怎么用Python繪制有趣的可視化圖表

這篇文章主要介紹了怎么用Python繪制有趣的可視化圖表的相關知識，內容詳細易懂，操作簡單快捷，具有一定借鑒價值，相信大家閱讀完這篇怎么用Python繪制有趣的可視化圖表文章都會有所收獲，下面我們一起來看看吧。

SchemDraw

那么在SchemDraw模塊當中呢，有六個元素用來代表流程圖的主要節點的，橢圓形代表的是決策的開始和結束，代碼如下：

import schemdraw
from schemdraw.flow import *
with schemdraw.Drawing() as d:
 d += Start().label("Start")

output

箭頭表示的是決策的走向，用來連接各個節點的，代碼如下：

with schemdraw.Drawing() as d:
 d += Arrow(w = 5).right().label("Connector")

output

平行四邊形代表的是你所要去處理和解決的問題，而長方形所代表的是你所要為此做出的努力或者說是過程，代碼如下：

with schemdraw.Drawing() as d:
 d += Data(w = 5).label("What's the problem")

output

with schemdraw.Drawing() as d:
 d += Process(w = 5).label("Processing")

output

而菱形代表的則是決策的具體情況，代碼如下：

with schemdraw.Drawing() as d:
 d += Decision(w = 5).label("Decisions")

output

我們來繪制一個簡單的流程圖，假如周末的時候我們想著要不要出去露營(Camping)，那既然要去露營的話，我們肯定是需要查看一下天氣，看一下是否是晴天(Sunny)，如果是下雨天(Rainy)的話，就不去，按照這種邏輯，我們來繪制一下流程圖，代碼如下：

import schemdraw
from schemdraw.flow import *
with schemdraw.Drawing() as d:
 d+= Start().label("Start")
 d+= Arrow().down(d.unit/2)
 # 具體是啥問題嘞
 d+= Data(w = 4).label("Go camping or not")
 d+= Arrow().down(d.unit/2)
 # 第一步 查看天氣
 d+= Box(w = 4).label("Check weather first")
 d+= Arrow().down(d.unit/2)
 # 是否是晴天
 d+= (decision := Decision(w = 5, h= 5,
S = "True",
 E = "False").label("See if it's sunny"))
 # 如果是真的話
 d+= Arrow().length(d.unit/2)
 d+= (true := Box(w = 5).label("Sunny, go camping"))
 d+= Arrow().length(d.unit/2)
 # 結束
 d+= (end := Ellipse().label("End"))
 # 如果不是晴天的話
 d+= Arrow().right(d.unit).at(decision.E)
 # 那如果是下雨天的話，就不能去露營咯
 d+= (false := Box(w = 5).label("Rainy, stay at home"))
 # 決策的走向
 d+= Arrow().down(d.unit*2.5).at(false.S)
 # 決策的走向
 d+= Arrow().left(d.unit*2.15)
 d.save("palindrome flowchart.jpeg", dpi = 300)

output

Networkx

Networkx模塊用來創建和處理復雜的圖網絡結構，生成多種隨機網絡和經典網絡，分析網絡結構和建立網絡模型，例如在繪制人脈關系網的案例當中就可以用到networkx模塊，

而例如一個公司的組織架構圖，也可以用到該模塊，來簡單直觀的繪制公司的整體架構，代碼如下:

import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
G = nx.DiGraph()
nodes = np.arange(0, 8).tolist()
G.add_nodes_from(nodes)
# 節點連接的信息，哪些節點的是相連接的
G.add_edges_from([(0,1), (0,2),
(1,3), (1, 4),
(2, 5), (2, 6), (2,7)])
# 節點的位置
pos = {0:(10, 10),
1:(7.5, 7.5), 2:(12.5, 7.5),
3:(6, 6), 4:(9, 6),
5:(11, 6), 6:(14, 6), 7:(17, 6)}
# 節點的標記
labels = {0:"CEO",
 1: "Team A Lead",
 2: "Team B Lead",
 3: "Staff A",
 4: "Staff B",
 5: "Staff C",
 6: "Staff D",
 7: "Staff E"}
nx.draw_networkx(G, pos = pos, labels = labels, arrows = True,
node_shape = "s", node_color = "white")
plt.title("Company Structure")
plt.show()

output

看到這里，大家可能會覺得會指出來的結果有點簡單，想要添加上去些許顏色，代碼如下:

nx.draw_networkx(G, pos = pos, labels = labels,
bbox = dict(facecolor = "skyblue",
boxstyle = "round", ec = "silver", pad = 0.3),
edge_color = "gray"
 )
plt.title("Company Structure")
plt.show()

output

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