一、概念介紹

矩形樹圖(Treemap)，即矩形式樹狀結(jié)構(gòu)圖，利用矩形的面積表示數(shù)值的大小，顏色用于類別區(qū)分，常用于呈現(xiàn)多類別的一維數(shù)值比較，易讀性強(qiáng)；基于樹狀的功能，在結(jié)構(gòu)圖中可以同時(shí)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)層次的信息。

示例如下：

· 對(duì)比常見的柱狀圖和條形圖，矩形樹圖彌補(bǔ)了以下三個(gè)缺點(diǎn)：

1、當(dāng)我們的數(shù)據(jù)是多類別且每個(gè)類別只有一個(gè)數(shù)值時(shí)，我們用柱狀圖會(huì)浪費(fèi)很多的空間，而且顯得單調(diào)。

2、當(dāng)數(shù)據(jù)間差異較大（235 vs 18），會(huì)是對(duì)我們柱狀圖的縱坐標(biāo)設(shè)定帶來(lái)困擾，忽略極差會(huì)稀釋我們小值類的差異。(當(dāng)然 ，如果我們的大值只有那么一兩個(gè)，可以單拎出來(lái)處理)

3、柱狀圖無(wú)法呈現(xiàn)數(shù)據(jù)間的層級(jí)結(jié)構(gòu)

二、數(shù)據(jù)展示

我們的目的是為了呈現(xiàn)類間數(shù)值大小差異，如果有第二層，也順便比較第二層的占比情況。

為了展示多各類別，我們利用的是省份的數(shù)據(jù)，excel表格中呈現(xiàn)如下：

 第二層、第三層為了樹狀的呈現(xiàn)而隨機(jī)生成，也是為了說(shuō)明，樹層結(jié)構(gòu)并不要求每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有枝葉。

三、數(shù)據(jù)導(dǎo)入

我們先繪制只有一維的，只需要輸入【省份】【關(guān)注類】?jī)蓚€(gè)列，這個(gè)其實(shí)更常用一點(diǎn)(我的角度)

province_type1 = pd.DataFrame(pd.read_excel('./各省市上市公司個(gè)數(shù)/矩形樹圖示例.xlsx'))
tree = []
name = [province_type1['省份'][i]+'\n'+str(province_type1['關(guān)注類A'][i]) for i in range(len(province_type1))]
for i in range(len(province_type1)):
    dic = {}
    dic["value"],dic["name"] = int(province_type1['關(guān)注類A'][i]),name[i]
    tree.append(dic)

①name--列表型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于存放每個(gè)數(shù)據(jù)的label，這里我為了同時(shí)呈現(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的省份和大小，中間用了換行符(不用的話，在我們的樹圖上是一行，不好看)

②繪制矩形樹圖需要的是list，list里面是字典，key名指定為"name","value"。

③一定要注意的是，如果你畫出來(lái)的圖沒有數(shù)據(jù)或者沒有顯示，檢查是不是讀excel數(shù)據(jù)中出現(xiàn)了問題，即上述代碼中int的位置。

用于繪制treemap的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如下所示：

四、圖像繪制 

tm = (
      TreeMap()
      .add("關(guān)注類A",tree)
      .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='inside'))
      .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = '',subtitle = '2022/1/18-林老頭ss'))
      )
 
tm.render('./繪圖結(jié)果/矩形樹圖-例一.html')

position---指定label，即我們的name的位置，inside會(huì)居中顯示。如果不加，默認(rèn)top，在每個(gè)矩形上方顯示。

結(jié)果如下所示：

 由上圖可知，廣東省、浙江省和江蘇省在隨機(jī)數(shù)據(jù)中排名前三。受顯示區(qū)域的限制，數(shù)據(jù)較小或名字過(guò)長(zhǎng)的矩形往往不能顯示完全，需要交互式放大其數(shù)值。

五、樹形結(jié)構(gòu)

在加入樹形結(jié)構(gòu)后，我們需要在代碼中相應(yīng)增加key為“children"的數(shù)據(jù)

from pyecharts.charts import Page,TreeMap
from pyecharts import options as opts
import pandas as pd
import math
province_type1 = pd.DataFrame(pd.read_excel('./矩形樹圖示例.xlsx'))
tree = []
name = [province_type1['省份'][i]+'\n'+str(province_type1['關(guān)注類A'][i]) for i in range(len(province_type1))]
for i in range(len(province_type1)):
    dic = {}
    dic["value"],dic["name"] = int(province_type1['關(guān)注類A'][i]),name[i]
    if math.isnan(province_type1['關(guān)注類A-1'][i]) ==0:
        dic["children"] = [
                            {"name":province_type1['省份'][i]+"A-1:"+str(province_type1['關(guān)注類A-1'][i]),"value":int(province_type1['關(guān)注類A-1'][i])},
                            {"name":province_type1['省份'][i]+"A-2:"+str(province_type1['關(guān)注類A-1'][i]),"value":int(province_type1['關(guān)注類A-2'][i])}
                         ]
    if math.isnan(province_type1['關(guān)注類A1-1'][i]) ==0:
        dic["children"][0]["children"] = [
                                        {"name":"A1-1:"+str(province_type1['關(guān)注類A1-1'][i]),"value":int(province_type1['關(guān)注類A1-1'][i])},
                                        {"name":"A1-2:"+str(province_type1['關(guān)注類A1-1'][i]),"value":int(province_type1['關(guān)注類A1-2'][i])}
                                        ]
    tree.append(dic)
 
tm = (
      TreeMap()
      .add("關(guān)注類A的樹",tree)
      .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='inside'))
      .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = '加油呀朋友們~',subtitle = '2022/1/18-林老頭ss'))
      )
 
tm.render('./繪圖結(jié)果/矩形樹圖-例二.html')

 如果沒有枝葉的類，則不需要在"name""value"平級(jí)上加"children"，如果枝葉中有兩個(gè)以上類別，相當(dāng)于是一個(gè)新的樹，需要增加“children”，結(jié)構(gòu)和樹形一致，如下所示：

【“name”：“父節(jié)點(diǎn)”，

    "value": number,

   "children":【{“name”：“子節(jié)點(diǎn)一”，“value”：number}，

                       {“name”：“子節(jié)點(diǎn)二”，“value”：number}，

                       {“name”：“子節(jié)點(diǎn)三”，“value”：number}

                     】

】

子序列在顯示區(qū)域允許的情況下，可以繼續(xù)按上述結(jié)構(gòu)增加。

繪制結(jié)果如下所示：

從上圖我們可以看到，盡管我們?yōu)楦割惷@示的結(jié)果只有最小類的名稱和數(shù)值。

pyecharts圖像交互性較強(qiáng)，可以通過(guò)點(diǎn)擊不斷聚焦類，放大圖像，但由于不知道怎么呈現(xiàn)給大家，還是鼓勵(lì)大家自己動(dòng)手操作去探索叭~

總結(jié)

到此這篇關(guān)于python用pyecharts畫矩形樹圖實(shí)例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python pyecharts畫矩形樹圖內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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