‘壹’ 如何用python绘制Circos图
用Python实现Circos图的绘制在线绘制的Circos有一定局限性，如对数据的要求、个性化的局限和处理速度等的问题，但如果你是一个Pythoneer或者喜欢用更加Pythonic的方式来个性化地绘制Circos图，那么今天就跟随我一起用代码实现这一目标吧！
安装Circos包
首先，登录Python的包索引网站PythonPackageIndex（PyPI，正确读音是：PiePeeAi），找到Circos包的下载页：
https://pypi.python.org/pypi/Circos/1.3.5
该包/模块的作者是我的好友EricMa。你可以选择下载wheeler文件，然后本地安装。也可以在shell下直接通过pip进行安装：
pipinstallcircos
注意，所支持的Python版本必须是3.x，对2不支持。
选择数据
当安装了circos包后，我们就可以直接应用这个包来写代码了。为了演示方便，我需要应用一些数据。作为内科医师，就让我来展示一下老本行：处理药物与肝酶细胞色素P450的相互关系的可视化。由于是为了抛砖引玉，所以绘制出的Circos图相对简单。
我们先从美国FDA官网下载不同细胞色素相关的各种口服药物表。共202种常用的口服药物，涵盖内科学、肿瘤学、神经科和心理学等学科。数据文件如下：
可以看到这个数据的结构：是按肝细胞色素酶进行分类，共分8个列。这8个细胞色素酶分别是：CYP1A2,CYP2B6,CYP2C8,CYP2C9,CYP2C19,CYP2D6,CYP2E1和CYP3A4。我们将要建立各个口服药与这些肝酶之间关系的Circos图，从而了解通过相同肝酶代谢或转化的药物之间是否存在相互作用。
导入各个模块和读入数据
导入各个模块：
fromcircosimportCircosPlot
importxlrd
importpandasaspd
importnumpyasnp
读入文件：
filename='.\MedicationInteraction.xlsx'
book=xlrd.open_workbook(filename)
print('Fileloaded!')
提取数据：
nrows=book.sheet_by_name('Sheet1').nrows
header=book.sheet_by_name('Sheet1').row_values(0)
data=[book.sheet_by_name('Sheet1').row_values(i)foriinrange(1,nrows)]
df=pd.DataFrame(data,columns=header)
df[df=='']=np.nan
读取后，药物和酶的数据为pandas的DataFrame数据结构，细胞色素P450酶的名字为columns的名字。我们可以检查一下数据：
修数据，尤其是处理NA数据
df_dict={}
foriinrange(len(df.columns)):
df_dict[df.icol(i).name]=list(df.icol(i).dropna())
节点和连线
创建节点（nodes）数据，在我这个例子里就是各个药物和肝酶：
nodes=[]
forkeyindf_dict.keys():
nodes.extend(df_dict[key])
nodes=list(nodes)
headers=list(df.columns)
enzymes=['0']*5
forheaderinheaders:
enzymes.append(header)
enzymes.extend(['0']*5)
nodes.extend(enzymes)
创建连线（edges）数据，我们应用tuple（元组）这个数据结构来表示药物与特定肝酶之间的关系：
edges_origin=[]
forkeyindf_dict.keys():
forvalueindf_dict[key]:
edges_origin.append((key,value))
绘图
绘制Circos图：
c=CircosPlot(nodes,edges_origin,radius=10,
nodecolor="blue",
edgecolor="red",
)
c.draw()
得到了下面这张所有药物与肝酶之间的图：
左上方是8个肝脏细胞色素P450酶（CYP1A2、CYP2B6、CYP2C8、CYP2C9、CYP2C19、CYP2D6、CYP2E1和CYP3A4）。其它点即为202种口服药物。每种药物都与参与代谢和转化它的P450酶相连。与相同酶连接的不同药物，理论上应该都存在相互作用，但具体如何还要看与酶的作用机理。
个性化绘图
如果我们打算分别可视化出不同肝酶的关系图形，我们只需改变连线信息，即edges信息：
edges=[]
‍forvalueindf_dict['CYP2B6']:
edges.append(('CYP2B6',value))
c=CircosPlot(nodes,edges,radius=10,
nodecolor="orange",
edgecolor="orange",
)
c.draw()
从而我们得到了各种肝酶所代谢和转化药物的图形
用PS将它们合并：
相同肝酶所代谢和转化的药物用相同颜色的edges表示。
显示特定药物
最后，我们可以挑选其中一些感兴趣的药物来进行观察，例如，我从这202个药物中指定几个我感兴趣的药物：
propafenone（心律平）,acetaminophen（对乙酰氨基酚）,paclitaxel（紫杉醇）,ibuprofen（布洛芬）,losartan（洛沙坦）,omeprazole（奥美拉唑）,carvediolo（卡维地洛）,codeine（可待因）,theophylline（茶碱）,quinidine（奎尼丁）,verapamil（异搏定）,lovastatin（洛伐他汀）,nitrendipine（尼群地平）
然后重新建立edges：
medications=['propafenone','acetaminophen','paclitaxel','ibuprofen','losartan','omeprazole','carvedilol','codeine','theophylline','quinidine','verapamil','lovastatin','nitrendipine']
edges_candidate=set()
formedicationinmedications:
foredgeinedges_origin:
ifmedication==edge[1]:
edges_candidate.add(edge)
edges_candidate=list(edges_candidate)
然后再绘图：
c=CircosPlot(nodes,edges_candidate,radius=10,
nodecolor="black",
edgecolor="black",
)
c.draw()
从而得到这张图。
‘贰’ python可视化数据分析常用图大集合（收藏）
python数据分析常用图大集合：包含折线图、直方图、垂直条形图、水平条形图、饼图、箱线图、热力图、散点图、蜘蛛图、二元变量分布、面积图、六边形图等12种常用可视化数据分析图，后期还会不断的收集整理，请关注更新！
以下默认所有的操作都先导入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn
一、折线图
折线图可以用来表示数据随着时间变化的趋势
Matplotlib
plt.plot(x, y)
plt.show()
Seaborn
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
sns.lineplot(x="x", y="y", data=df)
plt.show()
二、直方图
直方图是比较常见的视图，它是把横坐标等分成了一定数量的小区间，然后在每个小区间内用矩形条（bars）展示该区间的数值
Matplotlib
Seaborn
三、垂直条形图
条形图可以帮我们查看类别的特征。在条形图中，长条形的长度表示类别的频数，宽度表示类别。
Matplotlib
Seaborn
1plt.show()
四、水平条形图
五、饼图
六、箱线图
箱线图由五个数值点组成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位数 (median) 和上下四分位数 (Q3, Q1)。
可以帮我们分析出数据的差异性、离散程度和异常值等。
Matplotlib
Seaborn
七、热力图
力图，英文叫 heat map，是一种矩阵表示方法，其中矩阵中的元素值用颜色来代表，不同的颜色代表不同大小的值。通过颜色就能直观地知道某个位置上数值的大小。
通过 seaborn 的 heatmap 函数，我们可以观察到不同年份，不同月份的乘客数量变化情况，其中颜色越浅的代表乘客数量越多
八、散点图
散点图的英文叫做 scatter plot，它将两个变量的值显示在二维坐标中，非常适合展示两个变量之间的关系。
Matplotlib
Seaborn
九、蜘蛛图
蜘蛛图是一种显示一对多关系的方法，使一个变量相对于另一个变量的显着性是清晰可见
十、二元变量分布
二元变量分布可以看两个变量之间的关系
十一、面积图
面积图又称区域图，强调数量随时间而变化的程度，也可用于引起人们对总值趋势的注意。
堆积面积图还可以显示部分与整体的关系。折线图和面积图都可以用来帮助我们对趋势进行分析，当数据集有合计关系或者你想要展示局部与整体关系的时候，使用面积图为更好的选择。
十二、六边形图
六边形图将空间中的点聚合成六边形，然后根据六边形内部的值为这些六边形上色。
原文至：https://www.py.cn/toutiao/16894.html
‘叁’ 用Python画图
今天开始琢磨用Python画图，没使用之前是一脸懵的，我使用的开发环境是Pycharm，这个输出的是一行行命令，这个图画在哪里呢？
搜索之后发现，它会弹出一个对话框，然后就开始画了，比如下图
第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，这个词的意思就是乌龟，你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里，从原点开始根据指令控制，爬行出来就是绘制的图形了。
它最常用的指令就是旋转和移动，比如画个圆，就是绕着圆心移动；再比如上图这个怎么画呢，其实主要就两个命令：
turtle.forward(200)
turtle.left(170)
第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹
第二个命令是画笔顺时针转170度，注意此时并没有移动，只是转角度
然后呢？ 循环重复就画出来这个图了
好玩吧。
有需要仔细研究的可以看下这篇文章 https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/76588580 ，这个牛人最后用这个库画个移动的钟表，太赞了。
Turtle虽好玩，但是我想要的是我给定数据，然后让它画图，这里就找到另一个常用的画图的库了。
Matplotlib是python最着名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。
使用起来也挺简单，
首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图。
然后给定x和y，用这个命令plt.plot(x, y)就能画图了，接着用plt.show()就可以把图形展示出来。
接着就是各种完善，比如加标题，设定x轴和y轴标签，范围，颜色，网格等等，在 https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/78975150 这篇文章里介绍的很详细。
现在互联网的好处就是你需要什么内容，基本上都能搜索出来，而且还是免费的。
我为什么要研究这个呢？当然是为了用，比如我把比特币的曲线自己画出来可好？
假设现在有个数据csv文件，一列是日期，另一列是比特币的价格，那用这个命令画下：
这两列数据读到pandas中，日期为df['time']列，比特币价格为df['ini']，那我只要使用如下命令
plt.plot(df['time'], df['ini'])
plt.show()
就能得到如下图：
自己画的是不是很香，哈哈！
然后呢，我在上篇文章 https://www.jianshu.com/p/d4013d8a73de 中介绍过求Ahr999指数，那可不可以也放到这张图中呢？不就是加一条命令嘛
plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])
图形如下：
但是，Ahr999指数怎么就一条线不动啊， 原来两个Y轴不一致，显示出来太怪了，需要用多Y轴，问题来了。
继续谷歌一下，把第二个Y轴放右边就行了，不过呢得使用多图，重新绘制
fig = plt.figure() # 多图
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price") # 绘制第一个图比特币价格
ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签
# 第二个直接对称就行了
ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴
ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999") # 绘制第二个图Ahr999指数，红色
ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围
ax2.set_ylabel('ahr999')
plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格
fig.legend(loc="center")#图例
plt.show()
跑起来看看效果，虽然丑了点，但终于跑通了。
这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题，留给爱思考爱学习的你。
有了自己的数据，建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的晴雨表。
‘肆’ 如何用 Python 实现一个图数据库（Graph Database）
本文章是 重写 500 Lines or Less 系列的其中一篇，目标是重写 500 Lines or Less 系列的原有项目：Dagoba: an in-memory graph database。
Dagoba 是作者设计用来展示如何从零开始自己实现一个图数据库（ Graph Database ）。该名字似乎来源于作者喜欢的一个乐队，另一个原因是它的前缀 DAG 也正好是有向无环图 （ Directed Acyclic Graph ） 的缩写。本文也沿用了该名称。
图是一种常见的数据结构，它将信息描述为若干独立的节点（ vertex ，为了和下文的边更加对称，本文中称为 node ），以及把节点关联起来的边（ edge ）。我们熟悉的链表以及多种树结构可以看作是符合特定规则的图。图在路径选择、推荐算法以及神经网络等方面都是重要的核心数据结构。
既然图的用途如此广泛，一个重要的问题就是如何存储它。如果在传统的关系数据库中存储图，很自然的做法就是为节点和边各自创建一张表，并用外键把它们关联起来。这样的话，要查找某人所有的子女，就可以写下类似下面的查询：
还好，不算太复杂。但是如果要查找孙辈呢？那恐怕就要使用子查询或者 CTE(Common Table Expression) 等特殊构造了。再往下想，曾孙辈又该怎么查询？孙媳妇呢？
这样我们会意识到，SQL 作为查询语言，它只是对二维数据表这种结构而设计的，用它去查询图的话非常笨拙，很快会变得极其复杂，也难以扩展。针对图而言，我们希望有一种更为自然和直观的查询语法，类似这样：
为了高效地存储和查询图这种数据结构，图数据库（ Graph Database ）应运而生。因为和传统的关系型数据库存在极大的差异，所以它属于新型数据库也就是 NoSql 的一个分支（其他分支包括文档数据库、列数据库等）。图数据库的主要代表包括 Neo4J 等。本文介绍的 Dagoba 则是具备图数据库核心功能、主要用于教学和演示的一个简单的图数据库。
原文代码是使用 JavaScript 编写的，在定义调用接口时大量使用了原型（ prototype ）这种特有的语言构造。对于其他主流语言的用户来说，原型的用法多少显得有些别扭和不自然。
考虑到本系列其他数据库示例大多是用 Python 实现的，本文也按照传统，用 Python 重写了原文的代码。同样延续之前的惯例，为了让读者更好地理解程序是如何逐步完善的，我们用迭代式的方法完成程序的各个组成部分。
原文在 500lines 系列的 Github 仓库中只包含了实现代码，并未包含测试。按照代码注释说明，测试程序位于作者的另一个代码库中，不过和 500lines 版本的实现似乎略有不同。
本文实现的代码参考了原作者的测试内容，但跳过了北欧神话这个例子——我承认确实不熟悉这些神祇之间的亲缘关系，相信中文背景的读者们多数也未必了解，虽然作者很喜欢这个例子，想了想还是不要徒增困惑吧。因此本文在编写测试用例时只参考了原文关于家族亲属的例子，放弃了神话相关的部分，尽管会减少一些趣味性，相信对于入门级的代码来说这样也够用了。
本文实现程序位于代码库的 dagoba 目录下。按照本系列程序的同意规则，要想直接执行各个已完成的步骤，读者可以在根目录下的 main.py 找到相应的代码位置，取消注释并运行即可。
本程序的所有步骤只需要 Python3 ，测试则使用内置的 unittest , 不需要额外的第三方库。原则上 Python3.6 以上版本应该都可运行，但我只在 Python3.8.3 环境下完整测试过。
本文实现的程序从最简单的案例开始，通过每个步骤逐步扩展，最终形成一个完整的程序。这些步骤包括：
接下来依次介绍各个步骤。
回想一下，图数据库就是一些点（ node ）和边（ edge ）的集合。现在我们要做出的一个重大决策是如何对节点/边进行建模。对于边来说，必须指定它的关联关系，也就是从哪个节点指向哪个节点。大多数情况下边是有方向的——父子关系不指明方向可是要乱套的！
考虑到扩展性及通用性问题，我们可以把数据保存为字典（ dict ），这样可以方便地添加用户需要的任何数据。某些数据是为数据库内部管理而保留的，为了明确区分，可以这样约定：以下划线开头的特殊字段由数据库内部维护，类似于私有成员，用户不应该自己去修改它们。这也是 Python 社区普遍遵循的约定。
此外，节点和边存在互相引用的关系。目前我们知道边会引用到两端的节点，后面还会看到，为了提高效率，节点也会引用到边。如果仅仅在内存中维护它们的关系，那么使用指针访问是很直观的，但数据库必须考虑到序列化到磁盘的问题，这时指针就不再好用了。
为此，最好按照数据库的一般要求，为每个节点维护一个主键（ _id ），用主键来描述它们之间的关联关系。
我们第一步要把数据库的模型建立起来。为了测试目的，我们使用一个最简单的数据库模型，它只包含两个节点和一条边，如下所示：
按照 TDD 的原则，首先编写测试：
与原文一样，我们把数据库管理接口命名为 Dagoba 。目前，能够想到的最简单的测试是确认节点和边是否已经添加到数据库中：
assert_item 是一个辅助方法，用于检查字典是否包含预期的字段。相信大家都能想到该如何实现，这里就不再列出了，读者可参考 Github 上的完整源码。
现在，测试是失败的。用最简单的办法实现数据库：
需要注意的是，不管添加节点还是查询，程序都使用了拷贝后的数据副本，而不是直接使用原始数据。为什么要这样做？因为字典是可变的，用户可以在任何时候修改其中的内容，如果数据库不知道数据已经变化，就很容易发生难以追踪的一致性问题，最糟糕的情况下会使得数据内容彻底混乱。
拷贝数据可以避免上述问题，代价则是需要占用更多内存和处理时间。对于数据库来说，通常查询次数要远远多于修改，所以这个代价是可以接受的。
现在测试应该正常通过了。为了让它更加完善，我们可以再测试一些边缘情况，看看数据库能否正确处理异常数据，比如：
例如，如果用户尝试添加重复主键，我们预期应抛出 ValueError 异常。因此编写测试如下：
为了满足以上测试，代码需要稍作修改。特别是按照 id 查找主键是个常用操作，通过遍历的方法效率太低了，最好是能够通过主键直接访问。因此在数据库中再增加一个字典：
完整代码请参考 Github 仓库。
在上个步骤，我们在初始化数据库时为节点明确指定了主键。按照数据库设计的一般原则，主键最好是不具有业务含义的代理主键（ Surrogate key ），用户不应该关心它具体的值是什么，因此让数据库去管理主键通常是更为合理的。当然，在部分场景下——比如导入外部数据——明确指定主键仍然是有用的。
为了同时支持这些要求，我们这样约定：字段 _id 表示节点的主键，如果用户指定了该字段，则使用用户设置的值（当然，用户有责任保证它们不会重复）；否则，由数据库自动为它分配一个主键。
如果主键是数据库生成的，事先无法预知它的值是什么，而边（ edge ）必须指定它所指向的节点，因此必须在主键生成后才能添加。由于这个原因，在动态生成主键的情况下，数据库的初始化会略微复杂一些。还是先写一个测试：
为支持此功能，我们在数据库中添加一个内部字段 _next_id 用于生成主键，并让 add_node 方法返回新生成的主键：
接下来，再确认一下边是否可以正常访问：
运行测试，一切正常。这个步骤很轻松地完成了，不过两个测试（ DbModelTest 和 PrimaryKeyTest ）出现了一些重复代码，比如 get_item 。我们可以把这些公用代码提取出来。由于 get_item 内部调用了 TestCase.assertXXX 等方法，看起来应该使用继承，但从 TestCase 派生基类容易引起一些潜在的问题，所以我转而使用另一个技巧 Mixin ：
实现数据库模型之后，接下来就要考虑如何查询它了。
在设计查询时要考虑几个问题。对于图的访问来说，几乎总是由某个节点（或符合条件的某一类节点）开始，从与它相邻的边跳转到其他节点，依次类推。所以链式调用对查询来说是一种很自然的风格。举例来说，要知道 Tom 的孙子养了几只猫，可以使用类似这样的查询：
可以想象，以上每个方法都应该返回符合条件的节点集合。这种实现是很直观的，不过存在一个潜在的问题：很多时候用户只需要一小部分结果，如果它总是不计代价地给我们一个巨大的集合，会造成极大的浪费。比如以下查询：
为了避免不必要的浪费，我们需要另外一种机制，也就是通常所称的“懒式查询”或“延迟查询”。它的基本思想是，当我们调用查询方法时，它只是把查询条件记录下来，而并不立即返回结果，直到明确调用某些方法时才真正去查询数据库。
如果读者比较熟悉流行的 Python ORM，比如 SqlAlchemy 或者 Django ORM 的话，会知道它们几乎都是懒式查询的，要调用 list(result) 或者 result[0:10] 这样的方法才能得到具体的查询结果。
在 Dagoba 中把触发查询的方法定义为 run 。也就是说，以下查询执行到 run 时才真正去查找数据：
和懒式查询（ Lazy Query ）相对应的，直接返回结果的方法一般称作主动查询（ Eager Query ）。主动查询和懒式查询的内在查找逻辑基本上是相同的，区别只在于触发机制不同。由于主动查询实现起来更加简单，出错也更容易排查，因此我们先从主动查询开始实现。
还是从测试开始。前面测试所用的简单数据库数据太少，难以满足查询要求，所以这一步先来创建一个更复杂的数据模型：
此关系的复杂之处之一在于反向关联：如果 A 是 B 的哥哥，那么 B 就是 A 的弟弟/妹妹，为了查询到他们彼此之间的关系，正向关联和反向关联都需要存在，因此在初始化数据库时需要定义的边数量会很多。
当然，父子之间也存在反向关联的问题，为了让问题稍微简化一些，我们目前只需要向下（子孙辈）查找，可以稍微减少一些关联数量。
因此，我们定义数据模型如下。为了减少重复工作，我们通过 _backward 字段定义反向关联，而数据库内部为了查询方便，需要把它维护成两条边：
然后，测试一个最简单的查询，比如查找某人的所有孙辈：
这里 outcome/income 分别表示从某个节点出发、或到达它的节点集合。在原作者的代码中把上述方法称为 out/in 。当然这样看起来更加简洁，可惜的是 in 在 Python 中是个关键字，无法作为函数名。我也考虑过加个下划线比如 out_.in_ 这种形式，但看起来也有点怪异，权衡之后还是使用了稍微啰嗦一点的名称。
现在我们可以开始定义查询接口了。在前面已经说过，我们计划分别实现两种查询，包括主动查询（ Eager Query ）以及延迟查询（ Lazy Query ）。
它们的内在查询逻辑是相通的，看起来似乎可以使用继承。不过遵循 YAGNI 原则，目前先不这样做，而是只定义两个新类，在满足测试的基础上不断扩展。以后我们会看到，与继承相比，把共同的逻辑放到数据库本身其实是更为合理的。
接下来实现访问节点的方法。由于 EagerQuery 调用查询方法会立即返回结果，我们把结果记录在 _result 内部字段中。虽然 node 方法只返回单个结果，但考虑到其他查询方法几乎都是返回集合，为统一起见，让它也返回集合，这样可以避免同时支持集合与单结果的分支处理，让代码更加简洁、不容易出错。此外，如果查询对象不存在的话，我们只返回空集合，并不视为一个错误。
查询输入/输出节点的方法实现类似这样：
查找节点的核心逻辑在数据库本身定义：
以上使用了内部定义的一些辅助查询方法。用类似的逻辑再定义 income ，它们的实现都很简单，读者可以直接参考源码，此处不再赘述。
在此步骤的最后，我们再实现一个优化。当多次调用查询方法后，结果可能会返回重复的数据，很多时候这是不必要的。就像关系数据库通常支持 unique/distinct 一样，我们也希望 Dagoba 能够过滤重复的数据。
假设我们要查询某人所有孩子的祖父，显然不管有多少孩子，他们的祖父应该是同一个人。因此编写测试如下：
现在来实现 unique 。我们只要按照主键把重复数据去掉即可：
在上个步骤，初始化数据库指定了双向关联，但并未测试它们。因为我们还没有编写代码去支持它们，现在增加一个测试，它应该是失败的：
运行测试，的确失败了。我们看看要如何支持它。回想一下，当从边查找节点时，使用的是以下方法：
这里也有一个潜在的问题：调用 self.edges 意味着遍历所有边，当数据库内容较多时，这是巨大的浪费。为了提高性能，我们可以把与节点相关的边记录在节点本身，这样要查找边只要看节点本身即可。在初始化时定义出入边的集合：
在添加边时，我们要同时把它们对应的关系同时更新到节点，此外还要维护反向关联。这涉及对字典内容的部分复制，先编写一个辅助方法：
然后，将添加边的实现修改如下：
这里的代码同时添加正向关联和反向关联。有的朋友可能会注意到代码略有重复，是的，但是重复仅出现在该函数内部，本着“三则重构”的原则，暂时不去提取代码。
实现之后，前面的测试就可以正常通过了。
在这个步骤中，我们来实现延迟查询（ Lazy Query ）。
延迟查询的要求是，当调用查询方法时并不立即执行，而是推迟到调用特定方法，比如 run 时才执行整个查询，返回结果。
延迟查询的实现要比主动查询复杂一些。为了实现延迟查询，查询方法的实现不能直接返回结果，而是记录要执行的动作以及传入的参数，到调用 run 时再依次执行前面记录下来的内容。
如果你去看作者的实现，会发现他是用一个数据结构记录执行操作和参数，此外还有一部分逻辑用来分派对每种结构要执行的动作。这样当然是可行的，但数据处理和分派部分的实现会比较复杂，也容易出错。
本文的实现则选择了另外一种不同的方法：使用 Python 的内部函数机制，把一连串查询变换成一组函数，每个函数取上个函数的执行结果作为输入，最后一个函数的输出就是整个查询的结果。由于内部函数同时也是闭包，尽管每个查询的参数形式各不相同，但是它们都可以被闭包“捕获”而成为内部变量，所以这些内部函数可以采用统一的形式，无需再针对每种查询设计额外的数据结构，因而执行过程得到了很大程度的简化。
首先还是来编写测试。 LazyQueryTest 和 EagerQueryTest 测试用例几乎是完全相同的（是的，两种查询只在于内部实现机制不同，它们的调用接口几乎是完全一致的）。
因此我们可以把 EagerQueryTest 的测试原样不变拷贝到 LazyQueryTest 中。当然拷贝粘贴不是个好注意，对于比较冗长而固定的初始化部分，我们可以把它提取出来作为两个测试共享的公共函数。读者可参考代码中的 step04_lazy_query/tests/test_lazy_query.py 部分。
程序把查询函数的串行执行称为管道（ pipeline ），用一个变量来记录它：
然后依次实现各个调用接口。每种接口的实现都是类似的：用内部函数执行真正的查询逻辑，再把这个函数添加到 pipeline 调用链中。比如 node 的实现类似下面：
其他接口的实现也与此类似。最后， run 函数负责执行所有查询，返回最终结果；
完成上述实现后执行测试，确保我们的实现是正确的。
在前面我们说过，延迟查询与主动查询相比，最大的优势是对于许多查询可以按需要访问，不需要每个步骤都返回完整结果，从而提高性能，节约查询时间。比如说，对于下面的查询：
以上查询的意思是从孙辈中找到一个符合条件的节点即可。对该查询而言，主动查询会在调用 outcome('son') 时就遍历所有节点，哪怕最后一步只需要第一个结果。而延迟查询为了提高效率，应在找到符合条件的结果后立即停止。
目前我们尚未实现 take 方法。老规矩，先添加测试：
主动查询的 take 实现比较简单，我们只要从结果中返回前 n 条记录：
延迟查询的实现要复杂一些。为了避免不必要的查找，返回结果不应该是完整的列表（ list ），而应该是个按需返回的可迭代对象，我们用内置函数 next 来依次返回前 n 个结果：
写完后运行测试，确保它们是正确的。
从外部接口看，主动查询和延迟查询几乎是完全相同的，所以用单纯的数据测试很难确认后者的效率一定比前者高，用访问时间来测试也并不可靠。为了测试效率，我们引入一个节点访问次数的概念，如果延迟查询效率更高的话，那么它应该比主动查询访问节点的次数更少。
为此，编写如下测试：
我们为 Dagoba 类添加一个成员来记录总的节点访问次数，以及两个辅助方法，分别用于获取和重置访问次数：
然后浏览代码，查找修改点。增加计数主要在从边查找节点的时候，因此修改部分如下：
此外还有 income/outcome 方法，修改都很简单，这里就不再列出。
实现后再次运行测试。测试通过，表明延迟查询确实在效率上优于主动查询。
不像关系数据库的结构那样固定，图的形式可以千变万化，查询机制也必须足够灵活。从原理上讲，所有查询无非是从某个节点出发按照特定方向搜索，因此用 node/income/outcome 这三个方法几乎可以组合出任意所需的查询。
但对于复杂查询，写出的代码有时会显得较为琐碎和冗长，对于特定领域来说，往往存在更为简洁的名称，例如：母亲的兄弟可简称为舅舅。对于这些场景，如果能够类似 DSL （领域特定语言）那样允许用户根据专业要求自行扩展，从而简化查询，方便阅读，无疑会更为友好。
如果读者去看原作者的实现，会发现他是用一种特殊语法 addAlias 来定义自己想要的查询，调用方法时再进行查询以确定要执行的内容，其接口和内部实现都是相当复杂的。
而我希望有更简单的方法来实现这一点。所幸 Python 是一种高度动态的语言，允许在运行时向类中增加新的成员，因此做到这一点可能比预想的还要简单。
为了验证这一点，编写测试如下：
无需 Dagoba 的实现做任何改动，测试就可以通过了！其实我们要做的就是动态添加一个自定义的成员函数，按照 Python 对象机制的要求，成员函数的第一个成员应该是名为 self 的参数，但这里已经是在 UnitTest 的内部，为了和测试类本身的 self 相区分，新函数的参数增加了一个下划线。
此外，函数应返回其所属的对象，这是为了链式调用所要求的。我们看到，动态语言的灵活性使得添加新语法变得非常简单。
到此，一个初具规模的图数据库就形成了。
和原文相比，本文还缺少一些内容，比如如何将数据库序列化到磁盘。不过相信读者都看到了，我们的数据库内部结构基本上是简单的原生数据结构（列表+字典），因此序列化无论用 pickle 或是 JSON 之类方法都应该是相当简单的。有兴趣的读者可以自行完成它们。
我们的图数据库实现为了提高查询性能，在节点内部存储了边的指针（或者说引用）。这样做的好处是，无论数据库有多大，从一个节点到相邻节点的访问是常数时间，因此数据访问的效率非常高。
但一个潜在的问题是，如果数据库规模非常大，已经无法整个放在内存中，或者出于安全性等原因要实现分布式访问的话，那么指针就无法使用了，必须要考虑其他机制来解决这个问题。分布式数据库无论采用何种数据模型都是一个棘手的问题，在本文中我们没有涉及。有兴趣的读者也可以考虑 500lines 系列中关于分布式和集群算法的其他一些文章。
本文的实现和系列中其他数据库类似，采用 Python 作为实现语言，而原作者使用的是 JavaScript ，这应该和作者的背景有关。我相信对于大多数开发者来说， Python 的对象机制比 JavaScript 基于原型的语法应该是更容易阅读和理解的。
当然，原作者的版本比本文版本在实现上其实是更为完善的，灵活性也更好。如果想要更为优雅的实现，我们可以考虑使用 Python 元编程，那样会更接近于作者的实现，但也会让程序的复杂性大为增加。如果读者有兴趣，不妨对照着去读读原作者的版本。
‘伍’ Python 数据可视化：数据分布统计图和热图
本课将继续介绍 Seaborn 中的统计图。一定要牢记，Seaborn 是对 Matplotlib 的高级封装，它优化了很多古老的做图过程，因此才会看到一个函数解决问题的局面。
在统计学中，研究数据的分布情况，也是一个重要的工作，比如某些数据是否为正态分布——某些机器学习模型很在意数据的分布情况。
在 Matplotlib 中，可以通过绘制直方图将数据的分布情况可视化。在 Seaborn 中，也提供了绘制直方图的函数。
输出结果：
sns.distplot 函数即实现了直方图，还顺带把曲线画出来了——曲线其实代表了 KDE。
除了 sns.distplot 之外，在 Seaborn 中还有另外一个常用的绘制数据分布的函数 sns.kdeplot，它们的使用方法类似。
首先看这样一个示例。
输出结果：
① 的作用是设置所得图示的背景颜色，这样做的目的是让下面的 ② 绘制的图像显示更清晰，如果不设置 ①，在显示的图示中看到的就是白底图像，有的部分看不出来。
② 最终得到的是坐标网格，而且在图中分为三部分，如下图所示。
相对于以往的坐标网格，多出了 B 和 C 两个部分。也就是说，不仅可以在 A 部分绘制某种统计图，在 B 和 C 部分也可以绘制。
继续操作：
输出结果：
语句 ③ 实现了在坐标网格中绘制统计图的效果，jp.plot 方法以两个绘图函数为参数，分别在 A 部分绘制了回归统计图，在 B 和 C 部分绘制了直方图，而且直方图分别表示了对应坐标轴数据的分布，即：
我们把有语句 ② 和 ③ 共同实现的统计图，称为联合统计图。除了用 ② ③ 两句可以绘制这种图之外，还有一个函数也能够“两步并作一步”，具体如下：
输出结果：
‘陆’ 知识图谱可以用python构建吗
知识图谱可以用python构建吗？
答案当然是可以的！！！
那么如何使用python构建
什么是知识图谱
从Google搜索，到聊天机器人、金融风控、物联网场景、智能医疗、自适应教育、推荐系统，无一不跟知识图谱相关。它在技术领域的热度也在逐年上升。
互联网的终极形态是万物的互联，而搜索的终极目标是对万物的直接搜索。传统搜索引擎依靠网页之间的超链接实现网页的搜索，而语义搜索是直接对事物进行搜索，如人物、机构、地点等。这些事物可能来自文本、图片、视频、音频、IoT设备等各种信息资源。而知识图谱和语义技术提供了关于这些事物的分类、属性和关系的描述，使得搜索引擎可以直接对事物进行索引和搜索。
知识图谱是由Google公司在2012年提出来的一个新的概念。从学术的角度，我们可以对知识图谱给一个这样的定义：“知识图谱本质上是语义网络（Semantic Network）的知识库”。但这有点抽象，所以换个角度，从实际应用的角度出发其实可以简单地把知识图谱理解成多关系图（Multi-relational Graph）。
那什么叫多关系图呢？ 学过数据结构的都应该知道什么是图（Graph）。图是由节点（Vertex）和边（Edge）来构成，但这些图通常只包含一种类型的节点和边。但相反，多关系图一般包含多种类型的节点和多种类型的边。
本项目利用pandas将excel中数据抽取，以三元组形式加载到neo4j数据库中构建相关知识图谱。
运行环境
基于Neo4j能够很容易构建知识图谱，除了用neo4j自带的cypher，也支持Python包py2neo创建节点和关系从而构建知识图谱。本项目是基于发票信息，将发票数据中结构化数据抽象成三元组，分别创建节点和关系从而构建成知识图谱。
具体包依赖可以参考文件requirements.txt
neo4j-driver==1.6.2numpy==1.15.3pandas==0.23.4parso==0.3.1pickleshare==0.7.5pluggy==0.8.0prompt-toolkit==1.0.15py==1.7.0py2neo==3Pygments==2.2.0pytest==3.9.3python-dateutil==2.7.5wcwidth==0.1.7wincertstore==0.2xlrd==1.1.0
将所需依赖安装到pyton中：pip install -r requirements.txt
Pandas抽取excel数据
python中pandas非常适用于数据分析与处理，可以将excel文件转换成dataframe格式，这种格式类似于Spark中的Dataframe结构，可以用类sql的形式对数据进行处理。
Excel数据结构如下
通过函数data_extraction和函数relation_extrantion分别抽取构建知识图谱所需要的节点数据以及联系数据，构建三元组。
数据提取主要采用pandas将excel数据转换成dataframe类型
invoice_neo4j.py
建立知识图谱所需节点和关系数据
DataToNeo4jClass.py
具体代码请移步到GitHub上下载
详细内容请到github下载，项目名neo4j-python-pandas-py2neo-v3
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