如何用 Python 绘制树形图？

Python 中的树状图是一种数据可视化，它将矩形分割成子部分。每个子部分的大小与其表示的数据成比例。它有点像饼图。尽管如此，与饼图相比，树形图可以表示更复杂的数据。

它可以帮助您直观地了解单个值如何组成一个整体。树状图还允许您使用嵌套矩形可视化分层数据。

在本教程中，我们将学习如何使用 Python 中的 Squarify 库在 Python 中绘制树形图。

让我们从安装 Squarify 开始。

pip install squarify

方形化

在 Python 中使用 Squarify 绘制树形图

一旦我们安装了 Squarify，我们就可以开始将它导入到我们的笔记本中。我们还导入matplotlib。

import matplotlib.pyplot as plt
import squarify 

1. 绘制基本树形图

要绘制一个非常基本的树形图，我们只需要每个矩形的值。绘制树状图后，矩形将与这些值成比例。

import matplotlib.pyplot as plt
import squarify 
sizes = [40, 30, 5, 25]
squarify.plot(sizes)
plt.show()

树形图

2. 将标签添加到树形图中

您可以使用以下代码行在 Python 中向树状图添加标签：

import matplotlib.pyplot as plt
import squarify 
sizes=[40, 30, 5, 25]
label=["A", "B", "C", "D"]
squarify.plot(sizes=sizes, label=label, alpha=0.6 )
plt.show()

标签

如果再次运行同一段代码，您将得到以下输出：

您可以看到每次运行时树形图的颜色方案都是不同的。矩形的颜色是随机选取的。树形图还为您提供了提及颜色以及尺寸和标签的选项。接下来我们将学习如何更改树状图的颜色。

3. 更改树状图中的颜色

要在 Python 中更改树状图中的颜色，请列出您希望树状图具有的颜色。然后将该列表传递给 squareify.plot 方法。

import matplotlib.pyplot as plt
import squarify 
sizes=[40, 30, 5, 25]
label=["A", "B", "C", "D"]
color=['red','blue','green','grey']
squarify.plot(sizes=sizes, label=label, color=color, alpha=0.6 )
plt.show()

改变颜色

4. 关闭绘图轴

要绘制没有绘图轴的树形图，请使用：

plt.axis('off')

这行代码将关闭绘图轴。完整代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import squarify 
sizes=[40, 30, 5, 25]
label=["A", "B", "C", "D"]
color=['red','blue','green','grey']
squarify.plot(sizes=sizes, label=label, color=color, alpha=0.6 )
plt.axis('off')
plt.show()

绘图轴关闭

绘制数据集的树形图

在本教程的这一部分中，我们将学习如何绘制数据集的树形图。我们将使用泰坦尼克号数据集。让我们从导入数据集开始。为了简化导入数据集的过程，我们将使用seaborn库。

1. 导入数据集

要将泰坦尼克号数据集从seaborn库导入到Python笔记本中，请使用：

import seaborn as sns
titanic = sns.load_dataset('titanic')
titanic.head()

泰坦尼克号数据集

该数据集包含有关泰坦尼克号乘客的信息。

我们想根据幸存者所乘坐的班级为他们绘制一个树形图。

原始格式的数据尚未准备好绘制树形图。我们将进行一些操作并尝试提取可用于绘制树形图的数据。

为了获得每个类别的幸存者，我们将对数据使用分组方法。

2. 准备绘图数据

您可以在数据集上使用 groupby 函数，如下所示：

n = titanic.groupby('class')[['survived']].sum()

通过…分组

这给出了根据类别分组的幸存者总数。

现在我们需要从中提取数据和标签作为列表。

a = titanic.groupby('class')[['survived']].sum().index.get_level_values(0).tolist()
print(a)

输出：

['First', 'Second', 'Third']

这为我们提供了列表形式的标签。要获取与这些标签对应的值，请使用：

d = titanic.groupby('class')[['survived']].sum().reset_index().survived.values.tolist()
print(d)

输出：

[136, 87, 119]

现在我们有了列表形式的标签和数据。我们可以使用它们来绘制树形图。

3. 绘制树形图

要绘制树形图，请使用以下代码行：

squarify.plot(sizes=d, label=a, alpha=.8)
plt.axis('off')
plt.show()

泰坦尼克号树状图

通过可视化树形图，我们可以大致了解一等、二等、三等的幸存者数量。只需查看树状图，我们就可以自信地说第二类的幸存者数量最少。

在 Python 中绘制树形图的完整代码

本节的完整代码如下：

import seaborn as sns
import squarify 
import matplotlib.pyplot as plt
 
titanic = sns.load_dataset('titanic')
 
a = titanic.groupby('class')[['survived']].sum().index.get_level_values(0).tolist()
 
d = titanic.groupby('class')[['survived']].sum().reset_index().survived.values.tolist()
 
squarify.plot(sizes=d,label=a, alpha=.8 )
plt.axis('off')
plt.show()

结论

在本教程中，我们学习了如何使用 Squarify 在 python 中绘制树形图。希望您和我们一起学习愉快。