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。
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
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。
R语言里面主要用networkD3包的sankeynetwork()函数. 主要参数为:
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:
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
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我是一名 Golang 开发爱好者 今天开源了一个数据可视化库 想填补一下 Golang 在这方面的空缺 项目地址是:https://github.com/chenjiandongx/go-echarts
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。
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第12章,网络案例相关。
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。
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。
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。
使用 pyecharts 渲染成图片一直是开发者比较关心的功能,pyecharts提供了 selenium、phantomjs 和 pyppeteer 三种方式。
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:
pyecharts是一个用于生成Echarts 图表的python库。Echarts(https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html )是一个数据可视化JS库,做出来的图非常好看。pyecharts这个项目可以在python中也生成这种风格的图。具体效果图可以参见该网站https://pyecharts.herokuapp.com/。
本文将描述如何在R中创建自定义Sankey图。我将首先解释Sankey图的基础,然后提供自动创建和手动控制的布局的示例。
“ echarts4r 包是R 语言访问/调用百度ECharts的接口,语法结构简单,可读性强,是很好的交互式绘图包。”
【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。
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。
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:
一、定制下载主题 echarts官网下载:https://echarts.apache.org/zh/theme-builder.html 下载json文件到项目中,颜色参数也可直接在json中修改
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。
| 导语 基于实际业务场景使用ECharts的经验,总结一些通用的解决方案。 应用场景 用流动关系图来映射品牌之间的有效换机数量,从而帮助运营对手机品牌的行情做分析和预测。 图形说明 一期:图形中间为分析主品牌;左侧为流入品牌,曲线粗细=换机数大小(流入量);右侧为流向品牌信息,曲线粗细=换机数大小(流出量); 二期:为降低信息复杂度,中间品牌支持切换为单个品牌(观察品牌)。 最终实现效果如下图所示: 一期 [展示品牌过多,线条过密,信息复杂度较高] 二期 [ 中间品牌支持切换为单个品牌
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。可绘制的和弦图种类如下(部分):
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:
点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据,每种颜色的点表示一个特定类别,并以矩阵形式组合在一起。
作者身处甲方公司,有幸近两次参与到攻防演练行动当中,在这两次行动中也帮助公司逐步建立起来了一套SOC平台,完成对接了NGFW、IDS、APT、WAF、终端安全等安全设备并投入运营,运营过程中发现一个痛点没有得到很好的解决。在演练期间,公司领导每天会抽出5分钟时间听防守小组汇报,SOC平台所能展示的内容过于复杂与专业,不能很好地表达与反应当日的安全攻击态势,于是诞生出这个造轮子的想法。
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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
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:
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"。
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。
那个2021的CELL文章的作者为了评估EcoTyper定义的71种细胞状态的保真度,他们探究了4种人类癌症的200,000个单细胞转录组中每种状态的存在情况。在scRNA-seq数据中,94%的细胞状态(71个中的67个)可显著恢复,而且无论平台、细胞类型或数据集如何,恢复率都很高,突显了结果的可靠性。并且绘制了15,008例肿瘤中69种细胞状态的预后图。在发现队列调查的16种上皮癌类型中,大多数细胞状态(69种中的39种)与总生存率显著相关。
图例组件展现了不同系列的标记(symbol),颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。
今天小编发现一个宝藏数据网站,可以让我们告别代码绘制出精美的数据可视化作品(一些不想写代码的小伙伴们有福了哈)。PlotDB-你的资料数据化服务平台。是一个由宝岛台湾的数据公司制作而成,官网:https://plotdb.com/。下面我们就介绍下这个宝藏在线数据可视化制作网站。
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
目前新冠病毒的鉴定可以采用抗体抗原反应的快速鉴定,荧光定量 PCR 以及宏基因组测序等方法。这里我们主要介绍宏基因组测序的方法如何来鉴定新冠病毒。该方法无需扩增,通过测序的方法直接测序新冠病毒序列,可以得到全基因组序列,准确性更高。但该方法受限于成本,目前主要用于科学研究中。
❝本节再来介绍使用「ggsankey」绘制桑基图,下面小编就通过一个具体案例来介绍如何绘制此图; library(tidyverse) library(ggsankey) library(wesanderson) 导入数据 records <- read_csv('records.txt') drivers <- read_csv('drivers.txt') 定义调色板 pal <- wes_palette("Zissou1") 设置主题 theme_set( theme_minimal() +
本文来自作者在GitChat(ID:GitChat_Club)上的精彩分享,CSDN独家合作发布。 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,
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第6章,比较与排序可视化的案例相关。
在上一篇文章中我们详细学习了geoplot中较为基础的三种绘图API:pointplot()、polyplot()以及webmap(),而本文将会承接上文的内容,对geoplot中较为实用的几种高级绘图API进行介绍。
想必很多科研和临床的同道,都会感叹科研的苦和累。既要处理众多的临床病人、收集样本,又要忙实验、分析数据,同时还要紧跟科研前沿文献和撰写文章。涉及到文章的门面,科研绘图,很多伙伴又需要在纷繁的软件大海、眼花缭乱的公司之间进行选择。Hiplot的出现为大家解决了这些问题。
加载 R 包 library(tidyverse) # install.packages('wesanderson') library(wesanderson) wesanderson 包里面提供了很多好看的调色板。 流图:geom_stream() # 安装 # remotes::install_github("davidsjoberg/ggstream") library(ggstream) # 示例数据 blockbusters #> # A tibble: 157 x 3 #> year g
无论您的公司在哪个行业运营都可能产生大量数据。从销售到人员再到库存,若企业能够正确解释并转化为可行建议,企业将创造出非常有价值的信息。商业智能与分析以此想法为中心,现在比以往任何时候都更能找到出色的方法以创造性方式查看与连接数据点。
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