桑基图的绘制方法,python 桑基图

　　很多时候，我们需要一个可视化数据在实体间流动的场景。这时就需要山治图了，它通常描绘了从一个实体(或节点)到另一个实体(或节点)的数据流。本文将使用Python绘制一个惊艳的桑吉图，有需要的可以参考。

　　00-1010桑基图介绍什么是桑基图？如何画山治图？桑吉图绘图基础调整节点位置和图表宽度，并添加有意义的悬停标签。

桑基图简介

　　Sanjitu通常描述从一个实体(或节点)到另一个实体(或节点)的数据流。

　　数据流向的实体称为节点。数据流起源的节点是源节点(例如左边的英格兰)，数据流结束的节点是目标节点(例如右边的威尔士)。源节点和目的节点通常表示为带标签的矩形。

　　流本身由直线或曲线路径表示，称为链接。流/链路的宽度与流的数量/数目成比例。在上面的例子中，从英格兰到威尔士的迁移(即居民迁移)比从英格兰到苏格兰或北爱尔兰的迁移(即居民迁移)更广泛(更多)，表明迁移到威尔士的居民人数比其他国家的多。

　　桑吉图可以用来表达能量、金钱、成本的流动，以及任何带有流动概念的东西。

　　米纳尔关于拿破仑入侵俄罗斯的经典海图，可能是桑基海图中最著名的例子。这个使用Sanjitu的可视化非常有效地展示了法国军队在往返俄罗斯的途中是如何改进(或减少)的。).

　　本文使用python plotly绘制山治图。

什么是桑基图？

　　本文利用2021年奥运会的数据集绘制山治地图。该数据集包含——个国家的奖牌总数、奖牌总数以及金牌、银牌和铜牌的个人总数的详细信息。我们通过画一个三吉图，知道一个国家获得的金牌、银牌、铜牌的数量。

　　df _ medals=PD . read _ excel( data/medals . xlsx )

　　print(df_medals.info())

　　df _ Medals . rename(columns={ Team/NOC : Country ， Total: 奖牌总数， Gold: 金牌， Silver: 银牌， Bronze: 铜牌 }，inplace=True)

　　df _ medals . drop(columns=[ unnamed : 7 ， Unnamed: 8 ， Rank by Total]，inplace=True)

　　df _奖牌

　　类 pandas.core.frame.DataFrame

　　RangeIndex: 93个条目，从0到92

　　数据列(共9列):

　　#列非空计数数据类型

　　- - - -

　　0排名93非空int64

　　1个团队/NOC 93非空对象

　　2黄金93非空int64

　　3银93非空int64

　　4青铜93非空int64

　　5总计93非空整数64

　　6按合计排名93非空int64

　　7未命名： 7 0非空浮点64

　　八

　　 Unnamed: 8 1 non-null float64

　　dtypes: float64(2), int64(6), object(1)

　　memory usage: 6.7+ KB

　　None

桑基图绘图基础

　　使用 plotly 的 go.Sankey，该方法带有2 个参数 ——nodes 和 links (节点和链接)。

　　注意：所有节点——源和目标都应该有唯一的标识符。

　　在本文奥林匹克奖牌数据集情况中：

　　Source是国家。将前 3 个国家(美国、中国和日本)视为源节点。用以下(唯一的)标识符、标签和颜色来标记这些源节点：

0：美国：绿色
1：中国：蓝色
2：日本：橙色

　　Target是金牌、银牌或铜牌。用以下(唯一的)标识符、标签和颜色来标记这些目标节点：

3：金牌：金色
4：银牌：银色
5：铜牌：棕色

　　Link(源节点和目标节点之间)是每种类型奖牌的数量。在每个源中有3个链接，每个链接都以目标结尾——金牌、银牌和铜牌。所以总共有9个链接。每个环节的宽度应为金牌、银牌和铜牌的数量。用以下源标记这些链接到目标、值和颜色：

0 (美国) 至 3,4,5 : 39, 41, 33
1 (中国) 至 3,4,5 : 38, 32, 18
2 (日本) 至 3,4,5 : 27, 14, 17

　　需要实例化 2 个 python dict 对象来表示

nodes (源和目标)：标签和颜色作为单独的列表和
links：源节点、目标节点、值(宽度)和链接的颜色作为单独的列表

　　并将其传递给plotly的 go.Sankey。

　　列表的每个索引(标签、源、目标、值和颜色)分别对应一个节点或链接。

NODES = dict( 
　　# 0 1 2 3 4 5 
　　label = ["United States of America", "Peoples Republic of China", "Japan", "Gold", "Silver", "Bronze"],
　　color = ["seagreen", "dodgerblue", "orange", "gold", "silver", "brown" ],)
　　LINKS = dict( 
　　 source = [ 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2], # 链接的起点或源节点
　　 target = [ 3, 4, 5, 3, 4, 5, 3, 4, 5], # 链接的目的地或目标节点
　　 value = [ 39, 41, 33, 38, 32, 18, 27, 14, 17], # 链接的宽度（数量）
　　# 链接的颜色
　　# 目标节点： 3-Gold 4-Silver 5-Bronze
　　 color = [ 
　　 "lightgreen", "lightgreen", "lightgreen", # 源节点：0 - 美国 States of America
　　 "lightskyblue", "lightskyblue", "lightskyblue", # 源节点：1 - 中华人民共和国China
　　 "bisque", "bisque", "bisque"],) # 源节点：2 - 日本
　　data = go.Sankey(node = NODES, link = LINKS)
　　fig = go.Figure(data)
　　fig.show()

　　这是一个非常基本的桑基图。但是否注意到图表太宽并且银牌出现在金牌之前?

　　接下来介绍如何调整节点的位置和宽度。

调整节点位置和图表宽度

　　为节点添加 x 和 y 位置以明确指定节点的位置。值应介于 0 和 1 之间。

NODES = dict( 
　　# 0 1 2 3 4 5 
　　label = ["United States of America", "Peoples Republic of China", "Japan", "Gold", "Silver", "Bronze"],
　　color = ["seagreen", "dodgerblue", "orange", "gold", "silver", "brown" ],)
　　x = [ 0, 0, 0, 0.5, 0.5, 0.5],
　　y = [ 0, 0.5, 1, 0.1, 0.5, 1],)
　　data = go.Sankey(node = NODES, link = LINKS)
　　fig = go.Figure(data)
　　fig.update_layout(title="Olympics - 2021: Country & Medals", font_size=16)
　　fig.show()

　　于是得到了一个紧凑的桑基图：

　　下面看看代码中传递的各种参数如何映射到图中的节点和链接。

　　代码如何映射到桑基图

添加有意义的悬停标签

　　我们都知道plotly绘图是交互的，我们可以将鼠标悬停在节点和链接上以获取更多信息。

　　带有默认悬停标签的桑基图

　　当将鼠标悬停在图上，将会显示详细信息。悬停标签中显示的信息是默认文本：节点、节点名称、传入流数、传出流数和总值。

　　例如：

节点美国共获得11枚奖牌(=39金+41银+33铜)
节点金牌共有104枚奖牌(=美国39枚，中国38枚，日本27枚)

　　如果我们觉得这些标签太冗长了，我们可以对此进程改进。使用hovertemplate参数改进悬停标签的格式

对于节点，由于hoverlabels 没有提供新信息，通过传递一个空hovertemplate = ""来去掉hoverlabel
对于链接，可以使标签简洁，格式为-
对于节点和链接，让我们使用后缀"Medals"显示值。例如 113 枚奖牌而不是 113 枚。这可以通过使用具有适当valueformat和valuesuffix的update_traces函数来实现。

NODES = dict( 
　　# 0 1 2 3 4 5
　　label = ["United States of America", "Peoples Republic of China", "Japan", "Gold", "Silver", "Bronze"],
　　color = [ "seagreen", "dodgerblue", "orange", "gold", "silver", "brown" ],
　　x = [ 0, 0, 0, 0.5, 0.5, 0.5],
　　y = [ 0, 0.5, 1, 0.1, 0.5, 1],
　　hovertemplate=" ",)
　　LINK_LABELS = []
　　for country in ["USA","China","Japan"]:
　　 for medal in ["Gold","Silver","Bronze"]:
　　 LINK_LABELS.append(f"{country}-{medal}")
　　LINKS = dict(source = [ 0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2], 
　　 # 链接的起点或源节点
　　 target = [ 3, 4, 5, 3, 4, 5, 3, 4, 5], 
　　 # 链接的目的地或目标节点
　　 value = [ 39, 41, 33, 38, 32, 18, 27, 14, 17], 
　　 # 链接的宽度（数量） 
　　 # 链接的颜色
　　 # 目标节点：3-Gold 4 -Silver 5-Bronze
　　 color = ["lightgreen", "lightgreen", "lightgreen", # 源节点：0 - 美国
　　 "lightskyblue", "lightskyblue", "lightskyblue", # 源节点：1 - 中国
　　 "bisque", "bisque", "bisque"], # 源节点：2 - 日本
　　 label = LINK_LABELS, 
　　 hovertemplate="%{label}",)
　　data = go.Sankey(node = NODES, link = LINKS)
　　fig = go.Figure(data)
　　fig.update_layout(title="Olympics - 2021: Country & Medals", 
　　 font_size=16, width=1200, height=500,)
　　fig.update_traces(valueformat=3d, 
　　 valuesuffix=Medals, 
　　 selector=dict(type=sankey))
　　fig.update_layout(hoverlabel=dict(bgcolor="lightgray",
　　 font_size=16,
　　 font_family="Rockwell"))
　　fig.show("png") #fig.show()

　　带有改进的悬停标签的桑基图

　　对多个节点和级别进行泛化相对于链接，节点被称为源和目标。作为一个链接目标的节点可以是另一个链接的源。

　　该代码可以推广到处理数据集中的所有国家。

　　还可以将图表扩展到另一个层次，以可视化各国的奖牌总数。

NUM_COUNTRIES = 5
　　X_POS, Y_POS = 0.5, 1/(NUM_COUNTRIES-1)
　　NODE_COLORS = ["seagreen", "dodgerblue", "orange", "palevioletred", "darkcyan"]
　　LINK_COLORS = ["lightgreen", "lightskyblue", "bisque", "pink", "lightcyan"]
　　source = []
　　node_x_pos, node_y_pos = [], []
　　node_labels, node_colors = [], NODE_COLORS[0:NUM_COUNTRIES]
　　link_labels, link_colors, link_values = [], [], [] 
　　# 第一组链接和节点
　　for i in range(NUM_COUNTRIES):
　　 source.extend([i]*3)
　　 node_x_pos.append(0.01)
　　 node_y_pos.append(round(i*Y_POS+0.01,2))
　　 country = df_medals[Country][i]
　　 node_labels.append(country) 
　　 for medal in ["Gold", "Silver", "Bronze"]:
　　 link_labels.append(f"{country}-{medal}")
　　 link_values.append(df_medals[f"{medal} Medals"][i])
　　 link_colors.extend([LINK_COLORS[i]]*3)
　　source_last = max(source)+1
　　target = [ source_last, source_last+1, source_last+2] * NUM_COUNTRIES
　　target_last = max(target)+1
　　node_labels.extend(["Gold", "Silver", "Bronze"])
　　node_colors.extend(["gold", "silver", "brown"])
　　node_x_pos.extend([X_POS, X_POS, X_POS])
　　node_y_pos.extend([0.01, 0.5, 1])
　　# 最后一组链接和节点
　　source.extend([ source_last, source_last+1, source_last+2])
　　target.extend([target_last]*3)
　　node_labels.extend(["Total Medals"])
　　node_colors.extend(["grey"])
　　node_x_pos.extend([X_POS+0.25])
　　node_y_pos.extend([0.5])
　　for medal in ["Gold","Silver","Bronze"]:
　　 link_labels.append(f"{medal}")
　　 link_values.append(df_medals[f"{medal} Medals"][:i+1].sum())
　　link_colors.extend(["gold", "silver", "brown"])
　　print("node_labels", node_labels)
　　print("node_x_pos", node_x_pos); print("node_y_pos", node_y_pos)

node_labels [United States of America, "Peoples Republic of China",

　　 Japan, Great Britain, ROC, Gold, Silver,

　　 Bronze, Total Medals]

　　node_x_pos [0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.5, 0.5, 0.5, 0.75]

　　node_y_pos [0.01, 0.26, 0.51, 0.76, 1.01, 0.01, 0.5, 1, 0.5]

# 显示的图
　　NODES = dict(pad = 20, thickness = 20, 
　　 line = dict(color = "lightslategrey",
　　 width = 0.5),
　　 hovertemplate=" ",
　　 label = node_labels, 
　　 color = node_colors,
　　 x = node_x_pos, 
　　 y = node_y_pos, )
　　LINKS = dict(source = source, 
　　 target = target, 
　　 value = link_values, 
　　 label = link_labels, 
　　 color = link_colors,
　　 hovertemplate="%{label}",)
　　data = go.Sankey(arrangement=snap, 
　　 node = NODES, 
　　 link = LINKS)
　　fig = go.Figure(data)
　　fig.update_traces(valueformat=3d, 
　　 valuesuffix= Medals, 
　　 selector=dict(type=sankey))
　　fig.update_layout(title="Olympics - 2021: Country & Medals", 
　　 font_size=16, 
　　 width=1200,
　　 height=500,)
　　fig.update_layout(hoverlabel=dict(bgcolor="grey", 
　　 font_size=14, 
　　 font_family="Rockwell"))
　　fig.show("png")

　　以上就是Python绘制惊艳的桑基图的示例详解的详细内容，更多关于Python绘制桑基图的资料请关注盛行IT软件开发工作室其它相关文章！

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