pythonでmatplotlibを使ってマンハッタンプロットを作成する方法は？

Question

残念ながら、自分で解決策を見つけられませんでした。 PythonでManhattan plotを作成するにはどうすればいいですか？たとえば、matplotlib/pandasを使用します。問題は、これらのプロットではx軸が離散的であることです。

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

あなたはこのようなものを使用することができます：私はちょうどXの位置をラベルに制御を持っているために、インデックスを実行しているの余分な列を作成し

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') 

を。

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() 

また、あなたの問題に完成したソリューションを提供するために思われる、this scriptをチェックアウトすることができます。