python用pyecharts畫矩形樹圖實例

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一、概念介紹

矩形樹圖(Treemap)，即矩形式樹狀結構圖，利用矩形的面積表示數值的大小，顏色用於類別區分，常用於呈現多類別的一維數值比較，易讀性強；基於樹狀的功能，在結構圖中可以同時呈現數據層次的信息。

示例如下：

· 對比常見的柱狀圖和條形圖，矩形樹圖彌補瞭以下三個缺點：

1、當我們的數據是多類別且每個類別隻有一個數值時，我們用柱狀圖會浪費很多的空間，而且顯得單調。

2、當數據間差異較大（235 vs 18），會是對我們柱狀圖的縱坐標設定帶來困擾，忽略極差會稀釋我們小值類的差異。(當然 ，如果我們的大值隻有那麼一兩個，可以單拎出來處理)

3、柱狀圖無法呈現數據間的層級結構

二、數據展示

我們的目的是為瞭呈現類間數值大小差異，如果有第二層，也順便比較第二層的占比情況。

為瞭展示多各類別，我們利用的是省份的數據，excel表格中呈現如下：

 第二層、第三層為瞭樹狀的呈現而隨機生成，也是為瞭說明，樹層結構並不要求每個節點都有枝葉。

三、數據導入

我們先繪制隻有一維的，隻需要輸入【省份】【關註類】兩個列，這個其實更常用一點(我的角度)

province_type1 = pd.DataFrame(pd.read_excel('./各省市上市公司個數/矩形樹圖示例.xlsx'))
tree = []
name = [province_type1['省份'][i]+'\n'+str(province_type1['關註類A'][i]) for i in range(len(province_type1))]
for i in range(len(province_type1)):
    dic = {}
    dic["value"],dic["name"] = int(province_type1['關註類A'][i]),name[i]
    tree.append(dic)

①name–列表型數據結構，用於存放每個數據的label，這裡我為瞭同時呈現數據對應的省份和大小，中間用瞭換行符(不用的話，在我們的樹圖上是一行，不好看)

②繪制矩形樹圖需要的是list，list裡面是字典，key名指定為"name","value"。

③一定要註意的是，如果你畫出來的圖沒有數據或者沒有顯示，檢查是不是讀excel數據中出現瞭問題，即上述代碼中int的位置。

用於繪制treemap的數據結構如下所示：

四、圖像繪制 

tm = (
      TreeMap()
      .add("關註類A",tree)
      .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='inside'))
      .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = '',subtitle = '2022/1/18-林老頭ss'))
      )
 
tm.render('./繪圖結果/矩形樹圖-例一.html')

position—指定label，即我們的name的位置，inside會居中顯示。如果不加，默認top，在每個矩形上方顯示。

結果如下所示：

 由上圖可知，廣東省、浙江省和江蘇省在隨機數據中排名前三。受顯示區域的限制，數據較小或名字過長的矩形往往不能顯示完全，需要交互式放大其數值。

五、樹形結構

在加入樹形結構後，我們需要在代碼中相應增加key為“children"的數據

from pyecharts.charts import Page,TreeMap
from pyecharts import options as opts
import pandas as pd
import math
province_type1 = pd.DataFrame(pd.read_excel('./矩形樹圖示例.xlsx'))
tree = []
name = [province_type1['省份'][i]+'\n'+str(province_type1['關註類A'][i]) for i in range(len(province_type1))]
for i in range(len(province_type1)):
    dic = {}
    dic["value"],dic["name"] = int(province_type1['關註類A'][i]),name[i]
    if math.isnan(province_type1['關註類A-1'][i]) ==0:
        dic["children"] = [
                            {"name":province_type1['省份'][i]+"A-1:"+str(province_type1['關註類A-1'][i]),"value":int(province_type1['關註類A-1'][i])},
                            {"name":province_type1['省份'][i]+"A-2:"+str(province_type1['關註類A-1'][i]),"value":int(province_type1['關註類A-2'][i])}
                         ]
    if math.isnan(province_type1['關註類A1-1'][i]) ==0:
        dic["children"][0]["children"] = [
                                        {"name":"A1-1:"+str(province_type1['關註類A1-1'][i]),"value":int(province_type1['關註類A1-1'][i])},
                                        {"name":"A1-2:"+str(province_type1['關註類A1-1'][i]),"value":int(province_type1['關註類A1-2'][i])}
                                        ]
    tree.append(dic)
 
tm = (
      TreeMap()
      .add("關註類A的樹",tree)
      .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='inside'))
      .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = '加油呀朋友們~',subtitle = '2022/1/18-林老頭ss'))
      )
 
tm.render('./繪圖結果/矩形樹圖-例二.html')

 如果沒有枝葉的類，則不需要在"name""value"平級上加"children"，如果枝葉中有兩個以上類別，相當於是一個新的樹，需要增加“children”，結構和樹形一致，如下所示：

【“name”：“父節點”，

    "value": number,

   "children":【{“name”：“子節點一”，“value”：number}，

                       {“name”：“子節點二”，“value”：number}，

                       {“name”：“子節點三”，“value”：number}

                     】

】

子序列在顯示區域允許的情況下，可以繼續按上述結構增加。

繪制結果如下所示：

從上圖我們可以看到，盡管我們為父類命名，但顯示的結果隻有最小類的名稱和數值。

pyecharts圖像交互性較強，可以通過點擊不斷聚焦類，放大圖像，但由於不知道怎麼呈現給大傢，還是鼓勵大傢自己動手操作去探索叭~

總結

到此這篇關於python用pyecharts畫矩形樹圖實例的文章就介紹到這瞭,更多相關python pyecharts畫矩形樹圖內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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