Python在处理各种数据时,利用图表 PyEcharts 将其可视化,提供直观、交互丰富、可高度个性化定制的数据可视化图表。以下是基于 Python3 的 PyEcharts 之 Treemap(矩形树图) 图表可视化Demo的基础代码和视频演示。
代码内容基于「Pyecharts 数据可视化」源码版本 1.7.x ,更新内容会进行标记说明对应版本。
数据部分使用的是 PyEcharts 自带的数据演示数据字典,这部分的数据是随机进行选取,使用模板时将自己的数据直接替换成对应的内容即可。
本文代码使用的是 Pyecharts 自带的数据集 Faker 数据集。
对数据集不了解的请先阅读 「Python数据可视化AI教程」Pyecharts 中 Faker 数据集说明 。
由于目前在 CSDN 发现个问题,视频都放在这个页面一起加载一起播放会很乱。所以想看教学视频的请点击「Python数据可视化AI教程」Treemap(矩形树图)2例,代码&教学视频
import json
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import TreeMap
with open("data/treemap.json", "r", encoding="utf-8") as f:
data = json.load(f)
c = (
TreeMap()
.add(
series_name="Demo",
data=data,
levels=[
opts.TreeMapLevelsOpts(
treemap_itemstyle_opts=opts.TreeMapItemStyleOpts(
border_color="#555", border_width=4, gap_width=4
)
),
opts.TreeMapLevelsOpts(
color_saturation=[0.3, 0.6],
treemap_itemstyle_opts=opts.TreeMapItemStyleOpts(
border_color_saturation=0.7, gap_width=2, border_width=2
),
),
opts.TreeMapLevelsOpts(
color_saturation=[0.3, 0.5],
treemap_itemstyle_opts=opts.TreeMapItemStyleOpts(
border_color_saturation=0.6, gap_width=1
),
),
opts.TreeMapLevelsOpts(color_saturation=[0.3, 0.5]),
],
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="TreeMap-Levels-setting"))
# .render("treemap_levels.html")
)
c.render_notebook()
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import TreeMap
data = [
{
"value": 40, "name": "A"},
{
"value": 180,
"name": "B",
"children": [
{
"value": 76,
"name": "B.children",
"children": [
{
"value": 12, "name": "B.children.a"},
{
"value": 28, "name": "B.children.b"},
{
"value": 20, "name": "B.children.c"},
{
"value": 16, "name": "B.children.d"},
],
}
],
},
]
c = (
TreeMap()
.add("Demo", data)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="TreeMap-base"))
# .render("treemap_base.html")
)
c.render_notebook()