Python treemap lồng nhau
Trực quan hóa dữ liệu là một kỹ thuật mạnh mẽ để phân tích một tập dữ liệu lớn thông qua biểu diễn đồ họa. Python cung cấp các mô-đun khác nhau hỗ trợ biểu diễn dữ liệu bằng đồ họa. Các mô-đun được sử dụng rộng rãi là Matplotlib, Seaborn và Plotly. Và chúng tôi có thêm một mô-đun có tên là Squarify, được sử dụng chủ yếu để vẽ Sơ đồ cây. Show Khi nào nên sử dụng Squarify?Ở đây câu hỏi đặt ra là khi nào nên sử dụng Squarify thay vì Tại sao nên sử dụng. Vì Python đã có 2 đến 3 mô-đun trực quan hóa dữ liệu thực hiện hầu hết các tác vụ. Squarify phù hợp nhất khi bạn phải vẽ Sơ đồ cây. Treemaps hiển thị dữ liệu phân cấp dưới dạng một tập hợp các hình vuông/hình chữ nhật dựa trên hình ảnh lồng nhau. Squarify là một sự lựa chọn tuyệt vời
Vẽ sơ đồ cây bằng cách sử dụng SquarifyBiểu đồ Treemap là một kiểu trực quan thích hợp khi tập dữ liệu được cấu trúc theo thứ tự phân cấp với bố cục dạng cây có gốc, nhánh và nút. Nó cho phép chúng tôi hiển thị thông tin về một lượng dữ liệu quan trọng theo cách rất hiệu quả trong một không gian hạn chế. Bây giờ chúng ta sẽ vẽ Sơ đồ cây bằng cách sử dụng Squarify. Cài đặt mô-đun bằng cách sử dụng pip install module_name. pip install squarify Nhập các mô-đun cần thiết. Python3
Kịch bảnCốt truyện là phương pháp mà bạn có thể tạo Sơ đồ cây bằng Squarify. Squarify lấy kích thước làm đối số đầu tiên và cũng hỗ trợ nhiều tính năng mà chúng ta sẽ xem xét từng tính năng một. Ban đầu, phương thức vẽ sơ đồ vẽ một hình vuông có kích thước 100 × 100. Python3
đầu ra MàuĐể làm cho cốt truyện hấp dẫn hơn, chúng ta sẽ thay đổi màu sắc của cốt truyện. Có hai cách để chúng ta có thể thay đổi màu sắc của biểu đồ
Phương pháp 1. Chúng tôi sẽ chuyển một danh sách có tên màu, nó có thể khớp hoặc không khớp với độ dài của dữ liệu. Nếu bạn có một danh sách màu nhỏ hơn độ dài của dữ liệu, các màu giống nhau sẽ được lặp lại. Python3
đầu ra Phương pháp 2. Chúng ta sẽ nhập mô-đun Python Seaborn và chọn một phương pháp bảng màu
Python3
đầu ra anphaĐối số alpha được sử dụng để thay đổi độ mờ của hình ảnh. Nó có thể là một số nguyên hoặc giá trị động trong phạm vi từ 0 đến 1. Giá trị alpha gần 1 có độ mờ cao trong khi giá trị alpha gần 0 có độ mờ ít hơn Python3
đầu ra Ở đây, chúng ta sẽ thấy giá trị alpha thấp hơn Python3
đầu ra Chia tỷ lệ biểu đồTỷ lệ được sử dụng để thay đổi phạm vi của biểu đồ, theo mặc định, phạm vi của biểu đồ là 100×100. Sử dụng Norm_x bạn có thể chia tỷ lệ dữ liệu trục x trong khi Norm_y bạn có thể chia tỷ lệ trục y. Python3
đầu ra Chia tỷ lệ với cả hai trục Python3
đầu ra nhãnSơ đồ cây không có nhãn chỉ là một hộp vô nghĩa. Nhãn bổ sung ý nghĩa cho các phân chia sơ đồ cây và biểu thị những ô cụ thể đại diện. Bạn có thể tăng kích thước phông chữ của nhãn bằng cách thêm đối số phụ text_kwargs Python3
đầu ra đệmPhần đệm lấy một giá trị số nguyên được sử dụng để thêm khoảng trắng giữa các sơ đồ cây để trực quan hóa phù hợp Python3
đầu ra Xây dựng sơ đồ cây trên bộ dữ liệu trong thế giới thực bằng cách sử dụng SquarifyBây giờ chúng ta sẽ xem cách triển khai Sơ đồ cây trên tập dữ liệu trong thế giới thực. Bạn có thể tải xuống bộ dữ liệu từ https. //www. kaggle. com/hamdallak/the-world-of-pokemons. Trong đoạn mã dưới đây, chúng tôi đang lấy 20 Pokemon hàng đầu và tạo Sơ đồ cây dựa trên Loại chính của 20 Pokemon hàng đầu Python3
|