12)

# 创建图例 ---    legend_patches = [mpatches.Patch(color=color, label=category) for category, color in                      category_colors.items()]    #添加图例    ax.legend(handles=legend_patches,              title='Tissue',              title_fontsize='16',              fontsize='12',              bbox_to_anchor=(0.9, 0.9),              frameon=False)

if __name__ == '__main__':      excel_filename = r'radial_chart_data.xlsx'    plot_radial_chart_from_file(excel_filename, palette_choice=selected_scheme)

selected_scheme = 10

2.选择绘图的数据：

excel_filename = r'radial_chart_data.xlsx'

png_filename = fr'radial_chart_{selected_scheme}.png'pdf_filename = fr'radial_chart_{selected_scheme}.pdf'