用python画皇冠_手把手教你用 Python 绘制酷炫的桑基图！
原標題：手把手教你用 Python 繪制酷炫的桑基圖！
作者 | 周志鵬
責編 | 郭 芮
最近，不止一次收到小伙伴的截圖追問：
“這個圖叫什么？？？”
“這個圖真好看！！！怎么畫啊？”
......
筆者本沒有干貨，問的人多了，也便有了干貨。
此圖姓桑名基，平素不喜露面。奈何天生麗質，偶有露面，必引眾人圍觀。
時人有云：“桑基桑基，高貴美麗！”
桑基是何許圖也？
據筆者不嚴謹的抽樣提問統計，90%想學習桑基圖的旁友，都是被她妖艷炫酷的外表所吸引。
而桑基圖真正代表了什么？和類似圖表相比的獨特性是什么？卻幾乎無人問津。
害！人真的是視覺動物！
言歸正傳，我們來看看百科的官方解釋：
桑基圖(Sankey diagram)，即桑基能量分流圖，也叫桑基能量平衡圖。它是一種特定類型的流程圖，圖中延伸的分支的寬度對應數據流量的大小，通常應用于能源、材料成分、金融等數據的可視化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey繪制的"蒸汽機的能源效率圖"而聞名，此后便以其名字命名為"桑基圖"。
Emmm，有點內個意思了，結合其他資料，做進一步的匯總提煉：
桑基兩個字取自“發明”者的名字
屬于流程圖的一種，核心在于展示數據的流轉
主要由節點、邊和流量三要素構成，邊越寬代表流量越大
遵循守恒定律，無論怎么流動，開端和末端數據總是一致的
文字太蒼白，下面我們用Python來繪制一個具體的實例。
Python手把手繪制桑基圖
動手之前，我們再次敲黑板，回顧桑基圖組成要素的重點——節點、邊和流量。
任何桑基圖，無論展現形式如何夸張，色彩如何艷麗，動效如何炫酷，本質都逃不出上述3點。
只要我們定義好上述3個要素，Python的pyecharts庫能夠輕松實現桑基圖的繪制。
這里我們用“當代青年熬夜原因分析”數據為例：
（數據來源：這個數據是筆者近兩周賣炒粉時口頭做的調研）
很規整的性別、熬夜原因、人數三列數據。
不過，要用pyecharts來畫圖，得入鄉隨俗，按照它定的規則來規整數據源。
首先是節點，這一步需要把所有涉及到的節點去重規整在一起。也就是要把性別一列的“男”、“女”和熬夜原因一列的“打游戲”、“加班”、“看劇”以列表內嵌套字典的形式去重匯總：
接著，定義邊和流量，數據從哪里流向哪里，流量（值）是多少，循環+字典依然可以輕松搞定：
source-target-value的字典格式，很清晰的描述了數據的流轉情況。
這兩塊數據準備完畢，桑基圖已經完成了80%，剩下的20%，只是固定格式的繪圖代碼：
frompyecharts.charts importSankey
frompyecharts importoptions asopts
pic = (Sankey.add( '', #圖例名稱nodes, #傳入節點數據linkes, #傳入邊和流量數據#設置透明度、彎曲度、顏色linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity = 0.3, curve = 0.5, color = "source"),#標簽顯示位置label_opts=opts.LabelOpts(position= "right"),#節點之前的距離node_gap = 30,).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = '熬夜原因桑基圖')))
pic.render( 'test.html')
一個回車下去，看看成果：
果然，男打游戲女看劇，加班熬夜是兒戲。
如果想要垂直顯示，只需要在add函數里面加一個orient="vertical"就好：
pic = (Sankey. add( '',nodes,linkes,linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity = 0.3, curve = 0.5, color = "source"),label_opts=opts.LabelOpts(position= "top"),node_gap = 30,orient= "vertical", #更改的是這里).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = '熬夜原因細分桑基圖')))pic.render( 'test2.html')
OK！不過，還有同學意猶未盡，這個是涉及到兩層的流轉，那如果三層，需要怎么畫呢？
不慌，先導入（狗糧）數據：
這是某寵物品牌，3月份主要產品購買路徑（第一次和第二次）的數據，先是品類，其次是第一次購買的產品類型，接著是第二次購買的產品類型，最后一列對應人數。
（注：這里第一次購買的產品前面加了“1-”，第二次購買加了“2-”的區分標識。）
畫圖必備的nodes節點實現很簡單，所有節點（品類、第一次購買、第二次購買）做去重匯總，對上面生成nodes代碼稍作調整就可以：
而linkes只接受source-traget-value的格式，得先對源數據進行格式調整，分別形成“品類-第一次購買-人數”，“第一次購買-第二次購買-人數”的樣式，再統一匯總：
規整匯總好之后，只需要復用上面的linkes代碼：
畫圖代碼幾乎沒變，只是改了個標題：
pic = (Sankey. add( '',nodes,linkes,linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity = 0.3, curve = 0.5, color = 'source'),label_opts=opts.LabelOpts(position = 'top'),node_gap = 30,).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = '客戶購買路徑流轉圖')))pic.render( 'test3.html')
大功告成，So easy！無論是多少層數據的流轉，只要定義好nodes和linkes，就能以不變應萬變。
最后，通過上面的桑基圖，我們能夠非常直觀的洞察到客戶購買流轉規律：
出于試錯成本的考量，大部分客戶第一次購買的是小規格狗糧。
第一次購買小規格狗糧的客戶，流失（第二次未購買）情況嚴重，且再次購買客戶，更傾向于繼續選擇小規格狗糧嘗試，而不是信任性的購買大規格狗糧。
第一次購買大規格狗糧的客戶，留存下來的客戶已經建立起對品牌的信任感，再次購買大部分選擇了大規格狗糧。
購買狗糧的客戶第二次復購鮮有嘗試玩具的，而第一次購買玩具的客戶，也并未建立起對品牌狗糧的興趣。
原本死板的數據，在桑基的裝扮之下，變得楚楚動人。
作者：周志鵬，3年數據分析，深切感受到數據分析的有趣和學習過程中缺少案例的無奈，遂新開公眾號「數據不吹牛」，定期更新數據分析相關技巧和有趣案例（含實戰數據集），歡迎大家關注交流。
聲明：本文為作者投稿，版權歸其所有。
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責任編輯：
總結
以上是生活随笔為你收集整理的用python画皇冠_手把手教你用 Python 绘制酷炫的桑基图！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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