Quand j'ai fait un treemap (graphique de zone) avec python, c'était subtil, donc quand j'ai utilisé fleurir, c'était plutôt bien.

En d'autres termes?

Si c'était matplotlib

Si c'était épanoui

Source de données

https://www.stat.go.jp/data/nihon/02.html

Lors de la création avec python [^ 1]

Si vous n'avez pas de bibliothèque pour treemap, 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

#Paramètres de taille et de police
matplotlib.rcParams['figure.figsize'] = (16.0, 9.0)
plt.rcParams['font.family'] = 'Hiragino Sans'  
plt.rcParams['font.weight'] = 'bold'

#Utiliser le style ggplot
style.use('ggplot')

#création de dataframe
population = [7369,3788,14360,21356,19476,22431,43248]
label = ["Chine(5.58%)","Shikoku(2.87%)","Kyushu-Okinawa\n(10.88%)","Chubu(16.18%)","Hokkaido et 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'})
#Suppression de l'axe
plt.axis('off')
#axe y inverse
plt.gca().invert_yaxis()
#Titre, réglage de la position
plt.title("Ratio de population du Japon par région", fontsize=32,fontweight="bold")
ttl = ax.title
ttl.set_position([.5, 1.05])
#Couleur de l'arrière plan
fig.set_facecolor('#eeffee')

Quand je fais

Ce sera comme ça. C'est un peu de la merde ...

Alors, essayons d'utiliser le service fleurir: https: //app.flourish.studio/ qui donne une belle visualisation.

Lors de l'utilisation de fleurir

Veuillez utiliser un compte Google ou quelque chose pour vous inscrire.

1. Sélectionnez un nouveau projet

2. Sélectionnez l'arborescence

Vous pouvez le créer avec. Les données utilisées cette fois sont les suivantes.

La nidification est définie par région → préfecture. Bien entendu, Size by spécifie la population estimée pour 2017. Comme vous pouvez le voir, vous pouvez utiliser le japonais, et vous pouvez l'utiliser de la même manière qu'un outil de calcul de table tel qu'Excel.

Je republierai le treemap en utilisant fleurir. (L'étiquette disparaît lorsque vous la téléchargez normalement, donc je prends une capture d'écran)