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”。

桑基图最明显的特征就是，始末端的分支宽度总和相等，即所有主支宽度的总和应与所有分出去的分支宽度的总和相等，保持能量的平衡。

桑基图系列模板

第一个桑基图

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Sankey

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},
]
c = (
Sankey()
.add(
"sankey",
nodes,
links,
linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity=0.2, curve=0.5, color="source"),
label_opts=opts.LabelOpts(position="right"),
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"))
.render("桑基图.html")
)

复杂桑基图

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Sankey
colors = [
"#67001f",
"#b2182b",
"#d6604d",
"#f4a582",
"#fddbc7",
"#d1e5f0",
"#92c5de",
"#4393c3",
"#2166ac",
"#053061",
]
nodes = [
{"name": "a"},
{"name": "b"},
{"name": "a1"},
{"name": "b1"},
{"name": "c"},
{"name": "e"},
]
links = [
{"source": "a", "target": "a1", "value": 5},
{"source": "e", "target": "b", "value": 3},
{"source": "a", "target": "b1", "value": 3},
{"source": "b1", "target": "a1", "value": 1},
{"source": "b1", "target": "c", "value": 2},
{"source": "b", "target": "c", "value": 1},
]
c = (
Sankey()
.set_colors(colors)
.add(
"sankey",
nodes=nodes,
links=links,
pos_bottom="10%",
focus_node_adjacency="allEdges",
orient="vertical",
linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity=0.2, curve=0.5, color="source"),
label_opts=opts.LabelOpts(position="top"),
)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", trigger_on="mousemove"),
)
.render("复杂桑基图.html")
)

这个桑基图的案例已经可以完成你的可视化工作量了，其实一般研究桑基图的还是相对于比较少。

到此这篇关于Python可视化神器pyecharts绘制桑基图的文章就介绍到这了,更多相关pyecharts绘制桑基图内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • Python绘制惊艳的桑基图的示例详解

    Python绘制惊艳的桑基图的示例详解

    目录 桑基图简介 什么是桑基图? 如何绘制桑基图? 桑基图绘图基础 调整节点位置和图表宽度 添加有意义的悬停标签 桑基图简介 很多时候,我们需要一种必须可视化数据如何在实体之间流动的情况.例如,以居民如何从一个国家迁移到另一个国家为例.这里演示了有多少居民从英格兰迁移到北爱尔兰.苏格兰和威尔士. 从这个 桑基图 (Sankey)可视化中可以明显看出,从England迁移到Wales的居民多于从Scotland或Northern Ireland迁移的居民. 什么是桑基图? 桑基图通常描绘 从一个实

  • Python Pyecharts绘制桑基图分析用户行为路径

    Python Pyecharts绘制桑基图分析用户行为路径

    目录 读取数据 生成节点数据 组织数据:定义节点和流量 数据可视化 桑基图,它的核心是对不同点之间,通过线来连接.线的粗细代表流量的大小.很多工具都能实现桑基 图,比如:Excel.tableau,我们今天要用 Pyecharts 来绘制. 因为没有用户行为路径相关的公开数据,所以本次实现可视化是根据泰坦尼克号,其生存与遇难的人的 数据,来分析流向路径.学会思路,你也可以换成自己公司的用户行为埋点数据. 读取数据 数据来源:https://www.kaggle.com/c/titanic fro

  • Python 绘制桑基图全面解析

    Python 绘制桑基图全面解析

    目录 前言 题目再现 题目拆解 创建桑基图 添加桑基图选项 返回桑基图绘制完成的对象 3.完整源码 总结&后记 大家好,我是执念斩长河,一个刚刚学习python绘图的学渣,今天愉快学习<python数据可视化>(黑马程序员编著),其中的"绘制桑基图"内容,我将其成功实现,特此写博文纪念一下. 前言 桑基图亦称为桑基能量分流图.桑基能量平衡图,是一种特定类型的流程图,用于展示数据的"流动"变化.桑基图中包含若干条从左到右延展的分支,每条分支的宽度代

  • Python可视化神器pyecharts绘制桑基图

    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”. 桑基图最明显的特征就是,始末端的分支宽度总和相等,即所有主支宽度

  • Python可视化神器pyecharts绘制漏斗图

    Python可视化神器pyecharts绘制漏斗图

    目录 漏斗图 漏斗图系列模板 尖顶型漏斗图 锥子型漏斗 三角形漏斗 连接型漏斗 漏斗图 漏斗图是由Light等在1984年提出,一般以单个研究的效应量为横坐标,样本含量为纵坐标做的散点图.效应量可以为RR.OR和死亡比或者其对数值等.理论上讲,被纳入Meta分析的各独立研究效应的点估计,在平面坐标系中的集合应为一个倒置的漏斗形,因此称为漏斗图. 样本量小,研究精度低,分布在漏斗图的底部,向周围分散: 样本量大,研究精度高,分布在漏斗图的顶部,向中间集中. 漏斗图法的优点是: 简单易行,只需要被纳

  • Python可视化神器pyecharts绘制雷达图

    Python可视化神器pyecharts绘制雷达图

    目录 雷达图 雷达图模板系列 基础雷达图 单例雷达图 空气质量模板 颜色雷达图 雷达图 雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法.轴的相对位置和角度通常是无信息的. 雷达图也称为网络图,蜘蛛图,星图,蜘蛛网图,不规则多边形,极坐标图或Kiviat图.它相当于​ ​平行坐标图​​,轴径向排列. 平行坐标图: 平行坐标图是一种通常的可视化方法, 用于对 高维几何 和 多元数据 的可视化. 为了表示在高维空间的一个点集,在N条平行的线的背景下,(一

  • Python可视化神器pyecharts绘制水球图

    Python可视化神器pyecharts绘制水球图

    目录 水球图 双水球图显示 正方形水球图 圆球水球图 数据精度水球图 炫酷水球超级好看 水球图 水球图首先是动态的效果,像水流一样波动,所以看起来比较的舒服,一般用于业务里面的完成率,其实和之前的仪表盘有点类似,但是我个人绝对水球图更加的好,因为看起来比较的炫酷. from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Liquid from pyecharts.globals import SymbolType c

  • Python可视化神器pyecharts绘制折线图详情

    Python可视化神器pyecharts绘制折线图详情

    目录 折线图介绍 折线图模板系列 双折线图(气温最高最低温度趋势显示) 面积折线图(紧贴Y轴) 简单折线图(无动态和数据标签) 连接空白数据折线图 对数轴折线图示例 折线图堆叠(适合多个折线图展示) 二维曲线折线图(两个数据) 多维度折线图(颜色对比) 阶梯折线图 js高渲染折线图 折线图介绍 折线图和柱状图一样是我们日常可视化最多的一个图例,当然它的优势和适用场景相信大家肯定不陌生,要想快速的得出趋势,抓住趋势二字,就会很快的想到要用折线图来表示了.折线图是通过直线将这些点按照某种顺序连接起来

  • Python可视化神器pyecharts绘制饼状图

    Python可视化神器pyecharts绘制饼状图

    目录 饼图 概念 用法 优势 饼状图系列模板 简单多色饼状图(类别可配色) 象形饼状图 环形饼状图 不调色饼状图(大小位置可控制) 数据类别大量显示柱状图 多饼状图同时显示 玫瑰饼状图双图显示 环形饼状图(数据标签左放) 饼图 概念 饼图(pie chart)是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形,它主要用于表示一个样本(或总体)中各组成部分的数据占全部数据的比例.仅排列在工作表的一列或一行中的数据可以绘制到饼图中.饼图显示一个数据系列 (数据系列:在图表中绘制的相关数据点,这些数据源自数

  • Python可视化神器pyecharts绘制柱状图

    Python可视化神器pyecharts绘制柱状图

    目录 主题介绍 图表参数 主题详解 柱状图模板系列 海量数据柱状图动画展示 收入支出柱状图(适用于记账) 三维数据叠加 柱状图与折线图多维展示(同屏展示) 单列多维数据展示 3D柱状图 主题介绍 pyecharts里面有很多的主题可以供我们选择,我们可以根据自己的需要完成主题的配置,这样就告别了软件的限制,可以随意的发挥自己的艺术细胞了. 图表参数 ''' def add_yaxis( # 系列名称,用于 tooltip 的显示,legend 的图例筛选. series_name: str, #

  • Python可视化神器pyecharts绘制地理图表

    Python可视化神器pyecharts绘制地理图表

    目录 地理图表 地理图表之热力图系列模板 人口流动趋势图(中国) 中国城市分段热力图 重庆省份微塑料分布热力图 中国城市连续热力图 中国城市热力动态图 中国城市散点热力图 地理图表 什么是地理图表?地理图表有什么作用?地理图表主要应用在那些领域? 其实这些问题看看下面的实例图形就已不攻自破了,地理图表一看首先就是地图,然后在地理图表里面展示数据,比如说热力图,趋势流动图,人口密集分布图,反正地理坐标相关的就可以运用在这个里面,其次图形支持全球地图,全球国家,中国,中国的所有的省份的地图,反正应有

  • Python可视化神器pyecharts绘制仪表盘

    Python可视化神器pyecharts绘制仪表盘

    目录 仪表盘 仪表盘模板系列 假期剩余额度 任务完成率 多色仪表盘 仪表盘内部字体添加 仪表盘 仪表盘的效果我只能说炫酷而已,如果想要运用在实际的场景中,我其实也不清楚那个场景比较适合,但是pyecharts毕竟是炫酷可视化的利器,炫酷自然也就有它了. 小汽车仪表盘是长这样的,下面我们来看看pyecharts的仪表盘是怎么样子的. 仪表盘模板系列 假期剩余额度 import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Gauge

随机推荐