資訊專欄INFORMATION COLUMN
Python pyecharts可以繪制的圖形還是比較的多的，比如可以用來可以繪制各種各樣的圖形，應用到多種不同的場合，那么，怎么用Python pyecharts去繪制基圖呢？怎么快速的去繪制呢？下面就給大家詳細解答下。
桑基圖
?；鶊D（Sankey diagram），即?；芰糠至鲌D，也叫?；芰科胶鈭D。它是一種特定類型的流程圖，圖中延伸的分支的寬度對應數據流量的大小，通常應用于能源、材料成分、金融等數據的可視化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey繪制的“蒸汽機的能源效率圖”而聞名，此后便以其名字命名為“桑基圖”。
?；鶊D最明顯的特征就是，始末端的分支寬度總和相等，即所有主支寬度的總和應與所有分出去的分支寬度的總和相等，保持能量的平衡。
?；鶊D系列模板
第一個桑基圖
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="標題"))
.render("?；鶊D.html")
)
復雜?；鶊D
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="標題"),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item",trigger_on="mousemove"),
)
.render("復雜桑基圖.html")
)
這個?；鶊D的案例已經可以完成你的可視化工作量了，其實一般研究?；鶊D的還是相對于比較少。
到此為止，這篇文章就給大家介紹完畢，希望可以給大家帶來一定幫助。
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