Python 制作子彈圖

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1、什麼是子彈圖

一個子彈圖約定俗成的定義：

子彈圖使用長度/高度、位置和顏色對數據進行編碼，以顯示與目標和性能帶相比的實際情況

我們先來看下子彈圖大概長什麼樣子：

子彈圖具有單一的主要度量（例如，當前年初至今的收入），將該度量與一個或多個其他度量進行比較以豐富其含義（例如，與目標相比），並將其顯示在性能的定性范圍的背景，例如差、滿意和好。定性范圍顯示為單一色調的不同強度，使色盲者可以辨別它們，並將儀表板上的顏色使用限制在最低限度

好瞭，差不多這就是子彈圖的應用場景和繪制標準瞭，下面我們就開始制作吧

2、構建圖表

思路大致是，可以使用堆疊條形圖來表示各種范圍，並使用另一個較小的條形圖來表示值，最後，用一條垂直線標記目標

可以看出，我們需要多個組件圖層，使用 matplotlib 來實現會比較方便

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from matplotlib.ticker import FuncFormatter

%matplotlib inline

這裡我們還導入瞭 Seaborn，是因為 Seaborn 有一些非常有用的工具來管理調色板，利用這種功能比嘗試以其他方式復制它更容易

我們需要生成調色板的主要原因是我們很可能希望為各種定性范圍生成視覺上吸引人的配色方案，直接使用 seaborn 來完成會方便很多

在下面的例子中，我們可以使用 palplot 便利函數來顯示 5 種綠色色調的調色板

sns.palplot(sns.light_palette("green", 5))




sns.palplot(sns.light_palette("purple",8, reverse=True))

以相反的順序制作 8 種不同深淺的紫色

我們現在知道瞭如何設置調色板，接下來讓我們使用 Matplotlib 根據上面列出的原則創建一個簡單的子彈圖

首先，定義我們想要繪制的值

limits = [80, 100, 150]
data_to_plot = ("Example 1", 105, 120)

這個將創建 3 個范圍：0-80、81-100、101-150 和一個值為 105 和目標線為 120 的“示例”線 接下來，構建一個藍色調色板：

palette = sns.color_palette("Blues_r", len(limits))

接下來是構建范圍的堆積條形圖：

fig, ax = plt.subplots()
ax.set_aspect('equal')
ax.set_yticks([1])
ax.set_yticklabels([data_to_plot[0]])

prev_limit = 0
for idx, lim in enumerate(limits):
    ax.barh([1], lim-prev_limit, left=prev_limit, height=15, color=palette[idx])
    prev_limit = lim

然後我們可以添加一個較小的條形圖來表示 105 的值：

ax.barh([1], data_to_plot[1], color='black', height=5)

已經初見雛形瞭

最後一步是使用 axvline 添加目標標記：

ax.axvline(data_to_plot[2], color="gray", ymin=0.10, ymax=0.9)

上面我就完成瞭子彈圖的簡單制作，但是我們所有的測試數值都是寫死的，下面我們編寫一個可以填寫任意數值的代碼

3、最終代碼

def bulletgraph(data=None, limits=None, labels=None, axis_label=None, title=None,
                size=(5, 3), palette=None, formatter=None, target_color="gray",
                bar_color="black", label_color="gray"):
    # Determine the max value for adjusting the bar height
    # Dividing by 10 seems to work pretty well
    h = limits[-1] / 10

    # Use the green palette as a sensible default
    if palette is None:
        palette = sns.light_palette("green", len(limits), reverse=False)

    # Must be able to handle one or many data sets via multiple subplots
    if len(data) == 1:
        fig, ax = plt.subplots(figsize=size, sharex=True)
    else:
        fig, axarr = plt.subplots(len(data), figsize=size, sharex=True)

    # Add each bullet graph bar to a subplot
    for idx, item in enumerate(data):

        # Get the axis from the array of axes returned when the plot is created
        if len(data) > 1:
            ax = axarr[idx]

        # Formatting to get rid of extra marking clutter
        ax.set_aspect('equal')
        ax.set_yticklabels([item[0]])
        ax.set_yticks([1])
        ax.spines['bottom'].set_visible(False)
        ax.spines['top'].set_visible(False)
        ax.spines['right'].set_visible(False)
        ax.spines['left'].set_visible(False)

        prev_limit = 0
        for idx2, lim in enumerate(limits):
            # Draw the bar
            ax.barh([1], lim - prev_limit, left=prev_limit, height=h,
                    color=palette[idx2])
            prev_limit = lim
        rects = ax.patches
        # The last item in the list is the value we're measuring
        # Draw the value we're measuring
        ax.barh([1], item[1], height=(h / 3), color=bar_color)

        # Need the ymin and max in order to make sure the target marker
        # fits
        ymin, ymax = ax.get_ylim()
        ax.vlines(
            item[2], ymin * .9, ymax * .9, linewidth=1.5, color=target_color)

    # Now make some labels
    if labels is not None:
        for rect, label in zip(rects, labels):
            height = rect.get_height()
            ax.text(
                rect.get_x() + rect.get_width() / 2,
                -height * .4,
                label,
                ha='center',
                va='bottom',
                color=label_color)
    if formatter:
        ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)
    if axis_label:
        ax.set_xlabel(axis_label)
    if title:
        fig.suptitle(title, fontsize=14)
    fig.subplots_adjust(hspace=0)

代碼雖然看起來有點長，但是其實都是上面步驟的疊加，都比較簡單，就不再重復說明瞭

我們直接調用一下看看效果：

data_to_plot2 = [("張三", 105, 120),
                 ("李四", 99, 110),
                 ("王五", 109, 125),
                 ("趙六", 135, 123),
                 ("錢七", 45, 105)]

bulletgraph(data_to_plot2, limits=[20, 60, 100, 160],
            labels=["Poor", "OK", "Good", "Excellent"], size=(8,5),
            axis_label="Performance Measure", label_color="black",
            bar_color="#252525", target_color='#f7f7f7',
            title="銷售代表表現")

我們還可以進行一些優化，格式化 x 軸以便更一致地顯示信息

在下面這個例子中，我們可以衡量一傢假設公司的營銷預算績效

def money(x, pos):
    'The two args are the value and tick position'
    return "${:,.0f}".format(x)
    
money_fmt = FuncFormatter(money)
data_to_plot3 = [("HR", 50000, 60000),
                 ("Marketing", 75000, 65000),
                 ("Sales", 125000, 80000),
                 ("R&D", 195000, 115000)]
palette = sns.light_palette("grey", 3, reverse=False)
bulletgraph(data_to_plot3, limits=[50000, 125000, 200000],
            labels=["Below", "On Target", "Above"], size=(10,5),
            axis_label="Annual Budget", label_color="black",
            bar_color="#252525", target_color='#f7f7f7', palette=palette,
            title="營銷渠道預算績效",
            formatter=money_fmt)

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