python绘制两个离散变量关系图——马赛克图_from statsmodels.graphics.mosaicplot import mosaic

一个比较好看的图如下：

我们可以较为直观的看到两个离散变量之间的关系，python绘制方法也比较简单

可以使用statsmodels.graphics.mosaicplot.mosaic

文档位置：https://www.statsmodels.org/dev/generated/statsmodels.graphics.mosaicplot.mosaic.html

代码示例

首先是一个比较基础的版本：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.graphics.mosaicplot import mosaic


def get_data() -> pd.DataFrame:
    """获得数据"""
    value1 = ['a', 'b', 'c']
    value2 = [1, 2, 3, 4, 5]
    dataframe = pd.DataFrame(data=[
        np.random.choice(value1, 100),
        np.random.choice(value2, 100),
    ]).T
    dataframe.columns = ['col_1', 'col_2']
    return dataframe


if __name__ == '__main__':
    df = get_data()
    fig, tuple_data = mosaic(df, ['col_1', 'col_2'])
    fig.show()
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还有其他可以自定义操作的地方：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.graphics.mosaicplot import mosaic


def get_data() -> pd.DataFrame:
    """获得数据"""
    value1 = ['a', 'b', 'c']
    value2 = [1, 2, 3, 4, 5]
    dataframe = pd.DataFrame(data=[
        np.random.choice(value1, 100),
        np.random.choice(value2, 100),
    ]).T
    dataframe.columns = ['col_1', 'col_2']
    return dataframe


if __name__ == '__main__':
    df = get_data()

    # 自定义操作
    # properties: 定义每一个块的颜色
    props = {}
    props[('a', '1')] = {'facecolor': 'red', 'edgecolor': 'white'}
    # labelizer: 马赛克图的label

    fig, tuple_data = mosaic(df, ['col_1', 'col_2'], properties=props)
    fig.show()
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效果图如下：