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一行 Python 代碼輕松構(gòu)建樹狀熱力圖

開發(fā) 后端
在本文中,云朵君將和大家一起學(xué)習(xí)如何使用Squarify庫在 Python 中構(gòu)建樹形圖。

今天和大家一起學(xué)習(xí)一種可視化技術(shù):構(gòu)建樹狀熱力圖treemap。樹形圖易于可視化,且易于被人理解。樹狀圖通過展示不同大小的矩形,以傳達(dá)不同大小的數(shù)據(jù)量,一般認(rèn)為,較大的矩形意味著占總體的一大部分,而較小的矩形意味著整體的一小部分。在本文中,云朵君將和大家一起學(xué)習(xí)如何使用Squarify庫在 Python 中構(gòu)建樹形圖。

介紹

樹狀圖使用嵌套在一起的不同大小的矩形來可視化分層數(shù)據(jù)。每個矩形的大小與其代表的整體數(shù)據(jù)量成正比。這些嵌套的矩形代表樹的分支,因此得名。除了尺寸外,每個矩形都有代表獨特類別的獨特顏色。樹狀圖廣泛用于從金融機構(gòu)到銷售組織的行業(yè)。

樹形圖最早是在 1990 年代早期由美國馬里蘭大學(xué)人機交互實驗室的 Ben Shneiderman 教授發(fā)明的。這種可視化背后的想法是在固定空間中按大小比較數(shù)量?,F(xiàn)在,我們將看看如何實際構(gòu)建詞云。

佛羅里達(dá)州的樹狀圖 來源:https://commons.wikimedia.org

使用 Squarify 構(gòu)建樹狀圖

Python 中的,可以使用 Squarify 直接構(gòu)建樹狀圖。且只需要一行代碼squarify.plot(data)即可輕松構(gòu)建。

1. 安裝必要的庫

!pip install squarify

2. 導(dǎo)入必要的庫

import matplotlib.pyplot as plt
import squarify

3. 創(chuàng)建隨機數(shù)據(jù)

隨機生成一個值列表,這些值將作為數(shù)據(jù)傳遞到我們的繪圖中。

data = [500, 250, 60, 120]

4. 繪制樹狀圖

使用**squarify.plot()** 方法構(gòu)建樹狀圖。這里將隨機數(shù)據(jù)變量data作為此 squarify.plot 方法的參數(shù)。此外,附加一行修飾代碼 plt.axis('off')  隱藏 樹狀圖 的軸。

squarify.plot(data)
plt.axis('off')
plt.show()

5. 把它們放在一起

import matplotlib.pyplot as plt
import squarify
data = [500, 250, 60, 120]
squarify.plot(data)
plt.axis('off')
plt.show()

在執(zhí)行此代碼時,我們得到:

每次執(zhí)行此代碼時,它都生成一組隨機顏色的嵌套矩形。

使用附加參數(shù)

借助 .plot() 方法的參數(shù),可以在樹狀圖中添加更多的修飾??梢酝ㄟ^明確指定屬性來控制樹形圖的顏色、標(biāo)簽和填充。

1. 指定樹狀圖的顏色

import matplotlib.pyplot as plt
import squarify
sizes = [500, 250, 120, 60]
color = ['red', 'green', 'blue', 'orange']
squarify.plot(sizes,color=color)
plt.axis('off')
plt.show()

在執(zhí)行此代碼時,我們得到:

2.給樹狀圖添加標(biāo)簽

不同的標(biāo)簽值可以通過將列表傳遞到 squarify.plot() 的標(biāo)簽屬性來顯式添加標(biāo)簽。這將覆蓋現(xiàn)有標(biāo)簽或?qū)?biāo)簽添加到我們的樹狀圖中(如果不存在)。標(biāo)簽將按照.plot()所傳遞的列表中的相同順序被添加到樹狀圖中。

import matplotlib.pyplot as plt
import squarify
labels = ['A', 'AB', 'ABC', 'ABCD']
sizes = [500, 250, 120, 60]
color = ['red', 'green', 'blue', 'orange']
squarify.plot(sizes,color=color, label = labels)
plt.axis('off')
plt.show()

在執(zhí)行此代碼時,我們得到:

3. 樹狀圖中的pad

可以在樹狀圖中添加pad,將樹狀圖中的每個具體彼此分離,這將有助于更好地區(qū)分矩形。當(dāng)有大量類別或矩形時,這很有用??梢酝ㄟ^將pad參數(shù)設(shè)置為True來調(diào)用。

import matplotlib.pyplot as plt
import squarify
labels = ['AB', 'A', 'ABC', 'ABCD']
sizes = [500, 250, 120, 60]
color = ['red', 'green', 'blue', 'orange']
squarify.plot(sizes,color=color, label = labels, pad = True)
plt.axis('off')
plt.show()

在執(zhí)行代碼時,我們得到:

寫在最后

由此看來,構(gòu)建樹形圖可謂是小菜一碟。除了squarify 庫,樹狀圖還可以使用 Python 中的其他幾個庫來構(gòu)建。如比較流行的plotly庫。在今天的次條推文中介紹了其應(yīng)用案例,感興趣的小伙伴可以看看。

import plotly_express as px
import plotly.graph_objects as go
px.treemap(names = name, parents = parent)
go.Figure(go.Treemap(labels = name, parents = parent,))

當(dāng)然,還有許多 BI 工具可用于更加方便簡單地構(gòu)建樹狀圖。

有時,樹狀圖中可能會出現(xiàn)歧義。如果有多個具有相同數(shù)量(或矩形大?。┖拖嗤伾顪\的類別,則導(dǎo)致用戶最終很難區(qū)分它們。所以在構(gòu)建樹狀圖時,必須始終考慮所涉及的類別數(shù)量和顏色映射。

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: 小詹學(xué)Python
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