iis服务器助手广告广告
返回顶部
首页 > 资讯 > 后端开发 > Python >Python数据可视化Pyecharts库实现桑葚图效果
  • 835
分享到

Python数据可视化Pyecharts库实现桑葚图效果

2024-04-02 19:04:59 835人浏览 薄情痞子

Python 官方文档:入门教程 => 点击学习

摘要

目录基本思路我总结大概有三步:1. 先申明使用sankey2. 使用add 添加对sankey图的配置信息3. 最后render生成html文件展示首先介绍一下什么是桑葚图? 桑基图

首先介绍一下什么是桑葚图?

桑基图(Sankey diagram),即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图。

它是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。

因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名,此后便以其名字命名为“桑基图”。

抓住桑葚图的核心定义,是主要用语表现一个数据流的过程。其实,我们熟悉的Matplotlib中也可以画出桑葚图,可是看起来是不是有那么一点点丑? 如下所示:

本篇使用另外一个常用的可视化库pyecharts来画图。

这里需要强调一下,pyecharts 分为v0.5.x 和 v1 两个大版本,并且两个版本是不兼容的。v 0.5.x 支持python2.7 和 3.4+ ,而v1 开始仅支持Python 3.6+ ,在官方也分为两个不同的文档。

在网上对于v1 的资料和学习例子也非常多,本文就为还在使用v 0.5.x版本的同学,提供帮助。本篇之后的例子,使用v 0.5.x版本。官方文档

 首先使用熟悉的pip进行安装

pip install pyecharts

然后我们可以对照着官方文档中的api介绍来学习,需要引入 Sankey。

核心参数不同,主要是对桑葚图的一些展示的配置。

基本思路我总结大概有三步:

1. 先申明使用sankey


sankey = Sankey("桑基图示例", width=1200, height=600)

2. 使用add 添加对sankey图的配置信息


sankey.add(
    "sankey",
    nodes=j["nodes"],
    links=j["links"],
    line_opacity=0.2,
    line_curve=0.5,
    line_color="source",
    is_label_show=True,
    label_pos="right",
)

这里需要注意,nodes和links是必须参数,相当于桑葚图中的结点和连接的边。需要传入一个List数据,内嵌字典数据格式,如下所示。这里的name、source、target和value都是固定的。


nodes = [
    {'name': 'cateGory1'}, {'name': 'category2'}, {'name': 'category3'},
    {'name': 'category4'}, {'name': 'category5'}, {'name': 'category6'},
]
 
links = [
    {'source': 'category1', 'target': 'category2', 'value': 10},
    {'source': 'category2', 'target': 'category3', 'value': 15},
    {'source': 'category3', 'target': 'category4', 'value': 20},
    {'source': 'category5', 'target': 'category6', 'value': 25}
]

3. 最后render生成html文件展示


sankey.render()
 

最后给大家分享一个小例子:


def sankey_analysis():
    nodes = [{'name':'Cluster 1'}, {'name':'Cluster 2'},{'name':'Cluster 3'},              
{'name':'Young'},{'name':'Medium'},{'name':'Elder'}]
     
    result = np.array([
                   [130,151,188],
                   [735,462,670],
                   [711,625,881]])
 
    targets = ['Young', 'Medium', 'Elder']    
    links = []
 
    for i in range(0,3):
        for j in range(0,3):
            sub_dict ={}
            sub_dict['source'] = 'Cluster '+str(i+1)
            sub_dict['target'] = targets[j]
            sub_dict['value'] = result[i,j]
            links.append(sub_dict)
            
    pic = (Sankey(name, width=1200, height=600).add('', nodes, links,
    sankey_node_width=80,
    sankey_node_gap=5, 
    line_opacity=0.7,
    line_curve=0.5,
    line_color='source',
    is_label_show=True,
    is_random = True,                                              
    label_text_size=14,                   
    label_pos="inside"))    
    pic.render('sankey.html')

参考资料:

1. https://05x-docs.pyecharts.org/#/zh-cn/prepare

以上就是Python数据可视化Pyecharts库实现桑葚图效果的详细内容,更多关于Pyecharts库实现桑葚图的资料请关注编程网其它相关文章!

--结束END--

本文标题: Python数据可视化Pyecharts库实现桑葚图效果

本文链接: https://www.lsjlt.com/news/137178.html(转载时请注明来源链接)

有问题或投稿请发送至: 邮箱/279061341@qq.com    QQ/279061341

本篇文章演示代码以及资料文档资料下载

下载Word文档到电脑,方便收藏和打印~

下载Word文档
猜你喜欢
  • Python数据可视化Pyecharts库实现桑葚图效果
    目录基本思路我总结大概有三步:1. 先申明使用sankey2. 使用add 添加对sankey图的配置信息3. 最后render生成html文件展示首先介绍一下什么是桑葚图? 桑基图...
    99+
    2024-04-02
  • python数据可视化Pyecharts库sankey修改桑葚图颜色
    目录在上一篇关于绘画Sankey桑葚图的文章里,已经介绍过大致的过程,本文主要解决如何自定义/修改 所想要的颜色, 如下所示一个桑葚图: 想要修改Phenotype1, 使用ite...
    99+
    2024-04-02
  • Python可视化神器pyecharts绘制桑基图
    目录桑基图桑基图系列模板第一个桑基图复杂桑基图桑基图 桑基图(Sankey diagram),即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应...
    99+
    2024-04-02
  • python用pyecharts实现地图数据可视化
    目录一、全国各省单年GDP的可视化二、全国各省多年GDP的可视化有的时候,我们需要对不同国家或地区的某项指标进行比较,可简单通过直方图加以比较。但直方图在视觉上并不能很好突出地区间的...
    99+
    2024-04-02
  • pyecharts实现数据可视化
    目录1.概述2.安装3.数据可视化代码3.1 柱状图3.2 折线图3.3 饼图1.概述 pyecharts 是百度开源的,适用于数据可视化的工具,配置灵活,展示图表相对美观,顺滑。 ...
    99+
    2024-04-02
  • python用pyecharts实现地图数据可视化的方法
    这篇文章给大家分享的是有关python用pyecharts实现地图数据可视化的方法的内容。小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,一起跟随小编过来看看吧。有的时候,我们需要对不同国家或地区的某项指标进行比较,可简单通过直方图加以比较。但直...
    99+
    2023-06-14
  • pyecharts如何实现数据可视化
    这篇文章将为大家详细讲解有关pyecharts如何实现数据可视化,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。1.概述pyecharts 是百度开源的,适用于数据可视化的工具,配置灵活,展示图表相对美观,...
    99+
    2023-06-29
  • Python pyecharts数据可视化实例详解
    目录一、数据可视化1.pyecharts介绍2.初入了解(1).快速上手(2).简单的配置项介绍3.案例实战(1).柱状图Bar(2).地图Map(3).饼图Pie(4).折线图Li...
    99+
    2024-04-02
  • Python数据可视化Pyecharts制作Heatmap热力图
    目录HeatMap:热力图1.基本设置2.热力图数据项Demo 举例1.基础热力图本文介绍基于 Python3 的 Pyecharts 制作&...
    99+
    2024-04-02
  • Python数据可视化Pyecharts库的使用教程
    目录一、Pyecharts 概述1.1 Pyecharts 特性1.2 Pyecharts 入门案例二、Pyecharts 配置项2.1 全局配置项2.2 系列配置项三、Pyecha...
    99+
    2024-04-02
  • pyecharts绘制各种数据可视化图表案例附效果+代码
    目录1、pyecharts绘制饼图(显示百分比)2、pyecharts绘制柱状图3、pyecharts绘制折线图4、pyecharts绘制柱形折线组合图5、pyecharts绘制散点...
    99+
    2024-04-02
  • 数据可视化实战【mysql+pyecharts+web】
    日期:2023.5.10 用到的工具:Navicat(数据库软件)Navicat | 支持 MySQL、MariaDB、MongoDB、SQL Server、SQLite、Oracle 和 PostgreSQL 的数据库管理,IDLE(py...
    99+
    2023-10-20
    信息可视化 数据库 前端 mysql
  • Python关系图数据可视化效果有哪些
    这篇文章主要介绍“Python关系图数据可视化效果有哪些”,在日常操作中,相信很多人在Python关系图数据可视化效果有哪些问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”Python关系图数据可视化效果有哪些...
    99+
    2023-07-04
  • Python 数据可视化神器Pyecharts绘制图像练习
    目录前言:1.Hive数据库查询sql2.Python代码实现—柱状图3.Python代码实现—饼状图4.Python代码实现—箱型图5.Pyth...
    99+
    2024-04-02
  • Python数据可视化之Pyecharts怎么使用
    1. 安装Pyechartspip install pyecharts2. 图表基础2.1 主题风格添加主题风格使用的是 InitOpts() 方法,该方法的主要参数有:参数描述width画布宽度,要求字符串格式,如 width=“500p...
    99+
    2023-05-14
    Python Pyecharts
  • Python数据可视化之Pyecharts使用详解
    目录1. 安装Pyecharts2. 图表基础2.1 主题风格2.2 图表标题2.3 图例2.4 提示框2.5 视觉映射2.6 工具箱2.7 区域缩放3. 柱状图 Bar模块4. 折...
    99+
    2024-04-02
  • Python数据可视化之Pyecharts如何使用
    这篇“Python数据可视化之Pyecharts如何使用”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“Python数据可视化...
    99+
    2023-07-06
  • python可视化数据分析pyecharts初步尝试
    目录整体说明例子BoxplotBarHeatMap有一个web+flask项目需要可视化数据分析结果,检索后发现,pyecharts工具包非常对口。 Echarts 是一个由百度开源...
    99+
    2024-04-02
  • Python数据可视化库-Matplot
    我们接着上次的继续讲解,先讲一个概念,叫子图的概念。 我们先看一下这段代码 import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(3,2,1) ...
    99+
    2023-01-31
    数据 Python Matplot
  • 使用Python进行数据可视化实现引人注目的视觉效果
    目录一、python数据可视化用到的库二、Matplotlib作图基础三、Pandas中的绘图函数一、python数据可视化用到的库 matplotlib Python中最基本的作图...
    99+
    2023-05-17
    Python数据可视化 Python可视化图表
软考高级职称资格查询
编程网,编程工程师的家园,是目前国内优秀的开源技术社区之一,形成了由开源软件库、代码分享、资讯、协作翻译、讨论区和博客等几大频道内容,为IT开发者提供了一个发现、使用、并交流开源技术的平台。
  • 官方手机版

  • 微信公众号

  • 商务合作