पायथन में matplotlib के साथ मैनहट्टन साजिश कैसे बनाएँ?

Question

दुर्भाग्य से, मुझे स्वयं कोई समाधान नहीं मिला है। मैं पाइथन के अंदर Manhattan plot कैसे बना सकता हूं, उदाहरण के लिए, matplotlib/pandas। समस्या यह है कि इन भूखंडों में एक्स-अक्ष अलग है।

from pandas import DataFrame 
from scipy.stats import uniform 
from scipy.stats import randint 
import numpy as np 

# some sample data 
df = DataFrame({'gene' : ['gene-%i' % i for i in np.arange(1000)], 
'pvalue' : uniform.rvs(size=1000), 
'chromosome' : ['ch-%i' % i for i in randint.rvs(0,12,size=1000)]}) 

# -log_10(pvalue) 
df['minuslog10pvalue'] = -np.log10(df.pvalue) 
df = df.sort_values('chromosome') 

# How to plot gene vs. -log10(pvalue) and colour it by chromosome? 

Answer 1

आप कुछ इस तरह का उपयोग कर सकते हैं:

from pandas import DataFrame 
from scipy.stats import uniform 
from scipy.stats import randint 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

# some sample data 
df = DataFrame({'gene' : ['gene-%i' % i for i in np.arange(10000)], 
'pvalue' : uniform.rvs(size=10000), 
'chromosome' : ['ch-%i' % i for i in randint.rvs(0,12,size=10000)]}) 

# -log_10(pvalue) 
df['minuslog10pvalue'] = -np.log10(df.pvalue) 
df.chromosome = df.chromosome.astype('category') 
df.chromosome = df.chromosome.cat.set_categories(['ch-%i' % i for i in range(12)], ordered=True) 
df = df.sort_values('chromosome') 

# How to plot gene vs. -log10(pvalue) and colour it by chromosome? 
df['ind'] = range(len(df)) 
df_grouped = df.groupby(('chromosome')) 

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111) 
colors = ['red','green','blue', 'yellow'] 
x_labels = [] 
x_labels_pos = [] 
for num, (name, group) in enumerate(df_grouped): 
    group.plot(kind='scatter', x='ind', y='minuslog10pvalue',color=colors[num % len(colors)], ax=ax) 
    x_labels.append(name) 
    x_labels_pos.append((group['ind'].iloc[-1] - (group['ind'].iloc[-1] - group['ind'].iloc[0])/2)) 
ax.set_xticks(x_labels_pos) 
ax.set_xticklabels(x_labels) 
ax.set_xlim([0, len(df)]) 
ax.set_ylim([0, 3.5]) 
ax.set_xlabel('Chromosome') 

मैं सिर्फ सूचकांक चलाने का एक अतिरिक्त स्तंभ बनाया नियंत्रण करने पर एक्स स्थानों लेबल करता है।

Answer 2

import matplotlib.pyplot als plt 
from numpy.random import randn, random_sample 

g = random_sample(int(1e5))*10 # uniform random values between 0 and 10 
p = abs(randn(int(1e5))) # abs of normally distributed data 

""" 
plot g vs p in groups with different colors 
colors are cycled automatically by matplotlib 
use another colormap or define own colors for a different cycle 
""" 
for i in range(1,11): 
    plt.plot(g[abs(g-i)<1], p[abs(g-i)<1], ls='', marker='.') 

plt.show() 

तुम भी this script की जांच कर सकते हैं, जो आपके समस्या के लिए एक समाधान की पेशकश समाप्त हो रहा है।