视觉化医学数据：使用气泡图揭示患者健康指标的关系

news2024/10/29 1:29:45

在医学领域，数据的可视化至关重要。它不仅帮助研究人员和医生理解复杂的关系，还能为临床决策提供有力支持。在众多可视化工具中，气泡图因其直观性和多维性而广受欢迎。本文将通过一个具体例子，展示如何使用气泡图来分析患者的体重、胆固醇、药物剂量和血糖水平之间的关系。

气泡图的优势

气泡图能够在同一图表中展示三个变量之间的关系，其中两个变量通过坐标轴表示，而第三个变量则通过气泡的大小来表示。这种多维展示方式使得气泡图在医学数据分析中非常有用，尤其是在以下几个方面：

多变量关系展示：气泡图能同时展示多个健康指标之间的相互关系，帮助识别潜在的影响因素。

直观的数据呈现：通过气泡的颜色和大小，读者可以快速识别出重要的趋势和异常值。

适用于小样本数据：即使在样本量较小的情况下，气泡图也能够有效传达信息，便于分析。

示例代码

以下是一个使用Python绘制气泡图的示例，展示了20位患者的体重、胆固醇水平、药物剂量和血糖水平的关系。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'Weight': [60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 130, 140, 150,
               55, 65, 75, 85, 95, 105, 115, 125, 135, 145],  # 体重 (kg)
    'Cholesterol': [180, 200, 220, 250, 210, 230, 240, 260, 280, 300,
                    170, 190, 210, 230, 250, 270, 290, 310, 330, 350],  # 胆固醇水平 (mg/dL)
    'Medication Dosage': [77, 15, 20, 25, 30, 35, 66, 45, 50, 88,
                          5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 80, 50],  # 药物剂量 (mg)
    'Blood Sugar Level': [90, 95, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180,
                         85, 92, 105, 115, 125, 135, 145, 155, 165, 175]  # 血糖水平 (mg/dL)
}

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 定义气泡大小
bubble_size = df['Medication Dosage'] * 40  # 根据药物剂量调整气泡大小

# 创建气泡图
plt.figure(figsize=(10, 6))
scatter = plt.scatter(x=df['Weight'],
                      y=df['Cholesterol'],
                      s=bubble_size,  # 气泡的大小
                      c=df['Blood Sugar Level'], # 气泡的颜色
                      alpha=0.6, # 透明度
                      cmap='viridis',  # 使用Viridis颜色映射
                      edgecolors='w',
                      linewidths=2)

# 添加图例
legend1 = plt.legend(*scatter.legend_elements(), title="Blood Sugar Level")
plt.gca().add_artist(legend1)

# 自定义图形
plt.title('Relationship between Weight, Cholesterol, and Medication Dosage', fontsize=14)
plt.xlabel('Weight (kg)', fontsize=12)
plt.ylabel('Cholesterol (mg/dL)', fontsize=12)

# 显示图形
plt.savefig('scatter_chart.pdf')
plt.show()