超多微量元素python可视化例子

1. 热力图可视化元素周期表

使用seaborn库创建热力图来可视化元素周期表中的微量元素。

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 读取元素周期表数据
periodic_table = pd.read_csv('periodic_table.csv', index_col=0)

# 创建热力图
sns.heatmap(periodic_table.iloc[:, :20], cmap='YlGnBu', annot=True, fmt='.0f', cbar=False)

2. 散点图可视化微量元素之间的关系

使用matplotlib库创建散点图来可视化微量元素之间的相关性。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取微量元素数据
trace_elements = pd.read_csv('trace_elements.csv')

# 创建散点图
plt.scatter(trace_elements['Iron'], trace_elements['Zinc'], label='Zinc')
plt.scatter(trace_elements['Iron'], trace_elements['Copper'], label='Copper')
plt.scatter(trace_elements['Iron'], trace_elements['Manganese'], label='Manganese')
plt.xlabel('Iron')
plt.ylabel('Trace Elements')
plt.legend()

3. 柱状图可视化微量元素含量

使用pandas库创建柱状图来可视化微量元素的含量。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取微量元素数据
trace_elements = pd.read_csv('trace_elements.csv', index_col=0)

# 创建柱状图
trace_elements.plot(kind='bar', figsize=(10, 5))
plt.xlabel('Samples')
plt.ylabel('Trace Elements')
plt.title('Trace Elements in Samples')
plt.legend(loc='upper right')

4. 箱线图可视化微量元素分布情况

使用seaborn库创建箱线图来可视化微量元素的分布情况。

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 读取微量元素数据
trace_elements = pd.read_csv('trace_elements.csv', index_col=0)

# 创建箱线图
sns.boxplot(data=trace_elements)
plt.xlabel('Trace Elements')
plt.title('Distribution of Trace Elements')

5. 雷达图可视化微量元素含量比较

使用matplotlib库创建雷达图来可视化微量元素含量比较。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取微量元素数据
trace_elements = pd.read_csv('trace_elements.csv', index_col=0)

# 创建雷达图
categories = trace_elements.columns.tolist()
N = len(categories)
values = trace_elements.iloc[0].values.tolist()
values += values[:1]
angles = [n / float(N) * 2 * 3.141592653589793238462643383279 for n in range(N)]
angles += angles[:1]
plt.polar(angles, values, marker='o')
plt.xticks(angles[:-1], categories, color='grey', size=8)
plt.ylim(0, 100)
plt.title('Trace Elements in Sample 1')