Python实战:绘制中国奥运奖牌数折线图

内容概要:本文档定义了一个名为 `xxx_SCustSuplier_info` 的视图,用于整合和展示客户(Customer)和供应商(Supplier)的相关信息。视图通过连接多个表来获取组织单位、客户账户、站点使用、位置、财务代码组合等数据。对于客户部分,视图选择了与账单相关的记录,并提取了账单客户ID、账单站点ID、客户名称、账户名称、站点代码、状态、付款条款等信息;对于供应商部分,视图选择了有效的供应商及其站点信息,包括供应商ID、供应商名称、供应商编号、状态、付款条款、财务代码组合等。视图还通过外连接确保即使某些字段为空也能显示相关信息。 适合人群:熟悉Oracle ERP系统,尤其是应付账款(AP)和应收账款(AR)模块的数据库管理员或开发人员;需要查询和管理客户及供应商信息的业务分析师。 使用场景及目标:① 数据库管理员可以通过此视图快速查询客户和供应商的基本信息,包括账单信息、财务代码组合等;② 开发人员可以利用此视图进行报表开发或数据迁移;③ 业务分析师可以使用此视图进行数据分析,如信用评估、付款周期分析等。 阅读建议:由于该视图涉及多个表的复杂连接,建议读者先熟悉各个表的结构和关系,特别是 `hz_parties`、`hz_cust_accounts`、`ap_suppliers` 等核心表。此外,注意视图中使用的外连接(如 `gl_code_combinations_kfv` 表的连接),这可能会影响查询结果的完整性。
### 如何使用Python库(如Matplotlib或Plotly)绘制旭日图 #### Matplotlib实现旭日图的可能性 尽管`Matplotlib`功能强大,但它并不直接支持复杂的层次化图表,比如旭日图。其主要用途在于二维绘图,例如折线图、柱状图和饼图等[^1]。因此,在`Matplotlib`中无法通过内置函数轻松完成旭日图的绘制。 #### Plotly实现旭日图的方法 相比之下,`Plotly`提供了更高级别的接口来处理复杂可视化需求,其中包括旭日图的支持。以下是基于`Plotly`的一个具体示例: ```python import plotly.express as px import pandas as pd # 创建样例数据集 data = { '洲': ['亚洲', '亚洲', '欧洲', '欧洲'], '国': ['中国', '日本', '德国', '法国'], '奖牌数': [200, 150, 100, 80] } df = pd.DataFrame(data) # 使用plotly.express中的sunburst方法绘制旭日图 fig = px.sunburst( df, path=['洲', '国'], # 定义层次结构路径 values='奖牌数', # 定义数值列用于计算面积比例 color='奖牌数', # 颜色映射到‘奖牌数’上 color_continuous_scale='Blues' # 设定颜色渐变方案 ) # 更新显示选项 fig.update_traces(textinfo='label+percent parent') # 显示标签以及相对于父节点的比例 fig.update_layout(font_size=20) # 调整字体大小 # 展示图像 fig.show() ``` 上述代码展示了如何利用`Plotly Express`快速构建一个具有层次关系的旭日图,并设置了颜色渐变和文字信息展示方式[^3]。 #### 数据准备的重要性 为了成功生成一张有意义的旭日图,输入数据需具备清晰的层级结构。通常情况下,这可以通过提供多级分类字段达成,例如案例中的“洲”作为顶级类别,“国”作为次级类别[^4]。 --- ### 注意事项 - 如果尝试自定义渲染器,请确保环境兼容所选渲染模式(如Jupyter Notebook、Colab等),否则可能遇到显示异常。 - 对于大规模数据集而言,性能优化可能是必要环节之一;此时可以考虑减少细节粒度或者采用其他更适合大数据量场景的技术栈替代。
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