本文介绍的是利用Plotly绘制一种相对少见的可视化图形:桑基图,这个图形可以说是展现数据流动的利器。
由于工作的需要,经常需要进行可视化展示,除了一些常用的BI工具,我也会使用python对数据进行可视化。
桑基图(Sankey diagram),即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的"蒸汽机的能源效率图"而闻名,此后便以其名字命名为"桑基图"。
【导语】:今天我们教你用Python画出世界石油分布桑基图,Python技术部分可以直接看第四部分。
桑基图作为相对复杂的图表种类,平时很少用到,不仅仅是因为它的引用场景相对狭窄,另一方面则是制作难度相对较大,门槛较高。 不过针对第一个问题,如果你能很好地理解自己所涉及到的业务数据结构及想要表达和呈现的维度信息,那么关键时刻使用桑基图确实会让你的报告锦上添花。 桑基图用于表达流量分布于结构对比,最初的发明者使用它来呈现能量的流动与分布。 百度百科给了桑基图相对完善的解释: 桑基图(Sankey diagram),即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量
桑基图(Sankey diagram),即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。 也可以视为一种层级网络图,比如展示上一篇文章中的生物信息课程网络图;也可以展示菌群随时间变化的趋势,如3分和30分文章差距在哪里文章所示哈扎人肠道菌群的季节变化规律。 下面将用2个例子,以我们生物信息研讨班涉及的学习框架和课程分配为示例数据,展示如何用常见网络图数据绘制桑基图。 最简单桑基图 第一列为上游,第二列为
桑基图(Sankey Diagram)是一种流程图,用于显示一组元素之间的关系和流动。它主要用于展示资源、能量、信息等在各个环节之间的流向,以及流向的数量关系。在数据可视化领域,桑基图常常被用来展示复杂系统中各个组成部分之间的相互影响和交互。
好吧,我们开始提笔绘制走起,绘制桑基图工具包还挺多,不仅从最高端的JS库(D3、Ecgarts、highlight)到主流的数据科学编程工具(R、Python等)亦或者人人都能上手的自助式BI工具(PowerBI、Tableau等)都可以胜任此项工作。
最近日常逛逛技术平台,偶然间发现了一个非常牛逼的可视化学习网站。东哥之前在公众号和技术群里也推荐过一些,但和这个相比我觉得真是太逊色了。
对于很多产品来说,分析用户行为都是非常重要的。用户分析能推动产品的迭代,为精准营销提供一些定制化服务,驱动我们做一些产品上的决策。常用的用户专题分析方法,包括用户分群、留存分析、转化分析、行为路径分析和事件分析、用户画像、用户增长等。
桑基图是展现数据流动的很好工具,是一种特定类型的流量图。在这个图中,指示箭头的宽度与流量大小成比例。
我们之前讲了路径分析中的三种方法,今天我们来基于SQL和Python,实际操作一下,绘制图片,直观的找到用户的路径。
本文详解地介绍了如何制作桑基图,使用的可视化库是强大的Pyecharts(版本1.7.1,版本一致很重要)。文章将从如下几个方面进行介绍:
很多时候,我们需要一种必须可视化数据如何在实体之间流动的情况。例如,以居民如何从一个国家迁移到另一个国家为例。这里演示了有多少居民从英格兰迁移到北爱尔兰、苏格兰和威尔士。
pyecharts︱交互式pyecharts的相关使用教程 简单的用pyecharts实现超多节点、较长路径的桑基图,一个样图:
Python小案例(七)事件流分析之桑基、漏斗图 在进行事件流向分析的时候,最常见的可视化呈现就是桑基图和漏斗图。 基于桑基图的路径分析 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Sankey import calendar from random import randint import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats from fa
Sankey Diagram, 也叫做桑基图,是一种展示数据流的可视化方式,一张典型的桑基图示例如下
这是一幅别人文章里的图,大致的意思就是左边和右边之间的联系,最大的作用就是看着舒服,至于看的清不清楚我是真不知道。
今天给大家介绍一个专门用于材料信息学可视化的Python工具包-pymatviz,它的主要目标是帮助科学家和研究人员可视化材料的结构、性质和相关信息。详细介绍如下:
文献里的桑基图:展示了克罗恩病患者的菌群变化 图片来源:https://www.biorxiv.org/content/10.1101/772483v1.full
继上一篇如何成为数据分析师系列(一):可视化图表初阶整理了折线图、柱形图、散点图、饼图4种基本图表的特性及其使用场景,这次整理了一些平常不太使用,但在合适的场景的使用它们,往往能为你的分析报告加分不少的图表。
目前公众号平台改变了推送机制,点“赞”、点“在看”、添加过“星标”的同学,都会优先接收到我的文章推送,所以大家读完文章后,记得点一下“在看”和“赞”。
当时我展现这一现象使用的可视化方法就是balloonplot函数啦,它来自于gplots这个包!而且我还创造了一个模拟数据,如下所示;
交通是产生温室气体排放的主要来源之一,而本期作为*(在模仿中精进数据可视化)*系列的第二期,将带大家以纯Python的方式对加拿大米西索加城市温室气体排放研究报告中的如图1所示的可视化作品进行复刻,它对温室气体排放来源中,交通方面的各排放源排放比例进行可视化:
Plotly 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。
今天要推荐的就是这款超级好用的数据可视化插件「pyecharts」,使用 pip install 即可安装。无论你是练习用,还是结合框架用,甚至前后端分离用,它都完美支持。Django、Flask 洒洒水啦 ~ 重要一点:它生成的不是一张静态图片,而是交互式的动态反馈页面
pavian 是一款基于 shinny 的 R 包,可以生成交互式的网页结果。也可以使用在线版本的pavian。支持 kraken,metaphlan 格式结果。如果要利用pavian 可视化 centrifuge 结果,需要首先将其转换为 kraken 格式结果。
以上包中ggalluvial,networkD3,riverplot三个均可构建桑基图,当然从简单到复杂就是networkD3->ggalluvial->riverplot。那么接下来我们看下具体如何实现图的绘制。
R语言里面主要用networkD3包的sankeynetwork()函数. 主要参数为:
代码风格完全不同,在 V1 版本中,一切皆Options。配置项种类更多,可操作性更强,可以画出更加丰富的图表。
桑基图(Sankey diagram),即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,比较适用于用户流量等数据的可视化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名,此后便以其名字命名为“桑基图”。
本文使用TCGA数据集中的LIHC的临床数据进行展示,大家可以根据数据格式处理自己的临床数据。也可后台回复“R-桑基图”获得示例数据以及R代码。
1写在前面 桑基图(Sankey diagram),即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图,应用场景非常广泛,举个栗子:ceRNA调控网络等。😉 本期我们画一个不一样的桑基图吧,可视实现动态交互。🤗 2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(visNetwork) library(networkD3) library(igraph) 3示例数据 本次使用的示例数据是Daniel van der Meulen在1585年收到的信件所组成,包括writer
我回答目前常用的库包不能直接绘制这样的桑基图,我错了,应该回答是目前常用的库包不能绘制这样漂亮些的桑基图。
交通是产生温室气体排放的主要来源之一,而本期作为(在模仿中精进数据可视化)系列的第二期,将带大家以纯Python的方式对加拿大米西索加城市温室气体排放研究报告中的如图1所示的可视化作品进行复刻,它对温室气体排放来源中,交通方面的各排放源排放比例进行可视化:
桑基图主要由边、流量和支点组成,其中边代表了流动的数据,流量代表了流动数据的具体数值,节点代表了不同分类。边的宽度与流量成比例地显示,边越宽,数值越大。
桑基图(Sankey diagram),即桑基能量分流图,也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图,图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小,通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的“蒸汽机的能源效率图”而闻名,此后便以其名字命名为“桑基图”。
桑基图(Sankey图),是流图的一种,常用来展示事物的数量、发展方向、数据量大小等,在可视化分析中经常使用。
统计图是辅助作者和读者沟通的有效工具,可以很好的展现数据特征,快捷地将数据内涵呈现出来,同时还可以让内容看起来更加美观易读。统计图可以使复杂的统计数字简单化、通俗化、形象化,使人一目了然,便于理解和比较。
今天勇哥看了一下群里的聊天信息,大家都在说低代码平台,见大家对于低代码这么热衷的情况下,勇哥也不藏着掖着了,先放几个低代码功能出来,给大家玩一玩,更多的功能敬请期待。
昨日的桑基图其实还有一个小伙伴儿,他俩表达的信息差不多,都用于对流量分布结构进行分解和呈现,该图就是和弦图,样子看起来要比桑基图更加炫酷,但是也更加难懂,这也就是为啥我一般不展示这种图形的原因。 今日这篇还是通过R语言的rechats包和PowerBI的和弦图小插件来展示此图的做法,展示中国七个大区与全球各大区的贸易往来关系(数据纯属虚构)。 R语言版: library(recharts) setwd("D:/R/File")Provinece State Value Chordchart <- r
Destiny,某物流公司数据产品经理,目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中,期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用,共同成长。
这里多渠道指的是,单渠道多节点的场景比较好理解,就是进入某个web \ 小程序,在不同页面之间进行跳转,多渠道这里比较多的就是,同一用户在不同的较大的场景下的流转,比如在小红书种草 -> 微信好友推荐 -> 淘宝上买了。
在上一期单细胞PCA降维结果理解中给大家介绍了PCA降维,以及如何理解我们得到的降维结果。
首先我们需要构造一个示例数据集用于接下来的演示,这里我使用的是我的微信好友数据里面的省份、城市、性别变量。这个数据可以用下面的 Python 脚本获取:
我一直在寻找一种直观的方法来绘制流程中状态之间的流程或连接。R软件恰好满足了我的需求。
随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化,如果做得漂亮,虽表面简单却富含深意,可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的,表示所有结构化的信息表现方式,包括图形、图表、示意图、地图、故事情节图以及不是很正式的结构化插图。 基本的可视化展现方式,如条形图、折线图、饼图、雷达图可以很容易通过各种软件(如Excel)容易生成,这些方法是常见可视化问题的
来源:中国统计网 作者:daniel.xie(谢佳标) 原文链接:http://dwz.cn/5Pz3BX 本文长度为2900字,建议阅读5分钟 本文主要为大家介绍一些比较流行的数据展现方式和常用的数据可视化工具和图表。 随着DT时代的到来,传统的统计图表很难对复杂数据进行直观地展示。这几年数据可视化作为一个新研究领域也变得越来越火。成功的可视化,如果做得漂亮,虽表面简单却富含深意,可以让观测者一眼就能洞察事实并产生新的理解。可视化(visualization)和可视效果(visual)两个词是等价的,
归因分析是通过一定的逻辑方法,计算每个渠道、或者触点对最终结果贡献程度的方法。有一套合理的归因办法,才能科学地衡量不同渠道的广告价值,指导更好的投放。 其是衡量某一个渠道/触点价值的,没有考虑触点之间的跳转。
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