【医学数据分析必备】绘制金字塔图：揭秘不同年龄组疾病发病率的秘密武器

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@小白创作中心

【医学数据分析必备】绘制金字塔图：揭秘不同年龄组疾病发病率的秘密武器

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CSDN

https://blog.csdn.net/qq_38844835/article/details/144493751

在医学研究领域，数据分析扮演着至关重要的角色。通过精准的数据可视化，我们能够更直观地理解疾病在不同人群中的分布特征，从而为制定预防和治疗策略提供有力支持。本文将介绍一种非常实用的数据可视化工具——金字塔图（Pyramid Chart），并展示如何使用Python中的Matplotlib库来绘制这一图表。

一、金字塔图简介

金字塔图是一种水平条形图，通常用于展示具有层级结构或分组特征的数据。在医学研究中，金字塔图常被用来展示不同年龄段人群的某种疾病发病率，从而帮助我们识别高风险人群，为公共卫生政策的制定提供数据支持。

二、绘制金字塔图的步骤

接下来，将以不同年龄段人群的某种疾病发病率为例，详细演示如何使用Python中的Matplotlib库绘制金字塔图。

1. 导入必要的库

首先，我们需要导入Matplotlib和NumPy库。Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一，而NumPy则用于处理和分析数据。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2. 准备数据

接下来，我们需要准备模拟数据。在这个例子中，我们将展示不同年龄段人群的某种疾病发病率。请注意，这些数据是示例性的，你可以根据实际情况进行修改。

age_groups = ['0-10 years', '11-20 years', '21-30 years', '31-40 years', '41-50 years', '51-60 years', '61-70 years', '71+ years']
incidence_rates = [0.02, 0.03, 0.05, 0.08, 0.12, 0.15, 0.18, 0.2]  # 男性发病率
incidence_rates_fm = [0.015, 0.033, 0.057, 0.07, 0.1, 0.18, 0.16, 0.22]  # 女性发病率

3. 设置图形大小并绘制条形图

然后，我们需要设置图形的大小，并分别绘制男性和女性的发病率条形图。为了实现这一目的，我们将使用plt.barh函数绘制水平条形图，并通过调整x坐标和height参数来创建左右两个金字塔部分。

plt.figure(figsize=(8, 6))
x = np.arange(len(age_groups))
plt.barh(x, incidence_rates, height=0.4, label='Male', color='blue')
plt.barh(x - 0.4, incidence_rates_fm, height=0.4, label='Female', color='pink')

4. 设置坐标轴标签和图例

最后，我们需要设置坐标轴的标签和图例，以便更清晰地展示数据。同时，我们还需要调整y轴刻度标签，使其与年龄组相对应。

plt.yticks(x - 0.2, age_groups)
plt.xlabel('Incidence Rate')
plt.ylabel('Age Group')
plt.title('Pyramid Chart of Disease Incidence Rate in Different Age Groups')
plt.legend()
plt.show()