python画树状图代treemap,python怎么画树状图

本文介绍了如何使用Python的pyecharts库来创建树状图(Treemap),通过一个基础示例展示了如何将JSON数据结构转换成树形结构并进行可视化。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

大家好,小编来为大家解答以下问题,python画树状图代treemap,python怎么画树状图,现在让我们一起来看看吧!

Source code download: 本文相关源码

Tree-基本示例

1 import json

2 import os

3

4 from pyecharts import options as opts

5 from pyecharts.charts import Page, Tree

6

7 data = [

8 {

9 "children": [

10 {"name": "B"},

11 {

12 "children": [

13 {"children": [{"name": "I"}], "name": "E"},

14 {"name": "F"},

15 ],

16 "name": "C",

17 },

18 {

19 "children": [

20 {"children": [{"name": "J"}, {"name": "K"}], "name": "G"},

21 {"name": "H"},

22 ],

23 "name": "D",

24 },

25 ],

26 "name": "A",

27 }

28 ]

29

### 绘制分支树状图的方法 绘制分支树状图可以通过多种 Python 庢库实现,其中 `squarify` 和 `plotly` 是较为常用的选择。以下是具体方法和示例码。 #### 使用 Plotly 构建树状图 Plotly 提供了简单易用的接口来创建树状图。通过指定节点名称及其父级关系即可完成绘图。 ```python import plotly.express as px # 数据准备 name = ["A", "B", "C", "D", "E"] parent = ["", "A", "A", "B", "B"] fig = px.treemap( names=name, parents=parent ) fig.show() ``` 此码片段展示了如何利用 `plotly_express` 的 `treemap` 函数快速生成树状图[^1]。 #### 使用 Matplotlib 结合自定义逻辑 如果希望更灵活地控制布局,可以借助 Matplotlib 实现: ```python import matplotlib.pyplot as plt from collections import defaultdict def draw_tree(data, ax=None): if not ax: fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6)) y_positions = {} current_y = 0 # 记录每个节点的位置 node_levels = defaultdict(list) for child, parent in data.items(): node_levels[parent].append(child) def recursive_draw(node, depth=0, x_start=0, width=1.0): nonlocal current_y children = sorted(node_levels[node]) n_children = len(children) if n_children > 0: step_width = width / (n_children + 1) for i, child in enumerate(children): new_x = x_start + (i + 1) * step_width next_depth = depth + 1 # 子节点位置计算 y_child = current_y + 1 y_positions[child] = y_child # 连接线 ax.plot([new_x, new_x], [current_y, y_child], color='black') # 节点到子节点连线 ax.text(new_x, y_child, child, ha="center", va="bottom") # 递归处理下一层 recursive_draw(child, next_depth, new_x - step_width/2, step_width*2) y_positions[node] = current_y ax.text(0.5, current_y, node, ha="center", va="top") current_y -= 1 root_node = list(set(data.values()) - set(data.keys()))[0] recursive_draw(root_node) ax.invert_yaxis() # 反转 Y 轴以便根部位于顶部 ax.axis('off') # 隐藏坐标轴 plt.tight_layout() data = { 'B': 'A', 'C': 'A', 'D': 'B', 'E': 'B' } draw_tree(data) plt.show() ``` 这段码实现了更加定制化的树结构展示方式[^3]。 #### 推荐使用的库 除了上述提到的 Plotly 外,还有 Bokeh 等可视化工具可供选择。Bokeh 支持交互式图表并能够很好地适应 Web 场景需求[^2]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值