首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

一行 Python 代码轻松构建树状热力图

树状图通过展示不同大小的矩形,以传达不同大小的数据量,一般认为,较大的矩形意味着占总体的一大部分,而较小的矩形意味着整体的一小部分。...介绍 树状图使用嵌套在一起的不同大小的矩形来可视化分层数据。每个矩形的大小与其代表的整体数据量成正比。这些嵌套的矩形代表树的分支,因此得名。除了尺寸外,每个矩形都有代表独特类别的独特颜色。...导入必要的库 import matplotlib.pyplot as plt import squarify 3. 创建随机数据 随机生成一个值列表,这些值将作为数据传递到我们的绘图中。...此外,附加一行修饰代码 plt.axis('off') 隐藏 树状图 的轴。 squarify.plot(data) plt.axis('off') plt.show() 5....把它们放在一起 import matplotlib.pyplot as plt import squarify data = [500, 250, 60, 120] squarify.plot(data

1.7K30

15个能使你工作效率翻倍的Jupyter Notebook的小技巧

了解如何从Jupyter Notebook执行终端命令,通过隐藏输出加快速度,向Jupyter Notebook添加其他功能,等等! ?...pip install matplotlib-venn 技巧5-使用内置的魔法命令 魔法命令是有助于提高生产率的特殊命令。 最熟悉可能是下面的这个魔术命令,它允许绘图在笔记本中呈现。...pd.set_option('display.max_rows', 500) pd.set_option('display.max_columns', 500) 技巧12-使用粗体或彩色突出显示输出内容 要使输出的重要部分突出...技巧13-隐藏输出以加快速度 有时候会遇到显示速度很慢的问题,这可能是因为有很多图形正在呈现。 将鼠标悬停在图表左侧的区域(请参见下面的红色矩形),然后双击该区域以隐藏输出。这会大大加快速度! ?...技巧14-隐藏烦人的Matplotlib文本 创建绘图时,可能会看到此文本“”处(下面以黄色突出显示

2.7K20

(在模仿中精进数据可视化02) 温室气体排放来源可视化

图1 2.1 观察原作品   其实原作品整体构图上比较直观,主要由两部分组成: 1 左侧柱状图部分   左侧的柱状图无需多言,就是一个简单的堆叠柱状图,利用matplotlib构建起来非常方便。...2 右侧类桑基图部分   到了右侧,也是这张图中最有设计感的部分,它用类似桑基图的方式,将左图中交通下属的分类温室气体排放比例构成进行可视化,这也是本文的重点部分,我们可以利用matplotlib加上一点点简单的数学知识来复刻它...2.2.1 左侧柱状图部分   对于左侧的堆叠柱状图,其本质其实是两个堆叠起来的矩形,因此我们可以使用matplotlib.patches下的Rectangle来创建矩形。   ...图2   我们参考原作品的背景色,以及左侧矩形对应y轴的真实数值,先把左侧的堆叠柱状图和图床背景色做好: import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches...首先我们来绘制右侧最上方的Car对应的矩形,因为这部分只是简单的矩形,在上一步的绘图代码中添加下列代码来更新图像: height = 5.1e6 + 1.5e6 - (3e6 - 1.5e6) # 右侧图形

83350

在模仿中精进数据可视化02:温室气体排放来源可视化

: 「1 左侧柱状图部分」 左侧的柱状图无需多言,就是一个简单的堆叠柱状图,利用matplotlib构建起来非常方便。...「2 右侧类桑基图部分」 到了右侧,也是这张图中最有设计感的部分,它用类似桑基图的方式,将左图中交通下属的分类温室气体排放比例构成进行可视化,这也是本文的重点部分,我们可以利用matplotlib加上一点点简单的数学知识来复刻它...2.2.1 左侧柱状图部分 对于左侧的堆叠柱状图,其本质其实是两个堆叠起来的矩形,因此我们可以使用matplotlib.patches下的Rectangle来创建矩形。...首先我们来绘制右侧最上方的「Car」对应的矩形,因为这部分只是简单的矩形,在上一步的绘图代码中添加下列代码来更新图像: height = 5.1e6 + 1.5e6 - (3e6 - 1.5e6) #...我们从最上方矩形的下端开始,利用data中的份额与份额累加,以及 到 之间的标准正弦函数曲线,配合线性变换,来构造每个类别对应条带的上下边界,再配合matplotlib中的fill_between来完成条带的绘制

75630
领券