Hôm nay mình sẽ cùng các bạn học một công nghệ trực quan:Xây dựng sơ đồ cây. Sơ đồ cây rất dễ hình dung và dễ hiểu. Sơ đồ dạng cây truyền tải các kích thước dữ liệu khác nhau bằng cách hiển thị các hình chữ nhật có kích thước khác nhau. Người ta thường tin rằng hình chữ nhật lớn hơn đại diện cho một phần lớn của tổng thể, trong khi hình chữ nhật nhỏ hơn đại diện cho một phần nhỏ của tổng thể. Trong bài viết này, Yun Duojun sẽ cùng mọi người tìm hiểu cách sử dụnglàm vuông gócThư viện được xây dựng bằng Pythonsơ đồ cây.

giới thiệu

Sơ đồ dạng cây sử dụng các hình chữ nhật có kích thước khác nhau được lồng vào nhau để trực quan hóa dữ liệu phân cấp. Kích thước của mỗi hình chữ nhật tỷ lệ thuận với tổng lượng dữ liệu mà nó đại diện. Những hình chữ nhật lồng nhau này tượng trưng cho các nhánh của cây, do đó có tên như vậy. Ngoài kích thước, mỗi hình chữ nhật còn có một màu duy nhất đại diện cho một danh mục riêng. Sơ đồ dạng cây được sử dụng rộng rãi trong các ngành từ tổ chức tài chính đến tổ chức bán hàng.

Sơ đồ cây lần đầu tiên được phát minh vào đầu những năm 1990 bởi Giáo sư Ben Shneiderman thuộc Phòng thí nghiệm Tương tác Con người-Máy tính của Đại học Maryland. Ý tưởng đằng sau hình dung này là so sánh số lượng theo kích thước trong một không gian cố định. Bây giờ, chúng ta sẽ xem xét cách thực sự xây dựng một đám mây từ.

Nguồn bản đồ cây Florida: https://commons.wikimedia.org

Xây dựng chương trình dendrogram bằng Squarify

Trong Python, bạn có thể sử dụng Squarify để xây dựng chương trình dendro trực tiếp. và chỉ yêu cầu một dòng mãsquarify.plot(dữ liệu)Thật dễ dàng để xây dựng.

1. Cài đặt các thư viện cần thiết

!pip cài đặt bình phương

2. Nhập các thư viện cần thiết

nhập matplotlib.pyplot dưới dạng plt nhập squarify

3. Tạo dữ liệu ngẫu nhiên

Tạo ngẫu nhiên một danh sách các giá trị sẽ được chuyển dưới dạng dữ liệu vào biểu đồ của chúng tôi.

dữ liệu = [500, 250, 60, 120]

4. Vẽ sơ đồ cây

sử dụng**squarify.plot()** Phương pháp xây dựng dendrogram. Đây sẽ là biến dữ liệu ngẫu nhiêndữ liệunhư thế này làm vuông góc.plot tham số phương pháp. Ngoài ra, thêm một dòng mã trang trí plt.axis('tắt')  trốn chương trình dendro trục.

squarify.plot(data) plt.axis('off') plt.show()

5. Đặt chúng lại với nhau

nhập matplotlib.pyplot dưới dạng plt nhập dữ liệu bình phương = [500, 250, 60, 120] squarify.plot(data) plt.axis('off') plt.show()

Khi thực thi mã này, chúng tôi nhận được:

Mỗi khi mã này được thực thi, nó sẽ tạo ra một tập hợp các hình chữ nhật lồng nhau có màu sắc ngẫu nhiên.

Sử dụng các tham số bổ sung

Với sự giúp đỡ của .kịch bản() Các tham số của phương pháp có thể bổ sung thêm nhiều sửa đổi cho sơ đồ cây. Màu sắc, nhãn và màu tô của sơ đồ cây có thể được kiểm soát bằng cách chỉ định rõ ràng các thuộc tính.

1. Xác định màu sắc của sơ đồ cây

import matplotlib.pyplot as plt nhập kích thước vuông góc = [500, 250, 120, 60] color = ['red', 'green', 'blue', 'orange'] squarify.plot(sizes,color=color) plt. trục('tắt') plt.show()

Khi thực thi mã này, chúng tôi nhận được:

2. Thêm nhãn vào sơ đồ cây

Có thể lấy các giá trị thẻ khác nhau bằng cách chuyển danh sách tới squarify.plot() Thuộc tính nhãn để thêm nhãn một cách rõ ràng. Điều này sẽ ghi đè các thẻ hiện có hoặc thêm thẻ vào chương trình dendrogram của chúng tôi nếu nó chưa tồn tại. Nhãn sẽ được.kịch bản()Thứ tự tương tự trong danh sách đã thông qua sẽ được thêm vào chương trình dendro.

import matplotlib.pyplot as plt import squarify labels = ['A', 'AB', 'ABC', 'ABCD'] kích thước = [500, 250, 120, 60] color = ['red', 'green', ' blue', 'orange'] squarify.plot(sizes,color=color, label = labels) plt.axis('off') plt.show()

Khi thực thi mã này, chúng tôi nhận được:

3. pad trong sơ đồ cây

Có thể thêm vào sơ đồ câyđệm, tách từng khối bê tông ra khỏi nhau trong sơ đồ dendro, điều này sẽ giúp phân biệt các hình chữ nhật rõ hơn. Điều này rất hữu ích khi có một số lượng lớn các danh mục hoặc hình chữ nhật. Điều này có thể được thực hiện bởiđệmCác thông số được đặt thànhĐÚNG VẬYđể gọi.

import matplotlib.pyplot as plt import squarify labels = ['AB', 'A', 'ABC', 'ABCD'] kích thước = [500, 250, 120, 60] color = ['red', 'green', ' blue', 'orange'] squarify.plot(sizes,color=color, label = labels, pad = True) plt.axis('off') plt.show()

Khi thực thi mã, chúng tôi nhận được:

viết ở cuối

Từ quan điểm này, việc xây dựng một sơ đồ cây là một việc dễ dàng. Ngoài thư viện squarify, chương trình dendrogram có thể được xây dựng bằng cách sử dụng một số thư viện khác trong Python. càng phổ biến hơnthư viện âm mưu.Trong tweet thứ hai của ngày hôm nay, các trường hợp ứng dụng của nó đã được giới thiệu, bạn bè quan tâm có thể xem qua.

nhập âm mưu_express dưới dạng px nhập âm mưu.graph_objects dưới dạng go px.treemap(name = name, parent = parent) go.figure(go.Treemap(labels = name, parent = parent,))

Tất nhiên, có rất nhiều công cụ BI có thể được sử dụng để xây dựng sơ đồ cây một cách thuận tiện và đơn giản hơn.

Đôi khi, sự mơ hồ có thể xảy ra trong chương trình dendro. Nếu có nhiều danh mục có cùng số lượng (hoặc kích thước hình chữ nhật) và cùng màu sắc thì người dùng sẽ khó phân biệt giữa chúng. Vì vậy, khi xây dựng một chương trình dendrogram, bạn phải luôn xem xét số lượng danh mục liên quan và ánh xạ màu.

- KẾT THÚC-

So sánh, doanh số tích lũy của bộ sách Excel đã đạt 150.000 bản, cho phép bạn dễ dàng nắm vững các kỹ năng phân tích dữ liệu. Bạn có thể tìm kiếm tên sách trên toàn bộ Internet để hiểu và mua: