Python 测井数据可视化代码分析及优化建议

这段代码主要用于可视化测井数据，并使用不同的颜色来区分岩石类型。代码本身没有明显的语法错误或逻辑错误，但可以进行一些优化，使其更易于理解和维护。

代码分析

# -*- coding: utf-8 -*- 
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
#import torch.optim as optim
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')


import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as colors
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
from pandas import set_option

pd.options.mode.chained_assignment = None

######################1.测试数据加载###########################################

filename = 'D:\工作簿1.csv'
training_data = pd.read_csv(filename)
print('原始数据是')
print(training_data)

# Before plotting, define a color map so the lithologies have consistent color.
# Also creating abbreviated facies labels, and add those to the `facies_vectors` dataframe.

# 1=sandstone  2=c_siltstone   3=f_siltstone
# 4=marine_silt_shale 5=mudstone 6=wackestone 7=dolomite
# 8=packstone 9=bafflestone
facies_colors = ['#F4D03F', '#F5B041', '#DC7633', '#6E2C00',
                 '#1B4F72','#A569BD']

facies_labels = ['泥岩', '粉砂质泥岩', '泥质粉砂岩', '粉砂岩', '细砂岩',
                 '中砂岩']

# facies_color_map is a dictionary that maps facies labels
# to their respective colors
facies_color_map = {}
for ind, label in enumerate(facies_labels):
    facies_color_map[label] = facies_colors[ind]

training_data['Facies']=training_data['Facies'].astype(int)


def label_facies(row, labels):


     return labels[int(row['Facies'] -2000)]


training_data.loc[:, 'FaciesLabels'] = training_data.apply(lambda row: label_facies(row, facies_labels), axis=1)
print('training_data')
print(training_data)

###################### 2.调整数据集###########################################
# sub-setting the features we need for training:



def make_facies_log_plot(logs, facies_colors):
    logs = logs.sort_values(by='Depth')
    cmap_facies = colors.ListedColormap(
        facies_colors[0:len(facies_colors)], 'indexed')

    cols = ['GR', 'ILD_log10', 'DeltaPHI', 'PHIND', 'PE']
    line_colors = ['green', 'blue', 'gray', 'red', 'black']

    ztop = logs.Depth.min()
    zbot = logs.Depth.max()

    # cluster is a reprensentation for a color-filled lithology, to be used by imshow
    cluster = np.repeat(np.expand_dims(logs['Facies'].values, 1), 100, 1)
    print(cluster)
    f, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=6, figsize=(8, 12))
    for i, col in enumerate(cols):
        ax[i].plot(logs[col], logs.Depth, '-', color=line_colors[i])

    im = ax[5].imshow(cluster, interpolation='none', aspect='auto', cmap=cmap_facies, vmin=1, vmax=9)

    divider = make_axes_locatable(ax[5])
    cax = divider.append_axes('right', size='20%', pad=0.05)
    cbar = plt.colorbar(im, cax=cax)
    cbar.set_label((17 * ' ').join([' SS ', 'CSiS', 'FSiS', 'SiSh', ' MS ', ' WS ', ' D  ', ' PS ', ' BS ']))
    cbar.set_ticks(range(0, 1));
    cbar.set_ticklabels('')

    for i, col in enumerate(cols):
        ax[i].set_ylim(ztop, zbot)
        ax[i].invert_yaxis()
        ax[i].grid()
        ax[i].locator_params(axis='x', nbins=3)

        ax[i].set_xlabel(col)
        ax[i].set_xlim(logs[col].min(), logs[col].max())
        ax[i].set_yticklabels([])

    ax[5].set_xlabel('Facies')
    ax[5].set_yticklabels([])
    ax[5].set_xticklabels([])
    f.suptitle('Well: %s' % logs.iloc[0]['Well Name'], fontsize=14, y=0.94)


################## 绘制测井曲线（即特征）的单独测井数据
make_facies_log_plot(
    training_data[training_data['Well Name'] == 'LD_10_5'],
    facies_colors)
plt.show()

可能存在的问题

文件路径问题: 代码中的文件路径 filename = 'D:\工作簿1.csv' 使用了反斜杠，在 Python 中需要使用双反斜杠 (\) 或正斜杠 (/) 来表示路径。建议使用正斜杠，例如 filename = 'D:/工作簿1.csv'。
注释不足: 代码中缺乏必要的注释，特别是对于 make_facies_log_plot 函数以及数据预处理部分，需要添加更详细的注释，解释代码的作用和意图，以便于阅读和理解。
变量命名不清晰: 代码中一些变量名不够直观，例如 facies_vectors，应该使用更具描述性的名称，例如 facies_data。
最后一行代码: 代码最后一行 plt.show() 没有注释，不清楚它的作用是什么。建议添加注释说明这行代码的作用是显示生成的图形。

优化建议

完善文件路径: 将文件路径修改为使用正斜杠，并添加注释说明文件路径的含义。
增加注释: 在代码的关键部分添加注释，解释代码的作用和意图，特别是在数据预处理和函数定义部分。
改进变量命名: 使用更具描述性的变量名，方便代码理解和维护。
添加注释: 在最后一行代码 plt.show() 添加注释说明它的作用是显示生成的图形。

其他优化建议

数据预处理: 可以对数据集进行更详细的数据预处理，例如对特征进行标准化或归一化，以提高模型的性能。
可视化效果: 可以进一步优化图形的显示效果，例如使用更合适的颜色映射和图例，以及调整图形的布局和大小。
代码结构: 可以将代码进行模块化设计，将不同的功能模块分离，提高代码的可读性和可维护性。

通过以上优化，代码将更加易于理解和维护，并且能够更有效地进行测井数据的可视化分析。