炫酷！这样的决策树图一键轻松绘制，这个工具真的强...

DataCharm

发布于 2024-04-25 18:44:48

1260

发布于 2024-04-25 18:44:48

前言
- 一、「treeheatr」-这种树图结构可视化真得绝了~~
- 二、可视化学习圈子是干什么的？
- 三、系统学习可视化
- 四、猜你喜欢

前言

我们的数据可视化课程已经上线啦！！目前课程的主要方向是科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法，后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。课程免费新增，这点绝对良心！
我们第一个数据可视化交流圈子也已经上线了，主要以我的第一本书籍《科研论文配图绘制指南-基于Python》为基础进行拓展，提供「课堂式」教学视频，还有更多拓展内容，可视化技巧远超书籍本身，书籍修正和新增都会分享到圈子里面~~
参与课程或者圈子的你将获取到：学员答疑、可视化资源分享、可视化技巧补充、可视化业务代做(学员和甲方对接)、副业交流、提升认知等等。

「treeheatr」-这种树图结构可视化真得绝了~~

很多同学最近在咨询有没有那种看起来比较炫酷和决策树图的可视化绘制方法？今天就给各位小伙伴介绍一个专门用于绘制炫酷「决策树(Decision Tree )图」的可视化工具-「treeheatr」

treeheatr工具介绍

treeheatr包是R语言中的专门用于绘制决策树图的可视化工具包，其内部提供多个封装好的绘图函数，可以一键绘制复杂、炫酷的树图样式，其安装方式如下：

install.packages('treeheatr')
#或者安装development version
# install.packages('remotes') # uncomment to install devtools
remotes::install_github('trangdata/treeheatr')

treeheatr使用方法和可视化案例

由于treeheatr包中封装了多个绘制树图的可视化函数，其可以直接使用专门的绘图函数进行树图绘制，如下：

library(treeheatr)
heat_tree(penguins, target_lab = 'species')

heat_tree()

heat_tree(wine, target_lab = 'Type', target_lab_disp = 'Cultivar')

Wine recognition dataset

heat_tree(
  penguins, target_lab = 'species',
  target_cols = c('#E69F00', '#56B4E9', '#009E73'),
  # moving node 3 a bit to the left:
  custom_layout = data.frame(id = 3, x = 0.1, y = 0.5), 
  show_all_feats = TRUE,
  panel_space = 0.05, target_space = 0.2, tree_space_bottom = 0.1, heat_rel_height = 0.4)

heat_tree(
  penguins, target_lab = 'species',
  par_node_vars = list(
    label.size = 0.2,
    label.padding = ggplot2::unit(0.1, 'lines'),
    line_list = list(
      ggplot2::aes(label = paste('Node', id)),
      ggplot2::aes(label = splitvar),
      ggplot2::aes(label = paste('p =', formatC(p.value, format = 'e', digits = 2)))),
    line_gpar = list(
      list(size = 8),
      list(size = 8),
      list(size = 6)),
    id = 'inner'),
  # terminal_vars = list(size = 0),
  cont_legend = TRUE, cate_legend = TRUE,
  edge_vars = list(size = 1, color = 'grey'))

ps:可以看出，treeheatr包也是可以和ggplot2组合使用的。

其他可视化案例：

更多关于treeheatr包的使用语法和可视化案例，可参考：treeheatr包官网[1]

可视化学习圈子是干什么的？

可视化学习圈子是书籍「科研论文配图绘制指南-基于Python」一书的学下圈子：主要通过以下几个方面，给大家带来比纸质书籍更丰富的学习内容：

视频教学，和读者零距离互动交流
及时修正勘误和定期新增绘制知识点
拓展衍生，绘图知识点远超书籍本身
直播视频+拓展资料+答疑，学习更高效

「PS」：我们直播教学内容为课堂式教学，原作者带着大家对书籍一章、一节、一页的进行教学。而且直播的视频都会通过剪辑后整理成课程，圈子中的同学可以免费、反复观看。当然，新增内容和定期答疑，直播也是如此。

为何会有这个书籍学习社群？无门槛的微信群难免会鱼龙混杂，问题和质量都无法得到保证，而且一些关键问题经常被淹没，且没有沉淀价值。
随着添加我微信的人日益增多，向我提问的人也越来越多，随便回答一下就太不负责任了；不回答也不是很好；如果都仔细回答，我也有自己的工作并且确实很忙，真的有点心有余而力不足！所以我才会建立这么一个渠道来沉淀我的可视化技巧和分享经验，以及给大家提供一个坚持学习的平台。

微信扫码下方二维码即可参与我们的书籍学习圈子啦：

微信扫码即可加入学习圈子

系统学习可视化

当然，在学习数据可视化的道路上，你也有很多问题得不到解答，也可以加入我们的可视化课程(可视化系列课程推文)后，在学员群里和大家一起谈论，一起进步，或者直接向我提问。如果我觉得你的问题很具有普适性，我会把它写成文章发布在公众号上，让更多人看到，有关我们数据可视化系列课程的服务内容，可以参考下面的阅读原文。