Als ich eine Baumkarte (Flächendiagramm) mit Python erstellt habe, war sie subtil. Wenn ich also Schnörkel verwendete, fühlte es sich ziemlich gut an.
Mit anderen Worten?
Wenn es Matplotlib wäre
Wenn es gedeihen würde
Quelle der Daten
https://www.stat.go.jp/data/nihon/02.html
Beim Erstellen mit Python [^ 1]
Wenn Sie keine Bibliothek für Treemap haben, `` `squarify```
pip3 install squarify
# lib
import pandas as pd
import squarify #Treemap Ploting
import matplotlib
from matplotlib import style
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Activate Seaborn
sns.set()
%matplotlib inline
#Größen- und Schriftarteinstellungen
matplotlib.rcParams['figure.figsize'] = (16.0, 9.0)
plt.rcParams['font.family'] = 'Hiragino Sans'
plt.rcParams['font.weight'] = 'bold'
#Verwenden Sie den ggplot-Stil
style.use('ggplot')
#Datenrahmenerstellung
population = [7369,3788,14360,21356,19476,22431,43248]
label = ["China(5.58%)","Shikoku(2.87%)","Kyushu-Okinawa\n(10.88%)","Chubu(16.18%)","Hokkaido und Tohoku(14.75%)","Kansai(16.99%)","Kanto(32.76%)"]
percentage = [5.58,2.87,10.88,16.18,14.75,16.99,32.76]
df = pd.DataFrame({"Population":population,"Label":label,"Percentage":percentage})
fig, ax = plt.subplots()
# Colormap
cmap = matplotlib.cm.Blues
# Min and Max Values
mini = min(df["Population"])
maxi = max(df["Population"])
# colors setting
norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=mini, vmax=maxi)
colors = [cmap(norm(value)) for value in df["Population"]]
# Plotting
squarify.plot(sizes=df["Population"], label=df["Label"], alpha=0.8, color=colors, text_kwargs={'fontsize':24,'color':'grey'})
#Löschen der Achse
plt.axis('off')
#y-Achse umgekehrt
plt.gca().invert_yaxis()
#Titel, Positionseinstellung
plt.title("Japans Bevölkerungsverhältnis nach Regionen", fontsize=32,fontweight="bold")
ttl = ax.title
ttl.set_position([.5, 1.05])
#Hintergrundfarbe
fig.set_facecolor('#eeffee')
Wenn ich es tue
Es wird so sein. Es ist eine Art Mist ...
Versuchen wir also, den Service Flourish zu verwenden: https: //app.flourish.studio/, der eine schöne Visualisierung bietet.
Bei der Verwendung gedeihen
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Sie können es mit erstellen.
Die diesmal verwendeten Daten sind wie folgt.
Die Verschachtelung wird nach Region → Präfektur festgelegt. Natürlich gibt Size by die geschätzte Bevölkerung für 2017 an. Wie Sie sehen, können Sie Japanisch verwenden und es wie ein Tabellenberechnungstool wie Excel bedienen.
Ich werde die Baumkarte mit Schnörkel neu veröffentlichen.
(Das Etikett verschwindet, wenn Sie es normal herunterladen, daher mache ich einen Screenshot.)
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