利用 Python 绘制和弦图：用途、代码详解与应用场景（第四天）
一、引言
在数据可视化的世界里，和弦图（Chord Diagram）是一种独特且强大的工具。它能够清晰地展示多个实体之间的相互关系和流量，以一种直观而富有艺术感的方式呈现复杂的数据结构。
在当今数据爆炸的时代，我们面临着海量的数据，如何从这些数据中提取有价值的信息并以易懂的方式呈现出来，是数据分析师和研究者们面临的重要挑战。和弦图以其独特的可视化方式，为我们提供了一种有效的解决方案。
本文将深入探讨和弦图的用途，使用 Python 的 plotly 库来绘制和弦图，并对代码进行详细讲解，帮助你掌握这一实用的可视化技巧。
二、和弦图的用途
2.1 展示数据关联
和弦图最主要的用途之一是展示多个实体之间的关联关系。例如，在社交网络分析中，可以用和弦图展示不同用户之间的互动频率。每个用户作为一个实体，用户之间的互动次数可以用线条的粗细来表示。
在国际贸易中，和弦图能够呈现不同国家之间的商品贸易流量。国家作为实体，贸易额的大小反映在和弦图中线条的粗细上。通过和弦图，我们可以直观地看到哪些实体之间的联系更为紧密，以及联系的强度如何。
2.2 发现数据模式
通过观察和弦图中线条的粗细和颜色分布，我们可以发现数据中的潜在模式。比如，某些实体之间可能存在频繁的双向交流，在和弦图中表现为较粗的双向线条。
而另一些实体之间的联系则相对较弱，线条较细。这些模式可以帮助我们深入理解数据背后的逻辑和规律，例如在分析生物基因相互作用时，发现某些基因之间存在紧密的关联，可能暗示着它们在生物功能上的协同作用。
2.3 数据对比
和弦图也适用于对比不同时间段或不同条件下的实体关系。例如，对比不同年份的国际贸易数据，观察贸易格局的变化。
可以绘制不同年份的和弦图，对比线条粗细和颜色的变化，从而清晰地看到哪些国家之间的贸易关系增强了，哪些减弱了。或者对比不同地区的社交网络互动情况，找出差异和特点，为制定针对性的营销策略或社交政策提供依据。
三、Python 绘制和弦图的代码实现
3.1 准备工作
在开始之前，我们需要安装 plotly 库，可以使用以下命令进行安装：
pip install plotly
plotly 是一个功能强大的 Python 可视化库，支持多种图表类型，包括和弦图。它提供了简洁易用的 API，能够帮助我们快速创建高质量的可视化图表。
3.2 示例代码及详细讲解
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
# 示例数据
# 这里我们创建一个简单的 4x4 矩阵，表示 4 个实体之间的关系强度
data = [
[0, 10, 20, 30],
[10, 0, 15, 25],
[20, 15, 0, 20],
[30, 25, 20, 0]
]
# 定义实体名称
entities = ['A', 'B', 'C', 'D']
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data, index=entities, columns=entities)
# 创建和弦图
fig = go.Figure(data=go.Chord(
# 矩阵数据，用于表示实体之间的关系强度
matrix=df.values.tolist(),
# 实体名称列表
labels=df.index.tolist(),
# 颜色设置，这里我们使用默认颜色
colorscale='Viridis'
))
# 更新布局
fig.update_layout(
# 设置图表标题
title_text='示例和弦图',
# 自动调整图表大小以适应容器
autosize=True,
# 移除图例
showlegend=False
)
# 显示图表
fig.show()
代码解释
1. 导入必要的库
import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go：导入plotly的图形对象模块，用于创建各种类型的图表。graph_objects提供了丰富的图形对象类，我们可以使用这些类来构建具体的图表。import pandas as pd：导入pandas库，用于数据处理和创建DataFrame。pandas是 Python 中常用的数据处理库，它提供了高效的数据结构和数据操作方法，方便我们对数据进行整理和分析。
2. 准备数据
# 示例数据
# 这里我们创建一个简单的 4x4 矩阵，表示 4 个实体之间的关系强度
data = [
[0, 10, 20, 30],
[10, 0, 15, 25],
[20, 15, 0, 20],
[30, 25, 20, 0]
]
# 定义实体名称
entities = ['A', 'B', 'C', 'D']
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data, index=entities, columns=entities)
data：定义一个二维列表，表示 4 个实体之间的关系强度矩阵。矩阵的对角元素通常为 0，表示实体自身与自身没有关联。在实际应用中，这个矩阵可以根据具体的数据进行填充。entities：定义实体的名称列表，用于在和弦图中标识各个实体。df = pd.DataFrame(data, index=entities, columns=entities)：将数据转换为DataFrame，方便后续处理。DataFrame是pandas中常用的数据结构，类似于 Excel 表格，具有行索引和列索引，便于数据的操作和展示。
3. 创建和弦图
# 创建和弦图
fig = go.Figure(data=go.Chord(
# 矩阵数据，用于表示实体之间的关系强度
matrix=df.values.tolist(),
# 实体名称列表
labels=df.index.tolist(),
# 颜色设置，这里我们使用默认颜色
colorscale='Viridis'
))
fig = go.Figure(data=go.Chord(...))：使用go.Chord函数创建和弦图对象，并将其添加到Figure中。Figure是plotly中表示图表的对象，它可以包含一个或多个图形元素。matrix=df.values.tolist()：将DataFrame的值转换为列表，作为和弦图的矩阵数据。df.values可以获取DataFrame中的数值数据，tolist()方法将其转换为列表形式。labels=df.index.tolist()：将DataFrame的索引转换为列表，作为和弦图的实体标签。这样在和弦图中就可以显示出各个实体的名称。colorscale='Viridis'：设置和弦图的颜色比例尺，这里使用Viridis颜色方案。颜色比例尺可以控制和弦图中线条和区域的颜色，不同的颜色可以表示不同的数值范围或属性。
4. 更新布局
# 更新布局
fig.update_layout(
# 设置图表标题
title_text='示例和弦图',
# 自动调整图表大小以适应容器
autosize=True,
# 移除图例
showlegend=False
)
fig.update_layout(...)：更新图表的布局设置。update_layout方法可以修改图表的各种布局属性，如标题、大小、图例等。title_text='示例和弦图'：设置图表的标题，方便用户快速了解图表的主题。autosize=True：自动调整图表大小以适应容器。这样可以确保图表在不同的显示环境中都能正常显示。showlegend=False：移除图例。在某些情况下，图例可能会占用图表的空间，影响整体的美观度，因此可以选择移除。
5. 显示图表
# 显示图表
fig.show()
fig.show()：显示绘制好的和弦图。show 方法会在浏览器中打开一个新窗口，展示生成的图表。
四、和弦图的解读
4.1 实体标签
和弦图周围的标签表示不同的实体。在我们的示例中，标签为 A、B、C、D，代表 4 个不同的实体。这些标签可以帮助我们快速识别每个实体，理解它们在数据关系中的角色。
4.2 线条粗细
线条的粗细表示实体之间的关系强度。线条越粗，说明两个实体之间的关联越紧密；线条越细，则关联越弱。例如，在我们的示例中，如果 A 和 D 之间的线条比 A 和 B 之间的线条粗，说明 A 和 D 之间的关系强度更大。通过观察线条粗细的变化，我们可以直观地比较不同实体之间关系的强弱。
4.3 颜色
颜色通常用于区分不同的实体或表示关系的某种属性。在我们的示例中，使用 Viridis 颜色比例尺，颜色的深浅可以反映关系强度的大小。颜色较深的线条可能表示关系强度较大，颜色较浅的线条则表示关系强度较小。颜色的设置可以增强和弦图的可视化效果，帮助我们更清晰地理解数据。
五、实际应用案例
5.1 音乐领域
在音乐分析中，和弦图可以展示不同音乐元素（如音符、和弦）之间的转换关系。通过观察和弦图，音乐家可以发现音乐中的和声模式和规律。
例如，在一首歌曲中，某些音符或和弦之间的转换频率较高，在和弦图中表现为较粗的线条。音乐家可以根据这些模式进行创作和演奏，为音乐作品增添更多的创意和变化。
5.2 交通领域
在交通流量分析中，和弦图可以展示不同地点之间的人员或车辆流动情况。例如，展示城市中不同区域之间的通勤流量。
通过和弦图，交通规划者可以清晰地看到哪些区域之间的通勤流量较大，哪些区域之间的联系相对较弱。这有助于他们优化交通路线和资源分配，提高交通效率，缓解交通拥堵。
5.3 生物信息学
在生物信息学中，和弦图可以用于展示基因之间的相互作用关系。通过分析和弦图，生物学家可以了解基因网络的结构和功能。
例如，某些基因之间存在紧密的关联，可能暗示着它们在生物功能上的协同作用。这为疾病研究和药物开发提供了线索，帮助科学家更好地理解疾病的发病机制，开发更有效的治疗方法。
六、总结
和弦图是一种强大而直观的数据可视化工具，能够有效地展示多个实体之间的关联关系和流量。通过 Python 的 plotly 库，我们可以轻松地创建高质量的和弦图。
在实际应用中，我们可以根据具体需求调整数据和图表的参数，如颜色比例尺、线条样式等，以获得最佳的可视化效果。同时，我们需要结合具体的业务场景和数据特点，深入解读和弦图所传达的信息，为决策提供有力支持。