做數(shù)據(jù)可視化做過(guò)幾年的人幾乎都撞上過(guò)同一個(gè)畫面一堆數(shù)據(jù)大部分集中在0到1之間個(gè)別幾個(gè)點(diǎn)直接沖上50甚至更高用matplotlib一畫小值部分全被壓成一條貼著橫軸的線條什么波動(dòng)都看不出來(lái)。我第一次被這問(wèn)題卡住是給某次運(yùn)行監(jiān)測(cè)項(xiàng)目畫時(shí)間序列絕大多數(shù)采樣點(diǎn)都在0附近小幅震蕩偶發(fā)幾個(gè)尖峰跳到幾十。線性坐標(biāo)下那段時(shí)間的細(xì)節(jié)完全糊成一片根本沒(méi)法向別人解釋雖然看起來(lái)是平的其實(shí)里面很有故事。當(dāng)時(shí)第一反應(yīng)就是上對(duì)數(shù)軸但業(yè)務(wù)方明確說(shuō)不接受log刻度他們想看到真實(shí)量級(jí)差。于是我去翻了matplotlib的資料發(fā)現(xiàn)官方文檔里有一張經(jīng)典的斷軸示例圖專門干這件事把坐標(biāo)軸切掉中間的一段讓上下兩部分?jǐn)?shù)據(jù)各自擁有合適的顯示范圍同時(shí)保持x軸連續(xù)。這就是今天要說(shuō)的matplotlib斷軸實(shí)現(xiàn)。這篇文章不講空洞概念直接從原理到底層實(shí)現(xiàn)再到可變現(xiàn)的完整代碼和實(shí)戰(zhàn)中容易踩的坑希望給同樣被量級(jí)懸殊數(shù)據(jù)折磨的人一點(diǎn)參考。1. 什么時(shí)候必須用斷軸一條貼地線的自救現(xiàn)場(chǎng)1.1 線性坐標(biāo)的天然局限你看到的不是數(shù)據(jù)是最大值的身影matplotlib默認(rèn)的線性坐標(biāo)軸做的事情非常簡(jiǎn)單把所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的最小值和最大值映射到坐標(biāo)軸的前后兩端中間按照等差間隔畫刻度。問(wèn)題就出在等差這兩個(gè)字上。假設(shè)繪圖區(qū)域的高度是500像素?cái)?shù)據(jù)范圍是0到50那么0到1這個(gè)區(qū)間只占500的1/50也就是10像素勉強(qiáng)還能看出一點(diǎn)輪廓。但如果數(shù)據(jù)范圍是0到50000到1的區(qū)間就只能占到0.1像素比一個(gè)像素還細(xì)。這個(gè)時(shí)候所有的小值點(diǎn)都被壓縮在同一條水平線上嚴(yán)格來(lái)說(shuō)它們確實(shí)畫出來(lái)了但肉眼根本無(wú)法分辨。這不是繪圖代碼的問(wèn)題是線性映射的數(shù)學(xué)特性決定的它給每個(gè)數(shù)值分配相同的單位像素而不關(guān)心這個(gè)數(shù)值在你的業(yè)務(wù)場(chǎng)景里是否重要。當(dāng)最大值和最小值的數(shù)量級(jí)差別超過(guò)兩個(gè)量級(jí)時(shí)小值區(qū)域的細(xì)節(jié)就不可避免地被大值吞噬。1.2 先試過(guò)的那些替代方案為什么最后都繞回?cái)噍S遇到量級(jí)懸殊的數(shù)據(jù)大多數(shù)人會(huì)按順序嘗試下面幾種方案對(duì)數(shù)坐標(biāo)log軸網(wǎng)上呼聲最高把指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)變成線性。但log軸在業(yè)務(wù)匯報(bào)里經(jīng)常被挑戰(zhàn)因?yàn)榉羌夹g(shù)背景的觀眾對(duì)刻度之間差了10倍這件事沒(méi)有直覺更麻煩的是數(shù)據(jù)里一旦有0或負(fù)值log軸直接報(bào)錯(cuò)或丟點(diǎn)需要額外平移和裁剪。截?cái)啻笾荡翱谥话炎鴺?biāo)范圍定在0到1讓超出的部分跑到圖上沿外面。這個(gè)操作簡(jiǎn)單但也把那些尖峰到底有多高這個(gè)核心問(wèn)題抹掉了觀眾只會(huì)看到幾根線沖出畫布并不知道是50還是5000。雙Y軸或分組子圖適合兩類數(shù)據(jù)但這里只有一條曲線硬拆成兩組又破壞同一序列的連續(xù)性。歸一化處理后畫把數(shù)據(jù)變換到0到1區(qū)間再去畫圖問(wèn)題是你得在坐標(biāo)軸標(biāo)注上做反向換算而且換算后的刻度間隔其實(shí)和log一樣扭曲了原始量的感受。繞了一圈你會(huì)發(fā)現(xiàn)真正想要的效果是全局信息保留局部細(xì)節(jié)放大兩者在同一張圖里共存。這就是斷軸的用武之地。它把坐標(biāo)軸切成兩段各自使用不同范圍中間用一個(gè)斷裂標(biāo)記告訴觀眾這段被我裁掉了不表示沒(méi)有數(shù)據(jù)只是我不想浪費(fèi)繪圖空間顯示它。1.3 什么樣的數(shù)據(jù)適合斷軸三個(gè)先決條件不是所有貼地線都適合用斷軸。根據(jù)我踩坑的經(jīng)驗(yàn)判斷標(biāo)準(zhǔn)可以歸納成三條數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的分段聚集。比如絕大多數(shù)點(diǎn)落在[a, b]少部分落在[c, d]且b遠(yuǎn)小于c中間是空白區(qū)。斷軸的本質(zhì)是讓你跳過(guò)這段空白如果數(shù)據(jù)點(diǎn)在整個(gè)區(qū)間連續(xù)分布斷軸會(huì)把中間一大段有意義的信息隱藏掉。你確認(rèn)真空區(qū)間確實(shí)是空白。這是最關(guān)鍵的一條。很多時(shí)間序列看似有一段時(shí)間沒(méi)有值實(shí)際上只是采樣稀疏或者被零值填充直接跳過(guò)會(huì)丟失這段時(shí)間發(fā)生了什么。受眾能看懂?dāng)嗔褬?biāo)記。學(xué)術(shù)論文、正式報(bào)告對(duì)斷軸容忍度低業(yè)務(wù)看板則相對(duì)寬容。你得先確認(rèn)你的觀眾不會(huì)因?yàn)閮筛本€就產(chǎn)生誤解。滿足這三條斷軸才是合理的方案否則還是乖乖回log軸。2. 斷軸的底層原理兩個(gè)坐標(biāo)系拼接成一個(gè)連續(xù)坐標(biāo)軸2.1 matplotlib的坐標(biāo)體系數(shù)據(jù)坐標(biāo)、Axes坐標(biāo)與Figure坐標(biāo)很多人第一次接觸斷軸會(huì)覺得它是在同一個(gè)坐標(biāo)軸上做點(diǎn)手腳把中間刻度藏起來(lái)。其實(shí)不是。matplotlib里根本沒(méi)有刪除坐標(biāo)軸中間一段的原生API。斷軸實(shí)際做的事是創(chuàng)建兩個(gè)獨(dú)立的Axes對(duì)象把數(shù)據(jù)分別畫進(jìn)去然后通過(guò)隱藏脊線、調(diào)整布局讓兩個(gè)Axes在視覺上看起來(lái)像一個(gè)連續(xù)坐標(biāo)軸。理解這一點(diǎn)必須弄清楚matplotlib的三層坐標(biāo)系統(tǒng)數(shù)據(jù)坐標(biāo)transData每個(gè)Axes用自己的xlim/ylim把數(shù)據(jù)值映射到繪圖框內(nèi)的位置。不同Axes有不同映射。Axes坐標(biāo)transAxes以每個(gè)Axes繪圖區(qū)為參照范圍是0到1不隨數(shù)據(jù)范圍變化。斷口的斜線標(biāo)記就畫在這個(gè)坐標(biāo)里。Figure坐標(biāo)transFigure以整張圖頁(yè)面為參照范圍也是0到1用來(lái)定位不同Axes之間的相對(duì)位置。想象一下斷軸的過(guò)程你拍了一張非常長(zhǎng)的卷軸照片中間一大段是空曠的馬路你要給別人展示兩頭的熱鬧場(chǎng)景。你不會(huì)直接把整張卷軸原樣塞進(jìn)屏幕而是把卷軸從中間剪開把兩段有用的部分上下摞在一起中間留一道空隙再在切口處畫上鋸齒線表示此處剪斷。斷軸的圖就是這張剪開的卷軸。2.2 實(shí)現(xiàn)斷軸的三個(gè)核心步驟第一步創(chuàng)建兩個(gè)Axes。它們共享同一個(gè)數(shù)據(jù)序列但各自的xlim/ylim不同。第二步隱藏兩個(gè)Axes相鄰一側(cè)的脊線。比如上下斷軸時(shí)上面的Axes底部脊線和下面的Axes頂部脊線都要隱藏否則兩條黑線疊在一起等于告訴觀眾這是兩個(gè)獨(dú)立的圖。第三步調(diào)整兩個(gè)Axes的間距。間距不能太大太大會(huì)讓觀眾覺得這是兩幅圖太小的又割裂感太強(qiáng)。通常用subplots_adjust(hspace0.05)這種很小的值。還有一個(gè)容易被忽略的細(xì)節(jié)坐標(biāo)刻度。斷裂側(cè)的刻度線要不要顯示顯示還是隱藏方向是朝內(nèi)還是朝外都會(huì)極大影響觀感。官方示例的做法是上面子圖的x軸刻度標(biāo)簽完全隱藏x軸信息統(tǒng)一由下面子圖展示下面子圖的頂部刻度也一并抹掉避免斷裂處出現(xiàn)多余的視覺元素。2.3 坐標(biāo)變換的拼接本質(zhì)兩個(gè)Axes能拼出一個(gè)連續(xù)的視覺坐標(biāo)軸依賴的是人眼的格式塔認(rèn)知——當(dāng)兩個(gè)矩形區(qū)域上下對(duì)齊、邊線平直、數(shù)據(jù)線顏色連續(xù)時(shí)大腦會(huì)自動(dòng)把它們理解為同一坐標(biāo)系中被截?cái)嗟膬啥巍５@里有一個(gè)深層的坑兩個(gè)Axes的數(shù)據(jù)坐標(biāo)映射是完全獨(dú)立的兩套比例尺。比如上面的Axes把[4, 6]映射到200像素高度下面的Axes把[0, 1]映射到200像素高度。同樣1個(gè)單位的數(shù)值變化在上面的Axes里占100像素在下面的Axes里只占50像素。體現(xiàn)在圖上就是斷裂處兩側(cè)的折線斜率斷崖式變化視覺上被扭曲了。這不是bug而是斷軸的固有性質(zhì)。你選擇斷軸就等于接受了局部區(qū)間被放大這件事。但如果你連兩個(gè)子圖的顯示尺寸都不做調(diào)整這個(gè)扭曲會(huì)變得更加不可控。這一點(diǎn)后面在橫向斷軸的width_ratios部分會(huì)再展開。3. 縱向斷軸手寫實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)掩碼到坐標(biāo)軸拼接3.1 先準(zhǔn)備一份量級(jí)懸殊的示例數(shù)據(jù)為了把過(guò)程講清楚我用一份模擬數(shù)據(jù)來(lái)做演示一條時(shí)間序列橫軸0到10縱軸絕大多數(shù)時(shí)刻在0到1之間小幅震蕩但200到260位置附近突然有一段值落在4到6之間。這正好符合斷軸的第一條判斷標(biāo)準(zhǔn)——數(shù)據(jù)明顯分兩堆中間是空白區(qū)。import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt rng np.random.default_rng(42) x np.linspace(0, 10, 500) y 0.5 * np.sin(x * 1.2) 0.5 rng.normal(0, 0.08, sizex.size) # 人為制造一段高值區(qū)域 y[200:260] 5 0.5 * np.sin(x[200:260] * 5) rng.normal(0, 0.1, size60)注意我故意讓高值區(qū)域在5附近波動(dòng)低值區(qū)域在0到1附近。這樣斷口可以設(shè)置在1到4之間中間確實(shí)沒(méi)有數(shù)據(jù)點(diǎn)非常適合用斷軸展示。3.2 創(chuàng)建兩個(gè)子圖并劃分顯示范圍縱向斷軸的核心是把一個(gè)縱坐標(biāo)軸分成兩段。我用plt.subplots(2, 1)創(chuàng)建上下兩個(gè)子圖因?yàn)閮蓮垐D要共享橫軸的時(shí)間信息我把sharexTrue打開。fig, (ax_top, ax_bottom) plt.subplots( 2, 1, figsize(7, 5), sharexTrue, gridspec_kw{height_ratios: [1, 1]} ) # 上子圖顯示高值區(qū) 4 ~ 6下子圖顯示低值區(qū) 0 ~ 1 ax_top.set_ylim(4, 6) ax_bottom.set_ylim(0, 1)height_ratios在這里控制兩個(gè)子圖的高度比例。理想狀態(tài)下應(yīng)該按照數(shù)據(jù)范圍的跨度來(lái)設(shè)置即上子圖負(fù)責(zé)[4,6]跨度2下子圖負(fù)責(zé)[0,1]跨度1所以height_ratios[2, 1]更接近真實(shí)比例。這里為了講解方便先用1:1后續(xù)可以自行調(diào)整。3.3 數(shù)據(jù)掩碼最容易忽略但非做不可的一步如果你現(xiàn)在直接把a(bǔ)x_top.plot(x, y)和ax_bottom.plot(x, y)都畫一遍會(huì)得到一個(gè)怪異的結(jié)果下面子圖里y值在5附近的線段會(huì)從坐標(biāo)區(qū)底部直升到頂部再被裁掉形成一條穿過(guò)整個(gè)子圖的陰影線上面子圖里y值在0到1的線段同樣會(huì)從坐標(biāo)區(qū)頂部沖下去。matplotlib對(duì)超出坐標(biāo)范圍的線段默認(rèn)做裁剪clip_onTrue但裁剪只能保證線不超出坐標(biāo)區(qū)邊框無(wú)法阻止從可見區(qū)域內(nèi)的一點(diǎn)連到區(qū)域外的一點(diǎn)時(shí)在區(qū)域邊緣留下斜向入/出的痕跡。如果你不想讓這些幽靈線段出現(xiàn)必須手動(dòng)掩碼。masked_top np.ma.masked_outside(y, 4, 6) masked_bottom np.ma.masked_outside(y, 0, 1) ax_top.plot(x, masked_top, color#1f77b4, lw1.6) ax_bottom.plot(x, masked_bottom, color#1f77b4, lw1.6)masked_outside會(huì)把范圍外的所有點(diǎn)標(biāo)記為無(wú)效matplotlib繪制時(shí)會(huì)自動(dòng)跳過(guò)這些點(diǎn)線段不會(huì)跨越掩碼區(qū)域。這是斷軸里最重要的一步很多人廢了半天勁拼圖最后發(fā)現(xiàn)連接處有怪線基本都是漏了掩碼。3.4 隱藏脊線與刻度標(biāo)簽完成數(shù)據(jù)繪制后開始處理拼接。# 隱藏?cái)嗔烟幍募咕€ ax_top.spines[bottom].set_visible(False) ax_bottom.spines[top].set_visible(False) # 上子圖的底部刻度全部隱藏x軸刻度信息由下子圖統(tǒng)一展示 ax_top.tick_params(bottomFalse, labelbottomFalse) # 下子圖的頂部刻度也隱藏避免斷裂處出現(xiàn)多余刻度 ax_bottom.tick_params(topFalse) # 統(tǒng)一橫軸范圍 ax_top.set_xlim(x.min(), x.max()) ax_bottom.set_xlim(x.min(), x.max())sharexTrue其實(shí)已經(jīng)讓兩個(gè)子圖的x軸范圍一致了但手動(dòng)set_xlim有助于代碼可讀性也方便后續(xù)調(diào)整。記著ax_top.tick_params(bottomFalse, labelbottomFalse)這行它同時(shí)隱藏了刻度線和刻度標(biāo)簽。3.5 布局微調(diào)讓兩個(gè)子圖貼得足夠近兩個(gè)子圖默認(rèn)間隙很大一眼看就是兩張圖。用subplots_adjust把垂直間距壓到最低fig.subplots_adjust(hspace0.04)hspace的單位是子圖平均高度的比例不是絕對(duì)像素。所以圖越扁實(shí)際間隙越小。我一般從0.02開始調(diào)感覺擠了就加感覺散了就減。這一步?jīng)]有標(biāo)準(zhǔn)答案取決于你的figure尺寸和斷軸比例。到這里一個(gè)基本的斷軸框架已經(jīng)成型。但還缺最關(guān)鍵的一環(huán)——斷口處的斜線標(biāo)記。4. 橫向斷軸與通用函數(shù)封裝方向一換坑也換了4.1 橫向斷軸的完整代碼從縱向翻轉(zhuǎn)到橫向橫向斷軸適用于橫軸量級(jí)懸殊、縱軸共享的場(chǎng)景。典型例子是某段時(shí)間序列中前后兩段事件密集中間時(shí)空窗期很長(zhǎng)或者橫軸的兩個(gè)區(qū)間跨度相差幾十倍。原理完全一致只是把上下?lián)Q成左右把sharex換成sharey。fig, (ax_left, ax_right) plt.subplots( 1, 2, figsize(8, 4), shareyTrue, gridspec_kw{width_ratios: [3, 1]} ) # 左子圖展示 x 在 0 ~ 3 的數(shù)據(jù)右子圖展示 x 在 9 ~ 11 的數(shù)據(jù) mask_left (x 0) (x 3) mask_right (x 9) (x 11) ax_left.set_xlim(0, 3) ax_right.set_xlim(9, 11) # 繪制 ax_left.plot(x[mask_left], y[mask_left], color#1f77b4, lw1.6) ax_right.plot(x[mask_right], y[mask_right], color#1f77b4, lw1.6) # 隱藏?cái)嗔烟幖咕€ ax_left.spines[right].set_visible(False) ax_right.spines[left].set_visible(False) # 隱藏?cái)嗔褌?cè)刻度 ax_left.tick_params(rightFalse) ax_right.tick_params(leftFalse, labelleftFalse) fig.subplots_adjust(wspace0.04)這個(gè)代碼和縱向斷軸幾乎一一對(duì)應(yīng)但換方向之后有兩個(gè)全新的坑第一width_ratios如果不按數(shù)據(jù)范圍的實(shí)際跨度設(shè)置視覺扭曲非常明顯。我上面給的示例是[3, 1]因?yàn)樽筮吙缍仁?0到3右邊跨度是29到11其實(shí)更準(zhǔn)確的是[3, 2]。如果右子圖數(shù)據(jù)跨度只有0.5你卻給了它和左子圖一樣的寬度等于把右子圖的1個(gè)單位拉長(zhǎng)了6倍折線斜率被嚴(yán)重拉伸。第二shareyTrue時(shí)左右子圖共享縱軸范圍整條曲線的縱向波動(dòng)比例在兩張圖里是一致的所以橫向斷軸在斜率保真上比縱向斷軸更容易做好——只要width_ratios按橫軸跨度分配。4.2 數(shù)據(jù)范圍與繪圖比例的換算邏輯這里值得單獨(dú)說(shuō)一下width_ratios和height_ratios到底該怎么設(shè)。原則非常簡(jiǎn)單比例應(yīng)當(dāng)?shù)扔趦蓚€(gè)子圖各自負(fù)責(zé)的數(shù)據(jù)范圍跨度之比?？v向斷軸上子圖顯示[4,6]跨度2下子圖顯示[0,1]跨度1那么height_ratios[2,1]。橫向斷軸左子圖顯示0到3跨度3右子圖顯示9到11跨度2那么width_ratios[3,2]。為什么要糾結(jié)這個(gè)比例因?yàn)閿噍S已經(jīng)人為改變了數(shù)據(jù)到屏幕的映射如果子圖尺寸比例還不按數(shù)據(jù)跨度走那么曲線的形狀就被二次扭曲了。比如同樣拉伸了0.1的數(shù)值斷口兩邊本來(lái)應(yīng)該看起來(lái)是相同傾斜角度結(jié)果因?yàn)閷挾缺壤д{(diào)一側(cè)陡一側(cè)緩觀眾會(huì)誤判數(shù)據(jù)變化的劇烈程度。當(dāng)然現(xiàn)實(shí)項(xiàng)目里為了讓斷口部分更容易看清偶爾會(huì)故意放大某一側(cè)比如右側(cè)數(shù)據(jù)量少但波動(dòng)幅度重要就給它額外加寬。這屬于有意識(shí)的視覺強(qiáng)調(diào)不算錯(cuò)誤但要在圖上用文字標(biāo)注清楚否則就是誤導(dǎo)。4.3 封裝成可復(fù)用函數(shù)斷軸不該每次都從頭寫斷軸的代碼本身不復(fù)雜但每次都從頭拼一遍容易忘掩碼、忘隱藏脊線。我后來(lái)把它收攏成一個(gè)函數(shù)邏輯是你傳進(jìn)兩個(gè)區(qū)間的數(shù)據(jù)和坐標(biāo)范圍我?guī)湍惆褕D拼好。def draw_broken_axis( x_upper, y_upper, x_lower, y_lower, ylim_upper, ylim_lower, figsize(7, 5), ratios(2, 1), color#1f77b4, ): fig, (ax_top, ax_bottom) plt.subplots( 2, 1, figsizefigsize, sharexTrue, gridspec_kw{height_ratios: list(ratios)} ) ax_top.set_ylim(*ylim_upper) ax_bottom.set_ylim(*ylim_lower) ax_top.plot(x_upper, y_upper, colorcolor, lw1.6) ax_bottom.plot(x_lower, y_lower, colorcolor, lw1.6) ax_top.spines[bottom].set_visible(False) ax_bottom.spines[top].set_visible(False) ax_top.tick_params(bottomFalse, labelbottomFalse) ax_bottom.tick_params(topFalse) fig.subplots_adjust(hspace0.04) return fig, (ax_top, ax_bottom)封裝函數(shù)唯一的風(fēng)險(xiǎn)是太黑盒。把x_upper/y_upper/x_lower/y_lower作為參數(shù)傳進(jìn)去意味著掩碼在調(diào)用處就已經(jīng)完成函數(shù)內(nèi)部不關(guān)心數(shù)據(jù)來(lái)源這樣反而靈活。如果你想更省事可以讓函數(shù)內(nèi)部自動(dòng)掩碼但我覺得斷口范圍這種東西還是顯式傳進(jìn)來(lái)更可控。5. 讓斷口更好看斜線標(biāo)記、脊線隱藏與視覺欺騙的細(xì)節(jié)5.1 官方Demo的斜線畫法四條短線解決一切斷口斜線是這個(gè)圖最重要的視覺提示。matplotlib官方示例里用plot畫了四條非常短的斜線分別放在上子圖下邊緣兩端和下子圖上邊緣兩端。# 斜線長(zhǎng)度基于Axes坐標(biāo)的比例 d 0.015 kwargs dict(transformax_top.transAxes, colork, clip_onFalse, lw0.8) # 上子圖下邊緣左下斜線 右下斜線 ax_top.plot([-d, d], [-d, d], **kwargs) ax_top.plot([1 - d, 1 d], [-d, d], **kwargs) kwargs.update(transformax_bottom.transAxes) # 下子圖上邊緣左上斜線 右上斜線 ax_bottom.plot([-d, d], [1 - d, 1 d], **kwargs) ax_bottom.plot([1 - d, 1 d], [1 - d, 1 d], **kwargs)逐行解釋一下。transformax_top.transAxes表示傳入的坐標(biāo)點(diǎn)是相對(duì)于該子圖繪圖區(qū)歸一化后的位置(0,0)是坐標(biāo)區(qū)左下角(1,1)是右上角。第一條ax_top.plot([-d, d], [-d, d])畫的是一條從(-d,-d)到(d,d)的線段方向是左上到右下長(zhǎng)度大約是0.02 * axes寬度。同理[1-d, 1d]表示x以1為中心向兩側(cè)各伸d畫的是右上角附近的斜線。這四條斜線組合起來(lái)就像一個(gè)被掰斷的裂口。clip_onFalse至關(guān)重要。如果不加斜線一旦碰到坐標(biāo)區(qū)邊界就會(huì)被裁剪掉。因?yàn)槲覀兿胱屗鼨M跨在坐標(biāo)區(qū)邊緣外側(cè)一點(diǎn)點(diǎn)必須關(guān)閉裁剪。lw0.8是我個(gè)人覺得比較克制的線寬太粗會(huì)喧賓奪主。5.2 刻度方向與斷口留白的微調(diào)經(jīng)驗(yàn)斜線畫好后斷軸圖的主體完整了。但還有幾個(gè)細(xì)節(jié)決定這張圖是能用還是好看。第一個(gè)是刻度方向。matplotlib的刻度默認(rèn)朝外在斷口處的短刻度線如果朝向斷裂內(nèi)部會(huì)和斜線打架。我習(xí)慣把非斷裂側(cè)的刻度保持默認(rèn)斷裂側(cè)完全隱藏?？v向斷軸里上子圖底部刻度已經(jīng)bottomFalse敢干凈了下子圖頂部刻度也做了topFalse。這樣斷裂處只有斜線沒(méi)有別的干擾元素。第二個(gè)是斷口留白寬度。hspace太小上下兩塊的坐標(biāo)區(qū)邊緣會(huì)幾乎貼在一起斜線看不清楚hspace太大割裂感明顯。按我的經(jīng)驗(yàn)hspace0.04到0.08是安全區(qū)。如果你發(fā)現(xiàn)斜線被hspace擠到下一張圖的區(qū)域說(shuō)明間距確實(shí)太小了。第三個(gè)是脊線顏色。很多示例圖把斷口處的脊線隱藏后其他三條脊線還是默認(rèn)的黑色。但如果你調(diào)整了hspace兩塊圖中間其實(shí)有一條很細(xì)的白色間隔黑線-白縫-黑線會(huì)形成三條線視覺上有點(diǎn)雜?？梢栽陔[藏?cái)嗔鸭咕€后把相鄰另一側(cè)脊線也保留只是靠hspace讓觀眾感知成斷口。我見過(guò)有人把子圖背景色改成淺灰讓圖面更一體化但那樣斜線顏色就要相應(yīng)調(diào)整不太推薦新手搞。5.3 網(wǎng)格、圖例和坐標(biāo)標(biāo)簽的特殊處理斷軸里用網(wǎng)格要非常謹(jǐn)慎。兩個(gè)子圖各自畫網(wǎng)格斷口處的網(wǎng)格線必然錯(cuò)位觀眾一眼就能看出這是兩張圖破壞視覺連續(xù)性。如果數(shù)據(jù)本身需要網(wǎng)格輔助讀值我建議只在下面的主子圖里ax_bottom.grid(True, ls--, alpha0.3)上面子圖不放網(wǎng)格。圖例是個(gè)更麻煩的事。默認(rèn)ax.legend()會(huì)讓圖例落在當(dāng)前子圖的坐標(biāo)區(qū)內(nèi)。斷軸圖通常兩個(gè)子圖都需要顯示圖例但放兩份圖例很累贅。我的辦法是只在一個(gè)子圖上放圖例然后指定bbox_to_anchor把它放到圖外的公共區(qū)域ax_top.legend(locupper left, bbox_to_anchor(0, 1.05))或者干脆不用matplotlib的legend改用fig.text()手動(dòng)添加一個(gè)文本標(biāo)注配合斷軸這個(gè)非常規(guī)圖表反而更干凈。6. 實(shí)戰(zhàn)排查跨越斷口連線、坐標(biāo)聯(lián)動(dòng)與對(duì)數(shù)軸斷軸6.1 跨越斷口的幽靈連線問(wèn)題第一個(gè)坑也是最常出現(xiàn)的坑斷軸圖最常見的翻車現(xiàn)場(chǎng)是明明設(shè)置了兩個(gè)子圖的坐標(biāo)范圍數(shù)據(jù)線卻像是被什么東西從斷口處強(qiáng)行連了一段過(guò)去。這個(gè)問(wèn)題的根源我在前面已經(jīng)反復(fù)強(qiáng)調(diào)過(guò)——沒(méi)有做掩碼。但還有一種更隱蔽的變體掩碼做了但掩碼的邊界值和坐標(biāo)范圍沒(méi)有對(duì)齊。比如上子圖ylim是(4, 6)你用masked_outside(y, 4.1, 5.9)那么4到4.1之間的點(diǎn)雖然在顯示范圍內(nèi)卻被掩碼過(guò)濾掉了上面子圖這一段會(huì)出現(xiàn)空白而下子圖ylim是(0, 1)你卻用masked_outside(y, 0, 1.2)1到1.2之間的點(diǎn)會(huì)多畫出來(lái)在斷口邊緣形成一小段越過(guò)邊界的線。排查辦法很簡(jiǎn)單刪掉掩碼觀察哪些線段異常出現(xiàn)再把坐標(biāo)范圍打印出來(lái)和掩碼范圍對(duì)齊。兩個(gè)范圍必須完全一致連邊界的浮點(diǎn)誤差都可能造成1像素寬度的異常線段。6.2 兩個(gè)Axes的坐標(biāo)聯(lián)動(dòng)縮放交互時(shí)的錯(cuò)位靜態(tài)圖片不存在這個(gè)問(wèn)題但如果你要交付的是可交互的notebook圖表就會(huì)碰到上子圖和下子圖雖然是sharexTrue創(chuàng)建的但當(dāng)你用鼠標(biāo)滾輪在一個(gè)子圖上縮放后另一個(gè)子圖的x軸范圍不一定會(huì)同步更新——具體表現(xiàn)取決于matplotlib版本和交互后端。斷軸圖最怕的就是兩個(gè)子圖各滾各的因?yàn)橛^眾必須一直對(duì)比兩條x軸有沒(méi)有對(duì)齊。解決辦法是在創(chuàng)建子圖后手動(dòng)綁定x軸變化事件讓上下兩個(gè)子圖的set_xlim始終保持一致。def sync_xlim(ax_src, ax_dst): def on_xlim_changed(event_ax): if event_ax is ax_src: ax_dst.set_xlim(ax_src.get_xlim()) return on_xlim_changed ax_top.callbacks.connect(xlim_changed, sync_xlim(ax_top, ax_bottom)) ax_bottom.callbacks.connect(xlim_changed, sync_xlim(ax_bottom, ax_top))注意sharexTrue在初始狀態(tài)下已經(jīng)共享軸范圍這個(gè)回調(diào)主要用來(lái)處理后續(xù)交互態(tài)的變動(dòng)。如果你的場(chǎng)景不需要交互那直接忽略即可?？v向斷軸的y軸互不相關(guān)但橫向斷軸的shareyTrue對(duì)應(yīng)的是y軸共享同樣的問(wèn)題會(huì)發(fā)生在兩個(gè)子圖的y方向縮放上處理方法一模一樣只是把事件從xlim_changed換成ylim_changed。6.3 對(duì)數(shù)坐標(biāo)下斷軸比例計(jì)算要用對(duì)數(shù)后的跨度有些特殊情況斷軸和對(duì)數(shù)坐標(biāo)要一起用。比如低值區(qū)域從0.01到1高值區(qū)域從100到500中間差了好幾個(gè)量級(jí)但業(yè)務(wù)方既要看真實(shí)的指數(shù)形態(tài)又想跳過(guò)中間的空白區(qū)間。操作上以縱向斷軸為例做法是在兩個(gè)子圖上都加一行ax_top.set_yscale(log) ax_bottom.set_yscale(log)然后其他邏輯不變。但有兩個(gè)細(xì)節(jié)第一數(shù)據(jù)范圍內(nèi)的0和負(fù)值會(huì)被log軸丟棄掩碼時(shí)要先把非正值過(guò)濾掉否則matplotlib會(huì)警告甚至繪制異常。第二height_ratios的計(jì)算不能再按原始數(shù)值跨度而要按照對(duì)數(shù)變換后的跨度。比如上子圖顯示100到500log10之后是2到2.7跨度0.7下子圖顯示0.01到1log10之后是-2到0跨度2那么height_ratios應(yīng)該大概是[0.7, 2]而不是[400, 0.99]。否則圖上子圖的物理高度和它負(fù)責(zé)的坐標(biāo)距離不成比例。另外log軸在斷口附近的刻度標(biāo)簽可能自動(dòng)生成非常奇怪的間隔比如上子圖有刻度100、200、300下子圖卻是0.01、0.1、1兩者之間毫無(wú)關(guān)系這是正?，F(xiàn)象你只需要確保每個(gè)子圖的刻度都在它自己顯示的范圍內(nèi)。6.4 多段斷裂是否可行理論上三段、四段斷裂的做法完全一樣創(chuàng)建N個(gè)子圖依次隱藏相鄰脊線畫對(duì)應(yīng)位置的斜線。實(shí)際項(xiàng)目里我做得比較少因?yàn)槌^(guò)兩段之后觀眾的認(rèn)知負(fù)擔(dān)會(huì)急劇上升——他們需要記住這是個(gè)不連續(xù)坐標(biāo)軸而且斷口還不止一個(gè)。如果確實(shí)需要多段建議用循環(huán)生成子圖而不是手動(dòng)復(fù)制代碼。核心邏輯是n_segments 3 fig, axes plt.subplots(n_segments, 1, sharexTrue, gridspec_kw{height_ratios: ratios}) for i, ax in enumerate(axes): ax.set_ylim(ylim_list[i]) # 隱藏除最外側(cè)以外的脊線上子圖隱藏bottom下子圖隱藏top中間子圖兩個(gè)都隱藏中間子圖的上下脊線都隱藏斜線也要畫兩套。圖例、網(wǎng)格、標(biāo)簽的復(fù)雜度成倍增加所以我個(gè)人建議非必要不推薦。7. 別濫用斷軸畫得出來(lái)也要講得清楚7.1 斷軸在可視化誠(chéng)信上的爭(zhēng)議斷軸圖在數(shù)據(jù)可視化圈子里一直有爭(zhēng)議。反對(duì)者認(rèn)為它天然帶有誤導(dǎo)性坐標(biāo)軸縮放的突變會(huì)讓觀眾無(wú)法正確感知數(shù)據(jù)變化的幅度。同一組數(shù)據(jù)兩個(gè)區(qū)間從10漲到12在斷軸圖里可能看起來(lái)翻了不止一倍因?yàn)槟愕目s放把這一小段放大了。這個(gè)批評(píng)是成立的。斷軸本質(zhì)上是在告訴觀眾我要用兩套比例尺來(lái)畫同一張圖而多數(shù)人對(duì)圖形的第一直覺仍然是坐標(biāo)是等距連續(xù)的。所以使用斷軸的前提是你必須在圖上明確標(biāo)注斷裂區(qū)間最好加一行文字說(shuō)明中間數(shù)據(jù)已省略坐標(biāo)刻度不連續(xù)。我在項(xiàng)目里會(huì)習(xí)慣在斷口附近加一行小字格式通常是ax_top.text(0.5, 1.02, 區(qū)間 (1, 4) 已省略, transformfig.transFigure, hacenter)。雖然不能完全消除誤導(dǎo)但至少做到了可視化上的誠(chéng)實(shí)。7.2 哪些場(chǎng)景我建議果斷放棄斷軸下面這些情況我更傾向勸你別用斷軸學(xué)術(shù)論文或正式研究報(bào)告。審稿人普遍不認(rèn)可斷軸要么分面展示要么用其他變換。除非期刊明確接受這種形式否則只會(huì)增加被challenge的風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)在斷口區(qū)間內(nèi)有重要信息。你為了視覺清爽把中間一段剪掉可這段里恰恰包含一次業(yè)務(wù)關(guān)鍵事件那就得不償失。數(shù)據(jù)分布是連續(xù)的。比如正態(tài)分布樣的鐘形曲線你把中間區(qū)域砍掉等于砍掉了數(shù)據(jù)最主要的形態(tài)特征整張圖已經(jīng)沒(méi)有意義。觀眾缺乏基礎(chǔ)預(yù)期管理。如果投放的是一張無(wú)人講解的靜態(tài)圖很多第一次見到斷軸的人根本不知道那個(gè)鋸齒線是什么意思也不會(huì)反應(yīng)到縱軸不連續(xù)他們只會(huì)覺得這個(gè)圖很奇怪。7.3 替代方案再審視分面、稀釋采樣、注釋標(biāo)注在放棄斷軸之后還有三條退路值得考慮一個(gè)是分面圖facet。上下兩個(gè)子圖各自用完整坐標(biāo)范圍但x軸共享中間不加斜線而是用大標(biāo)題清楚區(qū)分。這種做法的優(yōu)點(diǎn)是完全誠(chéng)實(shí)缺點(diǎn)是視覺連貫性弱。另一個(gè)是局部放大圖zoom-in inset。畫一張全量圖再畫一個(gè)局部放大圖作為插入圖。matplotlib的inset_axes就能做比斷軸更不容易引起誤解唯一的問(wèn)題是全局和局部被分開呈現(xiàn)無(wú)法在同一個(gè)斷裂坐標(biāo)系里對(duì)比位置關(guān)系。還有一種是保持線性軸但用顏色或注釋強(qiáng)調(diào)關(guān)鍵區(qū)間。有時(shí)候你真正想展示的并不是小值和大值的對(duì)比而是某一段時(shí)間的操作造成了什么影響那直接把那個(gè)區(qū)間用色塊高亮標(biāo)注就足夠了根本不需要?jiǎng)幼鴺?biāo)軸。最后說(shuō)一句我自己的體會(huì)。斷軸是一個(gè)很有用的工具但它不是一個(gè)默認(rèn)方案。我現(xiàn)在的選擇標(biāo)準(zhǔn)很簡(jiǎn)單先用log軸不行就分面分面還不行再考慮斷軸。而且一旦決定用斷軸我一定會(huì)把斷口范圍和坐標(biāo)刻度不連續(xù)這兩件事在圖上寫得清清楚楚。圖表是給人看的信息準(zhǔn)確永遠(yuǎn)比視覺效果優(yōu)先。這才是斷軸正確的打開方式。