数据可视化之树形图（原理+Python代码）

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了数据可视化之树形图（原理+Python代码），小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1196字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

目录

• • 一、原理介绍
  • 二、代码实现
  • 三、结果解释

一、原理介绍

树形图常用于对分类变量进行可视化分析，树形图的面积代表了所对应类别的数量，常用于比较各类别在数量上的差异。

二、代码实现

数据来源于上市企业数据，通过绘制树形图，来比较不同行业的企业数量分布差异。

import squarify 
from pyforest import *
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import numpy as np
import pandas as pd

#读入数据
data=pd.read_csv("F:/data1/class.csv",encoding='gbk')
data.head()

#图片显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False #减号unicode编码

df = data.groupby('行业名称').size().reset_index(name='counts')
labels = df.apply(lambda x: str(x[0]) + "\n (" + str(x[1]) + ")", axis=1)
sizes = df['counts'].values.tolist()
colors = [plt.cm.Spectral(i/float(len(labels))) for i in range(len(labels))]

# 画图
plt.figure(figsize=(12,8), dpi= 80)
squarify.plot(sizes=sizes, label=labels, color=colors, alpha=.8)

plt.title('上市企业行业分布情况')
plt.axis('off')
plt.show()

三、结果解释

从图中可以看出，不同行业的上市企业数量差别明显。其中，制造业的上市企业为多数类，有26339家；教育行业的上市企业数量最少，仅有43家。

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的数据可视化之树形图（原理+Python代码）全部内容，希望文章能够帮你解决数据可视化之树形图（原理+Python代码）所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

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