Python matplotlib可视化之绘制韦恩图

更新时间：2022年02月24日 15:42:13 作者：qq_21478261

韦恩图可以清晰的反映不同组数据共有和各自独有的部分,本文将详细为大家介绍如下两种python绘制venn图策略：matplotlib_venn和pyvenn，需要的可以参考一下

本文速览

2组数据venn

3组数据venn

4组数据venn

5组数据venn图

6组数据venn

python中Matplotlib并没有现成的函数可直接绘制venn图，不过已经有前辈基于matplotlib.patches及matplotlib.path开发了两个轮子：

matplotlib_venn【2~3组数据，比较多博客介绍】：https://github.com/konstantint/matplotlib-venn

pyvenn【2~6组数据】：https://github.com/tctianchi/pyvenn

1、 matplotlib_venn

该模块包含'venn2', 'venn2_circles', 'venn3', 'venn3_circles'四个关键函数，这里主要详细介绍'venn2'，'venn3'同理。

（1）2组数据venn图

matplotlib_venn.venn2(subsets, set_labels=('A', 'B'), set_colors=('r', 'g'), alpha=0.4, normalize_to=1.0, ax=None, subset_label_formatter=None)

绘图数据格式

subsets参数接收绘图数据集，以下5种方式均可以，注意细微异同。

#导入依赖packages
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib_venn import venn2,venn2_circles#记得安装matplotlib_venn(pip install matplotlib_venn 或者conda install matplotlib_venn)
 
 
# subsets参数
#绘图数据的格式，以下5种方式均可以，注意异同
subset = [[{1,2,3},{1,2,4}],#列表list(集合1，集合2)
          ({1,2,3},{1,2,4}),#元组tuple(集合1，集合2)
          {'10': 1, '01': 1, '11': 2},#字典dict(A独有，B独有，AB共有)
          (3, 3, 2),####元组tuple（A有，B有，AB共有），注意和其它几种方式的异同点
          [3,3,2]#列表list（A有，B有，AB共有）           
         ]
for i in subset:
    my_dpi=100
    plt.figure(figsize=(500/my_dpi, 500/my_dpi), dpi=my_dpi)
    g=venn2(subsets=i)#默认数据绘制venn图，只需传入绘图数据
    plt.title('subsets=%s'%str(i))
    plt.show()

一些简单参数介绍

my_dpi=150
plt.figure(figsize=(580/my_dpi, 580/my_dpi), dpi=my_dpi)#控制图尺寸的同时，使图高分辨率（高清）显示
g=venn2(subsets = [{1,2,3},{1,2,4}], #绘图数据集
        set_labels = ('Label 1', 'Label 2'), #设置组名
        set_colors=("#098154","#c72e29"),#设置圈的颜色，中间颜色不能修改
        alpha=0.6,#透明度
        normalize_to=1.0,#venn图占据figure的比例，1.0为占满
       )
plt.show()

所有圈外框属性设置

my_dpi=150
plt.figure(figsize=(580/my_dpi, 580/my_dpi), dpi=my_dpi)
g=venn2(subsets = [{1,2,3},{1,2,4}],
        set_labels = ('Label 1', 'Label 2'),
        set_colors=("#098154","#c72e29"),
        alpha=0.6,
        normalize_to=1.0,
       )
g=venn2_circles(subsets = [{1,2,3},{1,2,4}], 
        linestyle='--', linewidth=0.8, color="black"#外框线型、线宽、颜色
       )
plt.show()

单个圈特性设置

g.get_patch_by_id('10')返回一个matplotlib.patches.PathPatch对象，有诸多参数可个性化修改，详细见matplotlib官网。

my_dpi=150
plt.figure(figsize=(550/my_dpi, 550/my_dpi), dpi=my_dpi)
 
g=venn2(subsets = [{1,2,3},{1,2,4}], 
        set_labels = ('Label 1', 'Label 2'), 
        set_colors=("#098154","#c72e29"),
        alpha=0.6,
        normalize_to=1.0,
       )
g.get_patch_by_id('10').set_edgecolor('red')#左圈外框颜色
g.get_patch_by_id('10').set_linestyle('--')#左圈外框线型
g.get_patch_by_id('10').set_linewidth(2)#左圈外框线宽
g.get_patch_by_id('01').set_edgecolor('green')#右圈外框颜色
g.get_patch_by_id('11').set_edgecolor('blue')#中间圈外框颜色
plt.show()

单个圈文本设置

g.get_label_by_id('10') 返回一个matplotlib.text.Text对象，有诸多参数可个性化修改，详细见matplotlib官网。

my_dpi=150
plt.figure(figsize=(600/my_dpi, 600/my_dpi), dpi=my_dpi)
g=venn2(subsets = [{1,2,3},{1,2,4}], 
        set_labels = ('Label 1', 'Label 2'), 
        set_colors=("#098154","#c72e29"),
        alpha=0.6,
        normalize_to=1.0,
       )
g.get_label_by_id('10').set_fontfamily('Microsoft YaHei')#左圈中1的字体设置为微软雅黑
g.get_label_by_id('10').set_fontsize(20)#1的大小设置为20
g.get_label_by_id('10').set_color('r')#1的颜色
g.get_label_by_id('10').set_rotation(45)#1的倾斜度

添加额外注释

my_dpi=150
plt.figure(figsize=(580/my_dpi, 580/my_dpi), dpi=my_dpi)#控制图尺寸的同时，使图高分辨率（高清）显示
g=venn2(subsets = [{1,2,3},{1,2,4}], #绘图数据集
        set_labels = ('Label 1', 'Label 2'), #设置组名
        set_colors=("#098154","#c72e29"),#设置圈的颜色，中间颜色不能修改
        alpha=0.6,#透明度
        normalize_to=1.0,#venn图占据figure的比例，1.0为占满
       )
 
plt.annotate('I like this green part!', 
             color='#098154',
             xy=g.get_label_by_id('10').get_position() - np.array([0, 0.05]), 
             xytext=(-80,40),
             ha='center', textcoords='offset points', 
             bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='#098154', alpha=0.6),#注释文字底纹
             arrowprops=dict(arrowstyle='-|>', connectionstyle='arc3,rad=0.5',color='#098154')#箭头属性设置
            )
 
 
plt.annotate('She like this red part!', 
             color='#c72e29',
             xy=g.get_label_by_id('01').get_position() + np.array([0, 0.05]), 
             xytext=(80,40),
             ha='center', textcoords='offset points', 
             bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='#c72e29', alpha=0.6),
             arrowprops=dict(arrowstyle='-|>', connectionstyle='arc3,rad=0.5',color='#c72e29')
            )
 
plt.annotate('We both dislike this strange part!', 
             color='black',
             xy=g.get_label_by_id('11').get_position() + np.array([0, 0.05]), 
             xytext=(20,80),
             ha='center', textcoords='offset points', 
             bbox=dict(boxstyle='round,pad=0.5', fc='grey', alpha=0.6),
             arrowprops=dict(arrowstyle='-|>', connectionstyle='arc3,rad=-0.5',color='black')
            )
 
plt.show()

多子图绘制venn图

fig,axs=plt.subplots(1,3, figsize=(10,8),dpi=150)
g=venn2(subsets = [{1,2,3},{1,2,4}], 
        set_labels = ('Label 1', 'Label 2'), 
        set_colors=("#098154","#c72e29"),
        alpha=0.6,
        normalize_to=1.0,
        ax=axs[0],#该参数指定
       )
g=venn2(subsets = [{1,2,3,4,5,6},{1,2,4,5,6,7,8}], 
        set_labels = ('Label 3', 'Label 4'), 
        set_colors=("#098154","#c72e29"),
        alpha=0.6,
        normalize_to=1.0,
        ax=axs[1],
       )
g=venn2(subsets = [{0,1,2,3},{1,2,4}], 
        set_labels = ('Label 5', 'Label 6'), 
        set_colors=("#098154","#c72e29"),
        alpha=0.6,
        normalize_to=1.0,
        ax=axs[2],
       )
plt.show()

（2）3组数据venn图

matplotlib_venn.venn3(subsets, set_labels=('A', 'B', 'C'), set_colors=('r', 'g', 'b'), alpha=0.4, normalize_to=1.0, ax=None, subset_label_formatter=None)

参数和venn2几乎一样，介绍几个重要参数

基本参数介绍

my_dpi=150
plt.figure(figsize=(600/my_dpi, 600/my_dpi), dpi=my_dpi)#控制图尺寸的同时，使图高分辨率（高清）显示
g=venn3(subsets = [{1,2,3},{1,2,4},{2,6,7}], #传入三组数据
        set_labels = ('Label 1', 'Label 2','Label 3'), #设置组名
        set_colors=("#01a2d9", "#31A354", "#c72e29"),#设置圈的颜色，中间颜色不能修改
        alpha=0.8,#透明度
        normalize_to=1.0,#venn图占据figure的比例，1.0为占满
       )
plt.show()

个性化设置图中7部分每一部分

(100, 010, 110, 001, 101, 011, 111)分别代替每一小块，那么代替的是那一小块了？

my_dpi=150
plt.figure(figsize=(600/my_dpi, 600/my_dpi), dpi=my_dpi)
g=venn3(subsets = [{1,2,3},{1,2,4},{2,6,7}],
        set_labels = ('Label 1', 'Label 2','Label 3'),
        set_colors=("#01a2d9", "#31A354", "#c72e29"),
        alpha=0.8,
        normalize_to=1.0,
       )
 
for i in list('100, 010, 110, 001, 101, 011, 111'.split(', ')):
    g.get_label_by_id('%s'%i).set_text('%s'%i)#修改每个组分的文本
    
#然后就可以如同venn2中那样个性化设置了
g.get_label_by_id('110').set_color('red')#1的颜色
g.get_patch_by_id('110').set_edgecolor('red')
 
plt.show()

2、pyvenn

同样，该库还是基于matplotlib.patches二次开发；

区别于上文，pyvenn支持2到6组数据；matplotlib_venn更加灵活多变。

pyvenn具有'venn2', 'venn3', 'venn4', 'venn5', 'venn6'五大主要函数，这里主要介绍venn2，其它同理。

2组数据venn

venn.draw_annotate、venn.draw_text、venn.venn2中的fill()参数非常助于个性化设置。

venn2(labels, names=['A', 'B'], **options)   
import matplotlib.pyplot as plt
 
#添加pyvenn路径
import sys
sys.path.append(r'path\pyvenn-master')
import venn
 
mycolor=[[0.10588235294117647, 0.6196078431372549, 0.4666666666666667,0.6],
         [0.9058823529411765, 0.1607843137254902, 0.5411764705882353, 0.6]]
 
labels = venn.get_labels([[1,2,3,4,5,6],[1,2,4,5,6,7,8]], fill=['number', 
                                                                'logic',#开启每个组分代码
                                                                'percent'#每个组分的百分比
                                                               ],
                        )
fig, ax = venn.venn2(labels,
                    names=list('AB'),
                    dpi=96,
                    colors=mycolor,#传入RPGA色号，直接传hex色号或者RGB会导致重叠部分被覆盖
                    fontsize=15,#控制组名及中间数字大小
                   
                    
                    )
plt.style.use('seaborn-whitegrid')
ax.set_axis_on()#开启坐标网格线
#ax.set_title('venn2')
 
 
 
# 提取plt.annotate部分参数
venn.draw_annotate(fig, ax, x=0.3, y=0.18, #箭头的位置
                   textx=0.1, texty=0.05, #箭尾的位置
                   text='Aoligei!', color='r', #注释文本属性
                   arrowcolor='r',#箭头的颜色等属性
                  )
 
#添加文本
venn.draw_text(fig, ax, x=0.25, y=0.2, text='number:logic(percent)',
               fontsize=12, ha='center', va='center')

3组数据venn

labels = venn.get_labels([range(10), range(5, 15), range(3, 8)], fill=['number',
                                                                       'logic',
                                                                       'percent'
                                                                      ]
                        )
fig, ax = venn.venn3(labels, names=list('ABC'),dpi=96)
fig.show()

4组数据venn

labels = venn.get_labels([range(10), range(5, 15), range(3, 8), range(8, 17)], fill=['number', 
                                                                                     'logic',
                                                                                     'percent'                                                                                     
                                                                                    ])
fig, ax = venn.venn4(labels, names=list('ABCD'))
fig.show()

5组数据venn

labels = venn.get_labels([range(10), range(5, 15), range(3, 8), range(8, 17), range(10, 20)], fill=['number',
                                                                                                    'logic',
                                                                                                    'percent'
                                                                                                   ])
fig, ax = venn.venn5(labels, names=list('ABCDEF'))
fig.show()

6组数据venn

labels = venn.get_labels([range(10), range(5, 15), range(3, 8), range(8, 17), range(10, 20), range(13, 25)], fill=['number', 'logic','percent'])
fig, ax = venn.venn6(labels, names=list('ABCDEF'))
fig.show()

以上就是Python matplotlib可视化之绘制韦恩图的详细内容，更多关于Python matplotlib韦恩图的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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