Python数据处理从零开始----第四章（可视化）（5）（韦恩图）

目录

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）①Matplotlib包

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）②图形和轴

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）③散点图和误差棒

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）④误差图

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）⑤（韦恩图）

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）⑥（画布设置）

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）⑦（多图合并)

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）⑧火山图

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）⑨线性相关曲线

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）⑩ROC曲线

Python数据处理从零开始----第四章（可视化）①①多分类ROC曲线

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正文

使用python绘制韦恩图

下载

easy_install matplotlib-venn

韦恩图依赖于以下的包：

• numpy
• scipy
• matplotlib

使用

matplotlib-venn 包提供了四个主要的函数：venn2、venn2-circles、venn3 和 venn3-circles。

venn2和venn2_circles接受一个3元素（Ab，aB，AB）构成的 tuple 作为各个子集所包含元素的个数（不是具体的元素）：

Ab：包含A，但不包含B，即A中非B的部分，A∩¬BA∩¬B
aB：包含B，但不包含A，即B中非A，B∩¬AB∩¬A
AB：既包含A，又包含B，即A与B的交集，A∩B

from matplotlib_venn import venn2, venn2_circles
venn2(subsets=(3, 2, 1), set_labels=('A', 'B'))
venn2([set(['A', 'B', 'C', 'D']), set(['D', 'E', 'F'])])

venn3的绘制方法有一点区别，首先需要熟悉韦恩图各个圆圈的位置或者是代称，如三者的交集，当需要更改这个圆圈的颜色或者字体时，需要使用111。

通过下面的代码我们成功绘制了一个三个数据集的交集

或者说，你直接输入交集的数字直接画图。

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib_venn import venn3, venn3_circles
plt.figure(figsize=(4,4))
v = venn3(subsets=(2307,382,1409,333,556,120,4774),set_labels = ('A', 'B', 'C'))
plt.show()

该包的官方网址： https://pypi.org/project/matplotlib-venn/
该包的github地址： https://github.com/konstantint/matplotlib-venn/tree/master/tests

图片发自App