在医学研究领域，数据的可视化对于深入理解和分析数据起着至关重要的作用。瀑布图作为一种特殊的图表类型，能够清晰地展示数据在不同阶段的变化情况，为医学研究提供了直观而有效的分析工具。本文将以 Python 语言为例，详细介绍如何使用 matplotlib 库绘制瀑布图，并探讨其在医学数据研究中的应用。
一、瀑布图简介
瀑布图是一种类似于柱状图的可视化方式，它主要用于展示数据的增减变化过程。在医学数据研究中，我们常常需要观察某个指标在不同治疗阶段、时间点或者不同患者群体之间的变化趋势，瀑布图就能够很好地满足这一需求。通过将每个阶段的数据变化以柱状的形式依次叠加或递减呈现，我们可以直观地看到数据的累积效果以及各个阶段对总体变化的贡献。
二、代码实现
以下是使用 Python 的 matplotlib 库绘制瀑布图的示例代码，我们以模拟某疾病患者在不同治疗阶段某项身体指标（例如血压相关指标）的变化数据为例进行演示。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 某身体指标（例如血压相关指标）在诊断时的初始值，此处可根据实际检测数据设定具体数值
initial_value = 180.0
# 不同的治疗阶段，依次为“手术之后”“第一次（对应治疗，如用药疗程等）之后”“第二次（对应治疗）之后”“靶向治疗之后”“免疫治疗之后”
treatment_stages = ["After Surgery", "After First", "After Second", "After Targeted", "After Immunotherapy"]
# 对应各个治疗阶段，该身体指标相对于上一阶段的数值变化量，正值表示上升，负值表示下降，这里为示例数据
changes = [-20.0, -15.0, -10.0, -8.0, -5.0]# 计算每个治疗阶段结束后的累计值，先将初始值放入累计值列表中作为起始值
cumulative_values = [initial_value]
# 将当前值初始化为初始值，后续会依据各阶段变化量来更新它
current_value = initial_value
# 通过循环，按照每个阶段对应的变化量更新当前值，并把更新后的当前值添加到累计值列表中，从而得到各阶段结束后的累计数值
for change in changes:current_value += changecumulative_values.append(current_value)# 设置图形的尺寸大小，参数 (10, 6) 表示设置图形宽度为 10 个单位，高度为 6 个单位，可按需调整以获得合适的展示效果
plt.figure(figsize=(10, 6))# 绘制瀑布图
# 绘制代表初始指标水平的矩形条，颜色设定为蓝色，并添加标签注明为“初始值”，方便在图例中识别
plt.bar(treatment_stages[0], initial_value, label='Initial Value', color='blue')
# 循环绘制每个治疗阶段指标数值变化对应的矩形条
# 对于指标数值下降的情况，统一使用绿色来表示矩形条颜色（若有指标上升情况，通常可使用红色表示，这里示例中都是下降情况所以均为绿色）
# 同时为每个矩形条添加相应标签，清晰说明是在哪个具体治疗阶段之后产生的变化量
for i in range(1, len(treatment_stages)):plt.bar(treatment_stages[i], changes[i - 1], bottom=cumulative_values[i - 1], label=f'Change after {treatment_stages[i]}', color='green')# 设置瀑布图的标题，清晰表明该图展示的是某疾病患者在不同治疗阶段某身体指标数值的变化情况
plt.title('Waterfall Plot of Changes in a Certain Physical Indicator for a Patient with a Certain Disease during Different Treatment Stages')
# 设置 x 轴的标签，明确 x 轴所代表的含义是不同的治疗阶段
plt.xlabel('Treatment Stages')
# 设置 y 轴的标签，明确 y 轴所代表的含义是该身体指标的具体数值
plt.ylabel('Value of the Physical Indicator')# 添加图例，图例可以帮助区分图形中不同颜色、不同部分所对应的具体含义，便于查看和理解整个瀑布图
plt.legend()# 展示绘制完成的瀑布图，运行代码后会弹出窗口显示该图形
plt.show()
在上述代码中，首先我们定义了初始值 initial_value，代表患者在诊断时的身体指标数值。接着创建了 treatment_stages 列表，用于存储不同的治疗阶段名称，以及 changes 列表，用来记录每个治疗阶段相对于上一阶段身体指标的变化量。然后通过循环计算出每个阶段结束后的累计值，存储在 cumulative_values 列表中。
在绘制图形部分，我们先设置了图形的大小，然后使用 plt.bar() 函数绘制矩形条。对于初始值，我们绘制一个单独的蓝色矩形条，并添加相应标签。在循环中，针对每个治疗阶段的变化量，我们绘制绿色的矩形条，并根据累计值确定其底部位置，同时添加对应的标签说明是在哪个治疗阶段之后的变化。最后，我们设置了图形的标题、坐标轴标签，并添加图例，最终展示出绘制好的瀑布图。
三、瀑布图在医学数据研究中的应用
（一）治疗效果评估
在医学研究中，评估治疗方法对患者的效果是至关重要的。瀑布图可以清晰地展示患者在接受一系列治疗过程中某个关键指标的变化情况。例如，在癌症治疗中，我们可以跟踪肿瘤标志物的水平变化。通过绘制瀑布图，从初始诊断时的标志物水平开始，依次展示手术、化疗、放疗等各个治疗阶段后标志物水平的下降情况，医生可以直观地看到治疗对肿瘤的抑制效果，以及不同治疗阶段的贡献程度。这有助于及时调整治疗方案，评估治疗的有效性，并向患者直观地解释治疗进展。
（二）疾病进展分析
对于一些慢性疾病或具有发展进程的疾病，如心血管疾病、糖尿病等，瀑布图可以用于分析疾病指标随着时间或不同病情阶段的变化。以心血管疾病为例，我们可以观察血压、血脂等指标在疾病初期、中期、晚期以及接受不同干预措施后的变化。通过瀑布图，研究人员可以更好地理解疾病的发展规律，发现疾病进展过程中的关键节点，为疾病的预防和治疗提供依据。
（三）多因素影响分析
在医学研究中，常常需要考虑多个因素对某个结果的影响。瀑布图可以用于展示不同因素对一个综合指标的贡献情况。例如，在评估患者的整体健康状况时，可能会考虑身体指标、生活方式、遗传因素等多个方面。通过将每个因素对综合健康指标的影响以瀑布图的形式展示出来，可以直观地看到各个因素的相对重要性以及它们之间的相互关系，有助于制定个性化的医疗方案和健康管理策略。
四、总结
瀑布图作为一种有效的数据可视化工具，在医学数据研究中具有广泛的应用前景。通过本文介绍的 Python 代码示例，我们可以看到使用 matplotlib 库绘制瀑布图并不复杂，并且能够根据实际的医学数据需求进行灵活调整。在医学研究中，瀑布图能够帮助我们更直观地理解数据变化背后的信息，无论是评估治疗效果、分析疾病进展还是研究多因素影响，都能为医学研究人员和临床医生提供有力的支持，从而促进医学研究的深入发展和临床决策的科学化。希望本文能够帮助医学领域的同学们更好地理解和应用瀑布图这一可视化技术，为未来的医学研究和实践奠定坚实的基础。