一行 Python 代碼輕松構建樹狀熱力圖，這么牛必須學起來-有解無憂

今天和大家一起學習一種可視化技術：構建樹狀熱力圖treemap，樹形圖易于可視化，且易于被人理解，樹狀圖通過展示不同大小的矩形，以傳達不同大小的資料量，一般認為，較大的矩形意味著占總體的一大部分，而較小的矩形意味著整體的一小部分，在本文中將和大家一起學習如何使用Squarify庫在 Python 中構建樹形圖，

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介紹

樹狀圖使用嵌套在一起的不同大小的矩形來可視化分層資料，每個矩形的大小與其代表的整體資料量成正比，這些嵌套的矩形代表樹的分支，因此得名，除了尺寸外，每個矩形都有代表獨特類別的獨特顏色，樹狀圖廣泛用于從金融機構到銷售組織的行業，樹形圖最早是在1990 年代早期由美國馬里蘭大學人機互動實驗室的 Ben Shneiderman 教授發明的，這種可視化背后的想法是在固定空間中按大小比較數量，現在，我們將看看如何實際構建詞云，

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佛羅里達州的樹狀圖來源：https://commons.wikimedia.org

使用 Squarify 構建樹狀圖

Python 中的，可以使用 Squarify 直接構建樹狀圖，且只需要一行代碼squarify.plot(data)即可輕松構建，

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1. 安裝必要的庫

!pip install squarify

2. 匯入必要的庫

import matplotlib.pyplot as plt
import squarify

3. 創建隨機資料

隨機生成一個值串列，這些值將作為資料傳遞到我們的繪圖中，

data = https://www.cnblogs.com/123456feng/archive/2022/04/16/[500, 250, 60, 120]

4. 繪制樹狀圖

使用squarify.plot() 方法構建樹狀圖，這里將隨機資料變數data作為此 squarify.plot 方法的引數，此外，附加一行修飾代碼

Python學習交流Q群：906715085###
plt.axis('off')  隱藏 樹狀圖 的軸，
squarify.plot(data)
plt.axis('off')
plt.show()

5. 把它們放在一起

Python學習交流Q群：906715085####
import matplotlib.pyplot as plt
import squarify
data = [500, 250, 60, 120]
squarify.plot(data)
plt.axis('off')
plt.show()

在執行此代碼時，我們得到：

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每次執行此代碼時，它都生成一組隨機顏色的嵌套矩形，

使用附加引數

借助 .plot() 方法的引數，可以在樹狀圖中添加更多的修飾，可以通過明確指定屬性來控制樹形圖的顏色、標簽和填充，

1. 指定樹狀圖的顏色

import matplotlib.pyplot as plt
import squarify
sizes = [500, 250, 120, 60]
color = ['red', 'green', 'blue', 'orange']
squarify.plot(sizes,color=color)
plt.axis('off')
plt.show()

在執行此代碼時，我們得到：
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2.給樹狀圖添加標簽

不同的標簽值可以通過將串列傳遞到 squarify.plot() 的標簽屬性來顯式添加標簽，這將覆寫現有標簽或將標簽添加到我們的樹狀圖

中（如果不存在），標簽將按照.plot()所傳遞的串列中的相同順序被添加到樹狀圖中，

Python學習交流Q群：906715085###
import matplotlib.pyplot as plt
import squarify
labels = ['A', 'AB', 'ABC', 'ABCD']
sizes = [500, 250, 120, 60]
color = ['red', 'green', 'blue', 'orange']
squarify.plot(sizes,color=color, label = labels)
plt.axis('off')
plt.show()

在執行此代碼時，我們得到：

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3. 樹狀圖中的pad

可以在樹狀圖中添加pad，將樹狀圖中的每個具體彼此分離，這將有助于更好地區分矩形，當有大量類別或矩形時，這很有用，可

以通過將pad引數設定為True來呼叫，

import matplotlib.pyplot as plt
import squarify
labels = ['AB', 'A', 'ABC', 'ABCD']
sizes = [500, 250, 120, 60]
color = ['red', 'green', 'blue', 'orange']
squarify.plot(sizes,color=color, label = labels, pad = True)
plt.axis('off')
plt.show()

在執行代碼時，我們得到：
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寫在最后

由此看來，構建樹形圖可謂是小菜一碟，除了squarify 庫，樹狀圖還可以使用 Python 中的其他幾個庫來構建，如比較流行的

plotly庫，在今天的次條推文中介紹了其應用案例，感興趣的小伙伴可以看看，

import plotly_express as px
import plotly.graph_objects as go
px.treemap(names = name, parents = parent)
go.Figure(go.Treemap(labels = name, parents = parent,))

當然，還有許多 BI 工具可用于更加方便簡單地構建樹狀圖，

有時，樹狀圖中可能會出現歧義，如果有多個具有相同數量（或矩形大小）和相同顏色深淺的類別，則導致用戶最終很難區分它

們，所以在構建樹狀圖時，必須始終考慮所涉及的類別數量和顏色映射，

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