【数据可视化-93】使用 Pyecharts 绘制旭日图：步骤与数据组织形式

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一、引言

  在数据可视化中，旭日图（Sunburst Chart）是一种非常直观且美观的图表，用于展示层次化的数据结构。它类似于饼图，但可以展示更多的层级关系。本文将详细介绍如何使用 Pyecharts 绘制旭日图，并重点介绍旭日图的数据组织形式。

二、旭日图的特点

  旭日图是一种层次化的饼图，主要用于展示多层级的数据结构。它的每一层代表一个层级，每个扇区的大小表示该层级的占比。旭日图特别适合展示复杂的层级关系，如组织结构、文件系统、产品分类等。

三、数据组织形式

  旭日图的数据组织形式通常是一个嵌套的列表结构，每个元素代表一个层级，每个层级又包含多个子元素。每个子元素是一个包含以下字段的字典：

• name：扇区的名称。
• value：扇区的值，表示该扇区的大小。
• children：子层级的列表，如果该扇区没有子层级，则可以省略。

  以下是一个简单的例子：

data = [{"name": "一级分类","value": 10,"children": [{"name": "二级分类1", "value": 4},{"name": "二级分类2", "value": 6},],}
]

2.1 多层级数据组织

  旭日图支持多层级的数据结构，每个层级可以包含多个子层级。以下是一个包含三级分类的数据结构：

data = [{"name": "一级分类","value": 10,"children": [{"name": "二级分类1", "value": 4},{"name": "二级分类2","value": 6,"children": [{"name": "三级分类1", "value": 3},{"name": "三级分类2", "value": 3},],},],}
]

四、绘制旭日图的步骤

4.1 安装 Pyecharts

  在开始之前，确保已经安装了 Pyecharts。可以通过以下命令安装：

pip install pyecharts

4.2 准备数据

  根据旭日图的数据组织形式，准备你的数据。以下是一个完整的例子：

data = [{"name": "一级分类","value": 10,"children": [{"name": "二级分类1", "value": 4},{"name": "二级分类2","value": 6,"children": [{"name": "三级分类1", "value": 3},{"name": "三级分类2", "value": 3},],},],},
]

4.3 初始化旭日图

  使用 Pyecharts 的 Sunburst 组件来绘制旭日图。

from pyecharts.charts import Sunburst
from pyecharts import options as opts# 初始化旭日图
sunburst = Sunburst(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="800px"))

4.4 添加数据

  将准备好的数据添加到旭日图中。

sunburst.add(series_name="",data_pair=data,radius=[0, "90%"],label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="inside"),itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(border_color="#fff"),
)

4.5 设置全局选项

  设置旭日图的全局选项，如标题、视觉映射等。

sunburst.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="旭日图示例", subtitle="数据来源：自定义"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(pos_left="left",pos_top="top",min_=0,max_=20,orient="horizontal",is_piecewise=True,pieces=[{"min": 15, "max": 20, "label": "15-20", "color": "#f44336"},{"min": 10, "max": 14, "label": "10-14", "color": "#ff9800"},{"min": 5, "max": 9, "label": "5-9", "color": "#ffeb3b"},{"min": 0, "max": 4, "label": "0-4", "color": "#4caf50"},],),
)

4.6 渲染图表

  将旭日图渲染为 HTML 文件，以便查看效果。

sunburst.render("旭日图示例.html")

五、运行结果

  运行上述代码后，会生成一个名为 旭日图示例.html 的文件。打开该文件，可以看到如下效果：

六、高级旭日图示例

  以下是一个更高级的旭日图示例，展示了如何使用更多的配置选项来增强图表的视觉效果。

from pyecharts.charts import Sunburst
from pyecharts import options as opts# 准备数据
data = [{"name": "一级分类","value": 10,"children": [{"name": "二级分类1", "value": 4},{"name": "二级分类2","value": 6,"children": [{"name": "三级分类1", "value": 3},{"name": "三级分类2", "value": 3},],},],},{"name": "一级分类2","value": 20,"children": [{"name": "二级分类3", "value": 10},{"name": "二级分类4", "value": 10},],},
]# 初始化旭日图
sunburst = Sunburst(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px"))# 添加数据
sunburst.add("",data_pair=data,highlight_policy="ancestor",radius=[0, "95%"],sort_="null",levels=[{},{"r0": "15%","r": "35%","itemStyle": {"borderWidth": 2},"label": {"rotate": "tangential"},},{"r0": "35%", "r": "70%", "label": {"align": "right"}},{"r0": "70%","r": "72%","label": {"position": "outside", "padding": 3, "silent": False},"itemStyle": {"borderWidth": 3},},],
)# 设置全局选项
sunburst.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Sunburst-官方示例"),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(pos_left="left",pos_top="top",min_=0,max_=20,orient="horizontal",is_piecewise=True,pieces=[{"min": 15, "max": 20, "label": "15-20", "color": "#f44336"},{"min": 10, "max": 14, "label": "10-14", "color": "#ff9800"},{"min": 5, "max": 9, "label": "5-9", "color": "#ffeb3b"},{"min": 0, "max": 4, "label": "0-4", "color": "#4caf50"},],),
)# 设置系列选项
sunburst.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}"))# 渲染图表
sunburst.render("旭日图示例1.html")

七、总结

  本文详细介绍了如何使用 Pyecharts 绘制旭日图，并重点介绍了旭日图的数据组织形式。通过嵌套的列表结构，我们可以轻松地组织和展示多层级的数据。旭日图不仅美观，而且非常直观，特别适合展示复杂的层级关系，我们还可以使用在数据中的颜色设置来规定绘制图形的颜色，设置"itemStyle": {“color”: “#e65832”}参数即可。

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