Treemap Visualisierung in Python

Question

Ich habe Interesse an Zeichnung eines treemap:

Was ist der einfachste Weg, einen in Python zu machen? Gibt es eine Bibliothek, die bei den richtigen Eingabedaten eine solche Grafik erzeugen könnte?

Answer 1

Diese verwendet werden könnte: auch

• rpy2 sowie ein portfolio Paket in R.
• die google visualization api
• matplotlib

ich bemerkt, dass es eine treemap Bibliothek in pypi ist. Ich habe das nicht ausprobiert.

Answer 2

Hier sind ein paar Optionen:

• Treemap
• SquareMap (für die Verwendung mit wxPython)

Answer 3

The SciPy cookbook includes an example using matplotlib, but without labels.

IA Link: https://web.archive.org/web/20150324163314/http://wiki.scipy.org/Cookbook/Matplotlib/TreeMap

Answer 4

Sie Pygal Bibliothek verwenden können, das so einfach ist,

http://pygal.org/en/stable/documentation/types/treemap.html

Eine andere Lösung ist es, Ihnen squarify Bibliothek verwenden können, hier ist ein Code, den ich verwendet wurde

import matplotlib 
import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd 
import squarify 

# qualtities plotted 
# squarre area is the town surface area (superf) 
# color scale is the town population in 2011 (p11_pop) 

# read data from csv file 
# data from CAPP opendata http://opendata.agglo-pau.fr/index.php/fiche?idQ=27 
df = pd.read_excel("Customer Success New.xlsx") 
df = df.set_index("location_id") 
df = df[["user_id", "company_id"]] 
df2 = df.sort_values(by="user_id", ascending=False) 

# treemap parameters 
x = 0. 
y = 0. 
width = 100. 
height = 100. 
cmap = matplotlib.cm.viridis 

# color scale on the population 
# min and max values without Pau 
mini, maxi = df2.company_id.min(), df2.company_id.max() 
norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=mini, vmax=maxi) 
colors = [cmap(norm(value)) for value in df2.company_id] 
colors[1] = "#FBFCFE" 

# labels for squares 
#labels = ["hab" % (label) for label in zip(df2.index, df2.user_id), df2.company_id)] 
#labels[11] = "MAZERES" % (df2["user_id"]["MAZERES-LEZONS"], df2["company_id"]["MAZERES-LEZONS"]) 

# make plot 
fig = plt.figure(figsize=(12, 10)) 
fig.suptitle("Population et superficie des communes de la CAPP", fontsize=20) 
ax = fig.add_subplot(111, aspect="equal") 
ax = squarify.plot(df2.superf, color=colors, label=labels, ax=ax, alpha=.7) 
ax.set_xticks([]) 
ax.set_yticks([]) 
ax.set_title("L'aire de chaque carré est proportionnelle à la superficie de la commune\n", fontsize=14) 

# color bar 
# create dummy invisible image with a color map 
img = plt.imshow([df2.p11_pop], cmap=cmap) 
img.set_visible(False) 
fig.colorbar(img, orientation="vertical", shrink=.96) 

fig.text(.76, .9, "Population", fontsize=14) 
fig.text(.5, 0.1, 
     "Superficie totale %d km2, Population de la CAPP : %d hab" % (df2.superf.sum(), df2.p11_pop.sum()), 
     fontsize=14, 
     ha="center") 
fig.text(.5, 0.07, 
     "Source : http://opendata.agglo-pau.fr/", 
     fontsize=14, 
     ha="center") 

plt.show()