这种使用桑基图的可视化非常有效地显示了法国军队在前往俄罗斯和返回的途中是如何进步（或减少？）的。 本文中，我们使用 python 的 plotly 绘制桑基图。 如何绘制桑基图？...dict 对象来表示 nodes （源和目标）：标签和颜色作为单独的列表和 links：源节点、目标节点、值（宽度）和链接的颜色作为单独的列表 并将其传递给plotly的 go.Sankey。...代码如何映射到桑基图 添加有意义的悬停标签 我们都知道plotly绘图是交互的，我们可以将鼠标悬停在节点和链接上以获取更多信息。 带有默认悬停标签的桑基图 当将鼠标悬停在图上，将会显示详细信息。...悬停标签中显示的信息是默认文本：节点、节点名称、传入流数、传出流数和总值。...作为一个链接目标的节点可以是另一个链接的源。 该代码可以推广到处理数据集中的所有国家。 还可以将图表扩展到另一个层次，以可视化各国的奖牌总数。
、颜色如何快速绘制桑基图什么是PlotlyPlotly 是一个用于创建交互式数据可视化的 Python 库，它允许你轻松地生成各种类型的图表和图形，包括折线图、散点图、柱状图、饼图、热力图、3D 图等。...以下是 Plotly 的一些主要特点和优点：交互性： Plotly 创建的图表具有强大的交互性，用户可以通过鼠标悬停、缩放、平移等操作与图表进行互动。这使得数据探索更加直观和有趣。...多种图表类型： Plotly 支持多种常见的图表类型，适用于不同类型的数据。你可以轻松创建折线图、散点图、柱状图、热力图、桑基图、3D 图等。...支持多平台： Plotly 可以在多种环境中使用，包括 Jupyter Notebook、Python 脚本、Web 应用程序以及一些 BI 工具中。...云服务： Plotly 提供云端服务，允许你将图表和可视化部署到云上，以供在线共享和嵌入到网站或应用中。
今天小编在查阅资料时发现了一个宝藏可视化网站-plotapi，具体包括和弦图(Chord Diagrams)、桑基图(Sankey) 等多个可交互可视化图表，详细内容如下： 可交互和弦图 Python-plotapi...库可以制作出漂亮的交互式和弦图，和Plotly、Bokeh等Python库绘制和弦图不同的是，其是对D3绘制和弦图方法进行Python封装，进而实现更加高度自定义设置。...具体交互案例如下： 「样例一」 Example01 Of Plotapi Sankey 「样例二」 Example02 Of Plotapi Sankey 动态柱形图 这个案例小编之前的推文里也都介绍过...这里直接给出plotapi库绘制的案例： Examples Of Plotapi Bar Fight 动态饼图 这一图表案例比较少见，动态演示如下： Examples Of Plotapi Pie...感兴趣的小伙伴可学习下~~ 「注意」：Plotapi一个付费软件，我们可以学习其配色和一些技巧，其他的我们完全可以交给D3完成的~~ 总结 今天小编介绍了一个优质的可视化学习工具-Plotapi，其色彩搭配和交互性设置是一般图表不能比拟的
python的第三方可视化库有很多，比如matplotlib、seaborn、plotly、bokeh、pyecharts等等。...这次就来说一说，如何用python的第三方库-pyecharts制作交互式桑基图。 示例 1 什么是桑基图？ 桑基图是可视化图表的一种，一般用来表示数据流量。...大部分人可能听过echarts，它是百度旗下用于可视化设计的开源项目，而pyecharts则将echarts和python结合，方便在python中调用echarts接口，直接生成可视化图表。...")) ) # 输出html可视化结果 c.render('result.html') 你可以通过配置项otps来设置图表的颜色、标签、标题等信息，具体细节可以去官网查询，这里不做赘述。...python中制作交互式桑基图，希望能给大家的可视化提供帮助！
一、简介 Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架，它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息，可创建多达数十种精美的图表和地图，本文就将以jupyter notebook...notebook中专用的方法，即将生成的图形嵌入到ipynb文件中，本文即采用后面一种方式（注意，在jupyter notebook中使用plotly.offline.iplot()时，需要在之前运行...2.3 构造traces 在根据绘图需求从graph_objs中导入相应的obj之后，接下来需要做的事情是基于待展示的数据，为指定的obj配置相关参数，这在plotly中称为构造traces(create...linear'表示线性的数值型，'array'表示由自定义的数组来表示（用数组来自定义刻度标签时必须选择此项） tickvals：list、numpy array或pandas中的series，...，False表示无悬停交互方式 hoverlabel：字典型输入，用于控制悬停时出现的信息框的各属性，主要键如下： bgcolor：str型，传入十六进制色彩，控制信息框的背景色 bordercolor
是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架，它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息，可创建多达数十种精美的图表和地图，本文就将以jupyter notebook为开发工具，详细介绍Plotly...notebook中专用的方法，即将生成的图形嵌入到ipynb文件中，本文即采用后面一种方式（注意，在jupyter notebook中使用plotly.offline.iplot()时，需要在之前运行...绘图语法规则 2.2 graph对象 plotly中的graph_objs是plotly下的子模块，用于导入plotly中所有图形对象，在导入相应的图形对象之后，便可以根据需要呈现的数据和自定义的图形规格参数来定义一个...，'auto'表示自动根据输入的数据来决定，'linear'表示线性的数值型，'array'表示由自定义的数组来表示（用数组来自定义刻度标签时必须选择此项） tickvals：list、numpy...型或False，用于设置悬停交互的方式，有'x'、'y'、'closest'和False这几个可选项，False表示无悬停交互方式 hoverlabel：字典型输入，用于控制悬停时出现的信息框的各属性
在1898年的时候，他就使用这种图形来表示蒸汽机的能源效率， 在土木工程师学会会报纪要的一篇关于蒸汽机能源效率的文章中首次推出了第一个能量流动图，此后便以其名字命名为 Sankey 图，中文音译为桑基图...：每个节点的名字，自己命名即可 soure：父节点，在plotly中是通过节点的索引来表示的，python中所用从0开始 target：数据流向的子节点 value：连接父节点和子节点的值 另外一种写法...： 三、基于json文件格式数据的桑基图 在plotly官网中有这样的一个例子：从给定的一个网站上下载json文件来绘制桑基图，分步骤来讲解下： 1、读取json文件并转成python字典数据...1、首先我们看看小明整理的消费数据（虚拟数据） 小明同学的开支主要分为5大块：住宿、餐饮、交通、服装、红包，每个块中又分为各自的子块，以及对应的消费。...3、读取数据 然后将上面的两个数据放在一起，我们通过pandas读进来： 4、找到数据的父类和子类中总共有多少个不同的元素，并进行索引的设置 将父类和子类的中元素全部加起来，再用集合set去重，找出全部的节点名称
Pyecharts 是一个基于 Echarts 的 Python 数据可视化库，提供了丰富的图表类型，包括了桑基图。...label_opts：标签样式的配置，包括位置、颜色、字体大小等。tooltip_opts：鼠标悬停提示框的配置，可以显示额外的信息。...")))sankey.render("custom_sankey.html")在这个例子中，我们通过设置不同的样式参数，使得桑基图线条具有透明度、曲线、虚线等效果，同时调整标签的位置和字体大小，以及鼠标悬停提示框的格式...这样，我们可以在同一图表中展示多组数据的桑基图，方便对比分析。动态桑基图的绘制除了静态的桑基图，Pyecharts 还支持绘制动态桑基图，通过时间轴展示数据变化的过程。...进阶应用：桑基图与其他图表的组合在数据可视化的实际应用中，有时候我们需要将桑基图与其他类型的图表结合起来，以更全面地呈现数据的多个方面。
，其主要在于比较标签的整体水平，会对所有标签下的值进行加和统计，通过color属性可以看出每个标签下的数据差异。...（通常用于时间标签的比较） 在plotly中没有直接进行百分比柱形图绘制的方法，因此我们可以先使用pandas算出数据的百分比，然后再将百分比数据用于绘图。...=['输出', 'KDA', '发育', '团战', '生存'])) ''' r : 雷达图各个维度的数值 theta : 雷达图各个维度的标签 line_close : 是否将曲线闭合，False时生存和输出不会进行连线...() 瀑布图 瀑布图通常用于表示两个数据点之间的演变过程，在瀑布图中，底部贴着坐标轴的条图表示阶段性统计值（汇总值），其余的表示增长或者减少（相对值）。...绘制直方图时，最简单的我们只需要一个维度的数值型数据即可，复杂的我们可以同时使用多组数据绘制组合直方图。 切记不要把直方图和柱状图混为一谈，在使用的场景上二者是有一定差异的。
Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。...它带有数据集、颜色面板和主题，就像 Plotly.py 一样。Plotly Express 完全免费：凭借其宽松的开源 MIT 许可证，您可以随意使用它（是的，甚至在商业产品中！）。...图表编辑器在 GUI 中编辑它们！...在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示，因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看，即使它是我们的数据框列的名称。...我们可以提供更漂亮的“标签” （labels），可以在整个图表、图例、标题轴和悬停（hovers）中应用。 我们还可以手动设置边界，以便动画在整个过程中看起来更棒： ?
大家好，我是小F～ 数据可视化是数据科学中关键的一步。 在以图形方式表现某些数据时，Python能够提供很大的帮助。...不过有些小伙伴也会遇到不少问题，比如选择何种图表，以及如何制作，代码如何编写，这些都是问题！ 今天给大家介绍一个Python图表大全，40个种类，总计约400个示例图表。...矩形热力图 矩形热力图，矩阵中的每个值都被表示为一个颜色数据。...词云图 词云图是文本数据的视觉表示。 单词通常是单个的，每个单词的重要性以字体大小或颜色表示。...Plotly可能是创建桑基图的最佳工具，通过Sankey()在几行代码中获得一个图表。
导读：Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。...在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示，因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看，即使它是我们的数据框列的名称。...我们可以提供更漂亮的“标签” （labels），可以在整个图表、图例、标题轴和悬停（hovers）中应用。我们还可以手动设置边界，以便动画在整个过程中看起来更棒： ?...我们想要构建一个库，它做出了不同的权衡：在可视化过程的早期牺牲一些控制措施来换取一个不那么详细的 API，允许你在一行 Python 代码中制作各种各样的图表。...当你键入 px.scatter（data，x ='col1'，y='col2'） 时，Plotly Express 会为数据框中的每一行创建一个小符号标记 - 这就是 px.scatter 的作用 -
翻译 | Lemon 来源 | Plotly 出品 | Python数据之道 （ID：PyDataRoad） Plotly Express 入门之路 Plotly Express 是一个新的高级 Python...在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示，因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看，即使它是我们的数据框列的名称。...我们可以提供更漂亮的“标签” （labels），可以在整个图表、图例、标题轴和悬停（hovers）中应用。 我们还可以手动设置边界，以便动画在整个过程中看起来更棒： ?...不幸的是，这种控制的代价是冗长的：有时可能需要多行 Python 代码才能用 Plotly.py 生成图表。...当您键入 px.scatter（data，x ='col1'，y='col2'） 时，Plotly Express 会为数据框中的每一行创建一个小符号标记 - 这就是 px.scatter 的作用 -
本文转自公众号『Python数据之道』 翻译 | Lemon 来源 | Plotly 译文出品 | Python数据之道 （ID：PythonDataLab） Plotly Express 入门之路 Plotly...Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。...在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示，因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看，即使它是我们的数据框列的名称。...我们可以提供更漂亮的“标签” （labels），可以在整个图表、图例、标题轴和悬停（hovers）中应用。 我们还可以手动设置边界，以便动画在整个过程中看起来更棒： ?...当您键入 px.scatter（data，x ='col1'，y='col2'） 时，Plotly Express 会为数据框中的每一行创建一个小符号标记 - 这就是 px.scatter 的作用 -
在这个最终版本中，让我们在这里调整一些显示，因为像“gdpPercap” 这样的文本有点难看，即使它是我们的数据框列的名称。...我们可以提供更漂亮的“标签” （labels），可以在整个图表、图例、标题轴和悬停（hovers）中应用。 我们还可以手动设置边界，以便动画在整个过程中看起来更棒： ?...不幸的是，这种控制的代价是冗长的：有时可能需要多行 Python 代码才能用 Plotly.py 生成图表。...我们想要构建一个库，它做出了不同的权衡：在可视化过程的早期牺牲一些控制措施来换取一个不那么详细的 API，允许你在一行 Python 代码中制作各种各样的图表。...当您键入 px.scatter（data，x ='col1'，y='col2'） 时，Plotly Express 会为数据框中的每一行创建一个小符号标记 - 这就是 px.scatter 的作用 -
今天给大家分享一篇可视化干货，介绍的是功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly，教你如何用超简单的（甚至只要一行！）代码，绘制出更棒的图表。...Plotly 的 Python 库是可以免费使用的，在离线模式可以创建数量不限的图表，在线模式因为用到了 Plotly 的共享服务，只能生成并分享 25 张图表。...比如，我们可以先用 .pivot() 进行数据透视表分析，然后再生成条形图。 比如统计不同发表渠道中，每篇文章带来的新增粉丝数： 交互式图表带来的好处是，我们可以随意探索数据、拆分子项进行分析。...X 轴 增加第二条 Y 轴，因为两个变量的范围并不一致 把文章标题放在鼠标悬停时显示的标签中 为了显示更多数据，我们可以方便地添加文本注释： （带有文本注释的散点图） 下面的代码中，我们将一个双变量散点图按第三个分类变量进行着色...在选择一款绘图库的时候，你最需要的几个功能有： 快速探索数据所需的一行代码图表 拆分/研究数据所需的交互式元素 当需要时可以深入细节信息的选项 最终展示前能轻易进行定制 从现在看来，要用 Python
Plotly Express 是一个新的高级 Python 可视化库：它是 Plotly.py 的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法，内置了大量实用、现代的绘图模板，用户只需调用简单的API函数...列中的值用于笛卡尔坐标中沿 X 轴的定位标记。图表类型为水平柱状图时，这些值用作参数histfunc的入参； y ：指定列名。列中的值用于笛卡尔坐标中沿 Y 轴的定位标记。...所有列的值，显示在悬停提示内容中，位于x/y值的下方。指定的列与x/y重复时仅显示1条数据； text：指定列名。...列中的值，在图的标记中显示为文本标签，同时也显示在悬停提示内容中； facet_row：指定列名。...默认情况下，在Python 3.6+中，轴，图例和构面中的分类值的顺序取决于在data_frame中首次出现的顺序，而在3.6以下的Python中，默认不保证顺序，该参数即为解决此类问题而设计； labels
如何使用Python进行数据可视化：Matplotlib和Seaborn指南 数据可视化是数据科学和分析中不可或缺的一部分，而Python中的Matplotlib和Seaborn库为用户提供了强大的工具来创建各种可视化图表...fig.show() 这个例子中，使用Plotly的scatter函数创建了一个交互性的散点图，通过hover_data参数添加了悬停信息。...() # 显示图表 plt.show() 在这个例子中，使用了mplcursors库来添加悬停信息，通过悬停鼠标可以查看数据点的具体数值。...这种方式可以更灵活地控制图表的各个元素。 性能和效率优化 对于大规模的数据集或复杂的图表，性能和效率成为关键问题。...总结 本文详细介绍了如何使用Python中的Matplotlib、Seaborn、Bokeh和Plotly等库进行数据可视化，并深入探讨了一系列主题，涵盖了从基础的静态图表到高级的交互性和动态可视化的方方面面
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