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使用 Plotnine 制作元素周期表

首先需要了解元素周期表以及元素数据:

维基百科的元素周期表词条

元素数据

元素周期表基本构成如下:

  • 族：表中的每一列就是一族，从左向右依次为 1、2……18 族。
  • 周期：表中的行。
  • 元素：每个方框表示一个元素，其中包括元素符号、名称、原子序数、原子量。
  • 在主表下面还有镧系元素和锕系元素表。
  • 用颜色区分金属、非金属等常见的物质状态。

最终呈现:

image-20210912211523771

其他形状元素周期表

导入和处理数据

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# 导入依赖
import pandas as pd
import numpy as np
from plotnine import *

# 读取数据
elements = pd.read_csv('~/data/cbcpv/elemanets/elements.csv')

研究数据集

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elements.info()

"""
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 118 entries, 0 to 117
Data columns (total 21 columns):
 #   Column                    Non-Null Count  Dtype  
---  ------                    --------------  -----  
 0   atomic number             118 non-null    int64  
 1   symbol                    118 non-null    object 
 2   name                      118 non-null    object 
 3   atomic mass               118 non-null    object 
 4   CPK                       118 non-null    object 
 5   electronic configuration  118 non-null    object 
 6   electronegativity         97 non-null     float64
 7   atomic radius             71 non-null     float64
 8   ion radius                92 non-null     object 
 9   van der Waals radius      38 non-null     float64
 10  IE-1                      102 non-null    float64
 11  EA                        85 non-null     float64
 12  standard state            99 non-null     object 
 13  bonding type              98 non-null     object 
 14  melting point             101 non-null    float64
 15  boiling point             94 non-null     float64
 16  density                   96 non-null     float64
 17  metal                     118 non-null    object 
 18  year discovered           118 non-null    object 
 19  group                     118 non-null    object 
 20  period                    118 non-null    int64  
dtypes: float64(8), int64(2), object(11)
memory usage: 19.5+ KB
"""

特征group就是该元素所在的族，但是，如果用elements['group'] 查看所有内容，会发现有的记录中用 '-' 标记，说明它不属于任何族，说明它们应该是镧系元素或者锕系元素。根据数据分析的通常要求，'-' 符号最好用数字表示，这里用 ﹣1

转化数据集

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# 转换族
elements['group']  = [-1 if g=='-' else int(g) for g in elements['group']]
elements['group']

"""
0       1
1      18
2       1
3       2
4      13
       ..
113    14
114    15
115    16
116    17
117    18
Name: group, Length: 118, dtype: int64
"""

特征 bonding type、metal 都是分类数据，因此在类型上进行转化。

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# 转化分类数据
elements['bonding type'] = elements['bonding type'].astype('category')
elements['metal'] = elements['metal'].astype('category')

将原本的整数型 atomic number 特征,转化为字符串类型

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elements['atomic_number'] = elements['atomic number'].astype(str)

元素周期表有两个部分,上面一部分每个元素是属于某一个族的,即 group 特征中的 1-18, 而对于值是-1 的则表示这些元素应该在下面的镧系或者锕系元素表中。下面分别用 top 变量和 bottom 变量引用这两部分元素集合.

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## 分别用 top 和 bottom 变量引用上下部分元素集合
top = elements.query('group != -1').copy()
bottom = elements.query('group == -1').copy()

元素周期表中横向表示的是族（group），纵向表示的是周期（period），用下面的方式在 top 中创建两个特征，分别为“族”和“周期”的值。

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## 在 top 中区分“族”(group)和“周期”(period)的值
"""
横向表示族,纵向表示周期
"""
top['x'] = top.group
top['y'] = top.period

top['x']
"""
0       1
1      18
2       1
3       2
4      13
       ..
113    14
114    15
115    16
116    17
117    18
Name: x, Length: 90, dtype: int64
"""

top['y']
"""
0      1
1      1
2      2
3      2
4      2
      ..
113    7
114    7
115    7
116    7
117    7
Name: y, Length: 90, dtype: int64
"""

除了上面的部分之外，下面的锕系和镧系元素也要做类似的配置。不过，横坐标不能用 group 特征的值，因为前面设置为 ﹣1。

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nrows = 2
"""
hshift 和 vshift 分别表示横、纵间距，这样就为每个锕系和镧系元素增加了横纵坐标值。
"""
hshift = 3.5
vshift = 3
bottom['x'] = np.tile(np.arange(len(bottom) // nrows), nrows) + hshift
bottom['y'] = bottom.period + vshift

每个元素都占了一个小方块,所以,这个小方块(元素块)的大小要设置一下

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## 设置元素占据的小矩形
tile_width = 0.95
tile_height = 0.95

开始画图

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(ggplot(aes('x', 'y'))
    + geom_tile(top, aes(width=tile_width, height=tile_height))
    + geom_tile(bottom, aes(width=tile_width, height=tile_height))
)

image-20210912212441644

这里只有美学映射,没有传入数据集.因为在图层对象中,要传入不同的数据集: “top”和“bottom”.

top 表示主表中的, bottom 表示下面的锕、镧系元素

geom_tile绘制安放元素块图层,并使用 top 数据集,在引入一个图层,绘制 bottom 对应的图层. 但是我们发现表反了, 所以需要实现在 Y 轴方向上的坐标轴翻转.

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(ggplot(aes('x', 'y'))
    +geom_tile(top, aes(width=tile_width, height=tile_height))
    +geom_tile(bottom, aes(width=tile_width, height=tile_height))
 		# 在 Y 轴上进行翻转
    +scale_y_reverse() # new
)

image-20210912212812483

基本样式已经有了。

前面已经把特征“metal”的数据转换为分类数据，下面用这些数据对不同元素的小矩形（以后简称“元素块”）上色。

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(ggplot(aes('x', 'y'))
 		# 对数据不同的元素块进行上色
    + aes(fill='metal') # new
    + geom_tile(top, aes(width=tile_width, height=tile_height))
    + geom_tile(bottom, aes(width=tile_width, height=tile_height))
    + scale_y_reverse() 
)

image-20210912213102954

然后,我们要将化学元素的有关信息写到这些元素块上,这里要写到元素块上的包括:

  • 原子序数，对应着数据集中的特征是“atomic number”；
  • 元素符号，对应着数据集中的特征是“symbol”；
  • 元素名称，对应着数据集中的特征是“name”；
  • 原子量，对应着数据集中的特征是“automic mass”

在这里,我们要绘制四个图层,以便安放四个元素信息, 每个图层上面一个特征,并且每个图层的位置、字号大小等都不相同.

为此我们写一个函数方法来实现:

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"""
nudge_x: 文本在水平方向上的相对位置
nudge_y: 文本在竖直方向上的相对位置
ha: 可选'left', 'center', 'right', 标示水平方向的对齐方式
va: 可选'top', 'center', 'bottom', 表示竖直方向的堆砌方式
size: 字号大小
fontweight: 字族中的字体粗细
"""
def inner_text(data):
    layers = [geom_text(data, aes(label='atomic_number'),
                            nudge_x=-0.40, nudge_y=-.40,
                            ha='left', va='top', fontweight='normal', size=6),
            geom_text(data, aes(label='symbol'),
                            nudge_y=.1, size=9),
            geom_text(data, aes(label='name'),
                            nudge_y=-0.125, fontweight='normal', size=4.5),
            geom_text(data, aes(label='atomic mass'),
                            nudge_y=-.3, fontweight='normal', size=4.5)
            ]
    return layers

然后我们将函数inner_text应用到绘图流程中去

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"""
分别调用两次是因为有 top 和 bottom 两个数据
"""
(ggplot(aes('x', 'y'))
    + aes(fill='metal')
    + geom_tile(top, aes(width=tile_width, height=tile_height))
    + geom_tile(bottom, aes(width=tile_width, height=tile_height))
 		# 绘制上部分图层
    + inner_text(top) # new
 		# 绘制下部分图层
    + inner_text(bottom) # new
    + scale_y_reverse()
)

image-20210912213420444

是不是觉得图很难看,原因在于我们还没对其进行调整,下面我们就要细微的调整图层,包括大小等

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(ggplot(aes('x', 'y'))
    + aes(fill='metal')
    + geom_tile(top, aes(width=tile_width, height=tile_height))
    + geom_tile(bottom, aes(width=tile_width, height=tile_height))
    + inner_text(top)
    + inner_text(bottom)
    + scale_y_reverse()
    # coord_equal 作用是设置坐标系的横轴和纵轴
    # expand=False, 意味着坐标系的大小由制图所用数据决定
    + coord_equal(expand=False) # new
    # 一个新主题,规定了图纸的尺寸
    + theme(figure_size=(12,6)) # new
)

在默认的主题中，横纵坐标的图上长度相等，也就是图像是呈现在一张正方形的图纸上，coord_equal 的作用就是设置坐标系的横轴和纵轴，它与 coord_fixed 是完全等效的，能够改变图纸的大小和长宽比例。参数 expand 的值是布尔值，如果为 False，则意味着坐标系的大小（即图纸的大小）由制图所用数据决定。

新增的第二个图层对象是一个新的主题，在其中规定了图纸的尺寸。

image-20210912213518732

我们仔细研究元素周期表,发现 Lu 和 Lr 两个元素比较特殊,其实它们不是单独的元素,而是对应着下部分两行的,因此要对这两个进行处理,以区分出与其他元素的不同.

我们将其分为两半,使用过 PS 作图的同学应该能想到两个不同颜色的图层叠加,上面的图层只有下面图层的一半,那么看起来就像是被分成了两半.

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# split_df 是绘制新元素块所需要的数据集。
split_df = pd.DataFrame({
    'x': 3-tile_width/4,
    'y': [6,7],
    'metal': pd.Categorical(['lanthanoid', 'actinoid'])
})
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(ggplot(aes('x','y'))
    + aes(fill='metal')
    + geom_tile(top, aes(width=tile_width, height=tile_height))
		# 将新的数据集用于叠加 Lu 和 Lr 的图层上进行遮挡
    + geom_tile(split_df, aes(width=tile_width/2, height=tile_height)) # new
    + geom_tile(bottom, aes(width=tile_width, height=tile_height))
    + inner_text(top)
    + inner_text(bottom)
    + scale_y_reverse()
    + coord_equal(expand=False)
    + theme(figure_size=(12, 6))
)

image-20210912213931384

基本制作完成了,下面来美化一下:

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(ggplot(aes('x', 'y'))
    + aes(fill='metal')
    + geom_tile(top, aes(width=tile_width, height=tile_height))
    + geom_tile(split_df, aes(width=tile_width/2, height=tile_height))
    + geom_tile(bottom, aes(width=tile_width, height=tile_height))
    + inner_text(top)
    + inner_text(bottom)
    + scale_y_reverse()
    # 对元素块填充色进行转换
    + scale_fill_brewer(type='qual', palette=3)
    + coord_equal(expand=False)
    # 增加了一个经典的主题图层对象
    + theme_void()
    + theme(figure_size=(12, 6),
        # 增加一个主题图层,并设置了该图层的尺寸和背景色
        plot_background=element_rect(fill='white')
    )
)

image-20210912214021589

到最后了,我们要解决主表中的元素表上族和周期的问题

观察主表中的每一列,注意我们已经把 Y 轴映射反序了,如果在 H 元素的元素块上标注族的序号为“1”, 那么这个“1”的 Y 轴坐标应该是 y=1, 同样,Sc 元素块上标注族的需要“3”, 那么“3”的 Y 轴坐标应该是 y=4.

这样,我们就可以创建每列及其对应的 Y 轴坐标了.

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## 创建每列(即:族, 编号为 1-18)及其对应的 Y 轴坐标
groupdf = pd.DataFrame({
    'group': range(1, 19),
    'y': np.repeat([1,2,4,2,1], [1,1,10,5,1])
})

groupdf
group y
0 1 1
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2 3 4
3 4 4
4 5 4
5 6 4
6 7 4
7 8 4
8 9 4
9 10 4
10 11 4
11 12 4
12 13 2
13 14 2
14 15 2
15 16 2
16 17 2
17 18 1

让我们来标注族的序号

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## 标注族序号
(ggplot(aes('x','y'))
    + aes(fill='metal')
    + geom_tile(top, aes(width=tile_width, height=tile_height))
    + geom_tile(split_df, aes(width=tile_width/2, height=tile_height))
    + geom_tile(bottom, aes(width=tile_width, height=tile_height))
    + inner_text(top)
    + inner_text(bottom)
    # 标注每一列族序号的文本图层
    # aes('group', 'y', label='group') 重写了 X 轴和 Y 轴的映射
    # inherit_aes=False, 不继承映射配置
    + geom_text(groupdf, aes('group', 'y', label='group'),
            color='gray', nudge_y=.525, va='bottom',
            fontweight='normal', size=9, inherit_aes=False
        )
    # 以 Y 轴调转坐标轴
    + scale_y_reverse()
    # 对元素块填充色进行转换
    + scale_fill_brewer(type='qual', palette=3)
    + coord_equal(expand=False)
    # 增加了一个经典的主题图层对象
    + theme_void()
    + theme(figure_size=(12, 6),
            # 增加一个主题图层,并设置了该图层的尺寸和背景色
            plot_background=element_rect(fill='white'),
    )
)

image-20210912214448270

最终,我们标注玩周期就完成了.

周期是对每一行的标注,一共 7 行,因为标注在左侧,可以把它看成是左侧的 Y 轴标示,可以在图层上通过对 Y 轴标示的设置完成周期的标注.

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## 开始标注周期, 最终完成
(ggplot(aes('x', 'y'))
    # 把特征'metal'的数据转换为分类数据,进行元素块上色    
    + aes(fill='metal')
    # 创建上部元素块
    + geom_tile(top, aes(width=tile_width, height=tile_height))
    # 创建 Lu 和 Lr 的半个元素块
    + geom_tile(split_df, aes(width=tile_width/2, height=tile_height))
    # 创建下部元素块
    + geom_tile(bottom, aes(width=tile_width, height=tile_height))
    # 创建文字图层, 把化学元素的有关信息写到元素块中
    + inner_text(top)
    + inner_text(bottom)
    # 标注每一列族序号的文本图层
    # aes('group', 'y', label='group') 重写了 X 轴和 Y 轴的映射
    # inherit_aes=False, 不继承映射配置
    + geom_text(groupdf, aes('group', 'y', label='group'),
            color='gray', nudge_y=.525,
            va='bottom', fontweight='normal', size=9,
            inherit_aes=False
    )
    # 以 Y 轴调转坐标轴, 增加了纵坐标主刻度标示数字。
    + scale_y_reverse(breaks=range(1, 8), 
            limits=(0, 10.5)
    )
    # 对元素块填充色进行转换
    + scale_fill_brewer(type='qual', palette=3)
    + coord_equal(expand=False)
    # 增加了一个经典的主题图层对象
    + theme_void()
    + theme(figure_size=(12, 6),
            # 增加一个主题图层,并设置了该图层的尺寸和背景色
            plot_background=element_rect(fill='white'),
            # 增加了参数 axis_text_y，对 Y 轴标示的显示格式进行了设置。
            axis_text_y=element_text(margin={'r':5}, color='gray',
            size=9)
    )
)

image-20210912214640931

完成...

使用 Plotnine 制作元素周期表

https://hivan.me/elements_by_plotnine/

作者

Hivan Du

发布于

2021-09-12

更新于

2024-01-16

许可协议

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