怎样用Python绘制诱人的桑基图?
云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】
在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来!
01 桑基是何许图也
据笔者不严谨的抽样提问统计,90%想学习桑基图的旁友,都是被她妖艳炫酷的外表所吸引。
而桑基图真正代表了什么?和类似图表相比的独特性是什么?却几乎无人问津。
害!人真的是视觉动物!
言归正传,我们来看看百科的官方解释:
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"。
Emmm,有点内个意思了,结合其他资料,做进一步的汇总提炼:
- 桑基两个字取自“发明”者的名字
- 属于流程图的一种,核心在于展示数据的流转
- 主要由节点、边和流量三要素构成,边越宽代表流量越大
- 遵循守恒定律,无论怎么流动,开端和末端数据总是一致的
文字太苍白,下面我们用Python来绘制一个具体的实例~
02 Python手把手绘制桑基图
动手之前,我们再次敲黑板,回顾桑基图组成要素的重点——节点、边和流量。
任何桑基图,无论展现形式如何夸张,色彩如何艳丽,动效如何炫酷,本质都逃不出上述3点。
只要我们定义好上述3个要素,Python的pyecharts库能够轻松实现桑基图的绘制。
这里我们用“当代青年熬夜原因分析”数据为例:
数据来源:这个数据是笔者近两周卖炒粉时口头做的调研
很规整的性别、熬夜原因、人数三列数据。
不过,要用pyecharts来画图,得入乡随俗,按照它定的规则来规整数据源。
首先是节点,这一步需要把所有涉及到的节点去重规整在一起。也就是要把性别一列的“男”、“女”和熬夜原因一列的“打游戏”、“加班”、“看剧”以列表内嵌套字典的形式去重汇总:
接着,定义边和流量,数据从哪里流向哪里,流量(值)是多少,循环+字典依然可以轻松搞定:
source-target-value的字典格式,很清晰的描述了数据的流转情况。
这两块数据准备完毕,桑基图已经完成了80%,剩下的20%,只是固定格式的绘图代码:
from pyecharts.charts import Sankey from pyecharts import options as opts pic = ( Sankey() .add('', #图例名称 nodes, #传入节点数据 linkes, #传入边和流量数据 #设置透明度、弯曲度、颜色 linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity = 0.3, curve = 0.5, color = "source"), #标签显示位置 label_opts=opts.LabelOpts(position="right"), #节点之前的距离 node_gap = 30, ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = '熬夜原因桑基图')) ) pic.render('test.html')
一个回车下去,看看成果:
果然,男打游戏女看剧,加班熬夜是儿戏。
如果想要垂直显示,只需要在add函数里面加一个orient="vertical"就好:
pic = ( Sankey() .add('', nodes, linkes, linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity = 0.3, curve = 0.5, color = "source"), label_opts=opts.LabelOpts(position="top"), node_gap = 30, orient="vertical", #更改的是这里 ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = '熬夜原因细分桑基图')) ) pic.render('test2.html')
OK!不过,还有同学意犹未尽,这个是涉及到两层的流转,那如果三层,需要怎么画呢?
不慌,先导入(狗粮)数据:
这是某宠物品牌,3月份主要产品购买路径(第一次和第二次)的数据,先是品类,其次是第一次购买的产品类型,接着是第二次购买的产品类型,最后一列对应人数。
注:这里第一次购买的产品前面加了“1-”,第二次购买加了“2-”的区分标识。
画图必备的nodes节点实现很简单,所有节点(品类、第一次购买、第二次购买)做去重汇总,对上面生成nodes代码稍作调整就可以:
而linkes只接受source-traget-value的格式,得先对源数据进行格式调整,分别形成“品类-第一次购买-人数”,“第一次购买-第二次购买-人数”的样式,再统一汇总:
规整汇总好之后,只需要复用上面的linkes代码:
画图代码几乎没变,只是改了个标题:
pic = ( Sankey() .add('', nodes, linkes, linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity = 0.3, curve = 0.5, color = 'source'), label_opts=opts.LabelOpts(position = 'top'), node_gap = 30, ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = '客户购买路径流转图')) ) pic.render('test3.html')
大功告成,So easy!无论是多少层数据的流转,只要定义好nodes和linkes,就能以不变应万变。
最后,通过上面的桑基图,我们能够非常直观的洞察到客户购买流转规律:
- 出于试错成本的考量,大部分客户第一次购买的是小规格狗粮。
- 第一次购买小规格狗粮的客户,流失(第二次未购买)情况严重,且再次购买客户,更倾向于继续选择小规格狗粮尝试,而不是信任性的购买大规格狗粮。
- 第一次购买大规格狗粮的客户,留存下来的客户已经建立起对品牌的信任感,再次购买大部分选择了大规格狗粮。
- 购买狗粮的客户第二次复购鲜有尝试玩具的,而第一次购买玩具的客户,也并未建立起对品牌狗粮的兴趣。
原本死板的数据,在桑基的装扮之下,变得楚楚动人。
【云栖号在线课堂】每天都有产品技术专家分享!
课程地址:https://yqh.aliyun.com/zhibo立即加入社群,与专家面对面,及时了解课程最新动态!
【云栖号在线课堂 社群】https://c.tb.cn/F3.Z8gvnK
原文发布时间:2020-04-02
本文作者:小z
本文来自:“大数据DT 微信公众号”,了解相关信息可以关注“大数据DT ”
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
CMU发布船新「论文评审」Python程序,淘汰人工审核,自动给arXiv打分
云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 什么?同行评审已经可以被AI程序取代了? 就在4月1日,CMU提出了最新的评审标准算法——State-Of-the-Art Review,SOAR,同时开源了它的Python程序代码。 SOAR优化了过去同行评审多目标、大规模分布、延迟极高的缺陷。 这篇颠覆现在同行评审制度的论文,已被“国际AI顶会”SIGBOVIK 2020收录。 SIGBOVIK是在每年4月1日举办的学术会议,只有一天的议程,但是接收的论文都是全球顶尖名校和科技巨头的顶级研究。 今年在大会上发表的SOAR智能系统,必将把人工审核机制扫进历史垃圾堆。 其他还靠人工审核论文的AI顶会表示瑟瑟发抖。不过大会评委们倒是很开心,因为以后不必做吃力不赚钱的活了。 船新的论文评分系统 目前同行评审系统存在着无法扩展、运行速度慢、结果不一致的问题。其中,审稿人看稿速度慢是主要问题,另外暴增的博士生数量也不可忽略。 从1990年到2010年,授予博士学位的人数呈指数式增长,但是谷歌搜索收录的论文数量在过去几年中却没有太大变化,即使旋转...
- 下一篇
golang的switch语句使用fallthrough
很多的教程在说明golang的switch时,都会特别指明,switch语句不会自动向下贯穿, 因此不必在每一个case子句的末尾都添加一个break语句,有些书本说明, 需要向下贯穿的时候, 显示调用fallthrough语句.对于有些人来说, 对于这句话的理解是: 当case语句匹配后, 显示调用fallthrough语句, 那么就会接着判断下一个case条件. 我之前就是这么理解的, 有些书也是这么理解, 并且这么举例的. 网上很多的教程, 也是错误的.《学习go语言》的p12:它不会匹配失败后自动向下尝试, 但是可以使用fallthrough 使其这样做。没有fallthrough: switch i { case 0: // 空的case 体 case 1: f() // 当i == 0 时,f 不会被调用! } 而这样: switch i { case 0: fallthrough case 1: f() // 当i == 0 时,f 会被调用! } 事实上, 这样的理解是错误的。 《go web编程》的p56:在第5行中,我们把很多值聚合在了一个 case 里面,同时,G...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
-
Docker使用Oracle官方镜像安装(12C,18C,19C)
- Springboot2将连接池hikari替换为druid,体验最强大的数据库连接池
- CentOS8编译安装MySQL8.0.19
- Docker快速安装Oracle11G,搭建oracle11g学习环境
- SpringBoot2配置默认Tomcat设置,开启更多高级功能
- MySQL8.0.19开启GTID主从同步CentOS8
- CentOS7,8上快速安装Gitea,搭建Git服务器
- Jdk安装(Linux,MacOS,Windows),包含三大操作系统的最全安装
- SpringBoot2编写第一个Controller,响应你的http请求并返回结果
推荐阅读
最新文章
- Springboot2将连接池hikari替换为druid,体验最强大的数据库连接池
- Docker使用Oracle官方镜像安装(12C,18C,19C)
- CentOS6,CentOS7官方镜像安装Oracle11G
- SpringBoot2整合Redis,开启缓存,提高访问速度
- Jdk安装(Linux,MacOS,Windows),包含三大操作系统的最全安装
- SpringBoot2配置默认Tomcat设置,开启更多高级功能
- SpringBoot2整合MyBatis,连接MySql数据库做增删改查操作
- Hadoop3单机部署,实现最简伪集群
- MySQL8.0.19开启GTID主从同步CentOS8
- SpringBoot2编写第一个Controller,响应你的http请求并返回结果