如何实现Python数据可视化Pyecharts库实现桑葚图效果
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基本思路我总结大概有三步：
1. 先申明使用sankey
2. 使用add 添加对sankey图的配置信息
3. 最后render生成html文件展示
首先介绍一下什么是桑葚图？
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"。
抓住桑葚图的核心定义，是主要用语表现一个数据流的过程。其实，我们熟悉的Matplotlib中也可以画出桑葚图，可是看起来是不是有那么一点点丑？ 如下所示：
本篇使用另外一个常用的可视化库pyecharts来画图。
这里需要强调一下，pyecharts 分为v0.5.x 和 v1 两个大版本，并且两个版本是不兼容的。v 0.5.x 支持python2.7 和 3.4+ ，而v1 开始仅支持python 3.6+ ，在官方也分为两个不同的文档。
在网上对于v1 的资料和学习例子也非常多，本文就为还在使用v 0.5.x版本的同学，提供帮助。本篇之后的例子，使用v 0.5.x版本。官方文档
首先使用熟悉的pip进行安装
pip install pyecharts
然后我们可以对照着官方文档中的API介绍来学习，需要引入 Sankey。
核心参数不同，主要是对桑葚图的一些展示的配置。
基本思路我总结大概有三步：
1. 先申明使用sankey
sankey = Sankey("桑基图示例", width=1200, height=600)2. 使用add 添加对sankey图的配置信息
sankey.add( "sankey", nodes=j["nodes"], links=j["links"], line_opacity=0.2, line_curve=0.5, line_color="source", is_label_show=True, label_pos="right",)
这里需要注意，nodes和links是必须参数，相当于桑葚图中的结点和连接的边。需要传入一个List数据，内嵌字典数据格式，如下所示。这里的name、source、target和value都是固定的。
nodes = [ {'name': 'category1'}, {'name': 'category2'}, {'name': 'category3'}, {'name': 'category4'}, {'name': 'category5'}, {'name': 'category6'},] links = [ {'source': 'category1', 'target': 'category2', 'value': 10}, {'source': 'category2', 'target': 'category3', 'value': 15}, {'source': 'category3', 'target': 'category4', 'value': 20}, {'source': 'category5', 'target': 'category6', 'value': 25}]3. 最后render生成html文件展示
sankey.render()
最后给大家分享一个小例子：
def sankey_analysis(): nodes = [{'name':'Cluster 1'}, {'name':'Cluster 2'},{'name':'Cluster 3'}, {'name':'Young'},{'name':'Medium'},{'name':'Elder'}] result = np.array([ [130,151,188], [735,462,670], [711,625,881]]) targets = ['Young', 'Medium', 'Elder'] links = [] for i in range(0,3): for j in range(0,3): sub_dict ={} sub_dict['source'] = 'Cluster '+str(i+1) sub_dict['target'] = targets[j] sub_dict['value'] = result[i,j] links.append(sub_dict) pic = (Sankey(name, width=1200, height=600).add('', nodes, links, sankey_node_width=80, sankey_node_gap=5, line_opacity=0.7, line_curve=0.5, line_color='source', is_label_show=True, is_random = True, label_text_size=14, label_pos="inside")) pic.render('sankey.html')感谢各位的阅读，以上就是"如何实现Python数据可视化Pyecharts库实现桑葚图效果"的内容了，经过本文的学习后，相信大家对如何实现Python数据可视化Pyecharts库实现桑葚图效果这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
