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Python 数据可视化 多色散点图

Python 数据可视化 多色散点图

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fig, ax = plt.subplots()
max_line = max([max(merged_df['unif_ref_value']), max(merged_df['unif_rust_value'])])
min_line = min([max(merged_df['unif_ref_value']), max(merged_df['unif_rust_value'])])
ax.plot([min_line, max_line], [min_line, max_line], ls="--", c=".3")
for name, group in gb:ax.scatter(group['unif_ref_value'], group['unif_rust_value'], label=name, s=group['dup_ratio']*100)# ax = merged_df.plot.scatter(x='unif_ref_value', y='unif_rust_value', 
#                             # c=merged_df["panel"].map({"panel15X": "red", "panel15_HRD": "blue", "panel15_pro": "green", "panel16": "yellow", "HRD_WGS": "blank"}), 
#                             # c=colors, cmap=cmap, 
#                             c='DarkBlue', colorbar=True,
#                             s=merged_df['dup_ratio']*100, title='Uniformity Plot')# 保存图表到文件
ax.legend()
fig.savefig('tmp_plot.png', dpi=300)

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Python 数据可视化 多色散点图 fig, ax plt.subplots() max_line max([max(merged_df[unif_ref_value]), max(merged_df[unif_rust_value])]) min_line min([max(merged_df[unif_ref_value]), max(merged_df[unif_rust_value])]) ax.plot([min_line, max_line], [min_line, …...

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