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一、引言

TreeMap（矩形树图）是一种流行的数据可视化方式，它通过嵌套的矩形来展示层次结构数据，每个矩形的面积大小与数据值成比例。本文将详细介绍如何使用PyEcharts库绘制TreeMap，并深入解析数据格式和各个参数的含义。

二、TreeMap简介

TreeMap是一种有效的空间填充可视化方法，特别适合展示具有层次结构的大规模数据。它能够同时显示数据的层次关系和数值大小，广泛应用于文件大小分析、市场份额展示、资源配置等领域。

三、基本TreeMap绘制

3.1 简单示例

首先，我们来看一个基本的TreeMap绘制示例：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import TreeMap# 基本数据格式
data = [{"value": 40, "name": "类别A"},{"value": 30, "name": "类别B"},{"value": 20, "name": "name": "类别C"},{"value": 10, "name": "类别D"},
]# 创建TreeMap实例
treemap = (TreeMap().add("演示数据", data).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="基本TreeMap示例"))
)treemap.render("basic_treemap.html")

3.2 数据格式详解

TreeMap的数据格式可以是扁平结构或层次结构：

3.2.1 扁平结构

data = [{"value": 40, "name": "类别A"},{"value": 30, "name": "类别B"},{"value": 20, "name": "类别C"},{"value": 10, "name": "类别D"},
]

3.2.2 层次结构

data = [{"name": "类别A","value": 40,"children": [{"name": "子类A1", "value": 25},{"name": "子类A2", "value": 15},]},{"name": "类别B", "value": 30,"children": [{"name": "子类B1", "value": 20},{"name": "子类B2", "value": 10},]}
]

每个数据项可以包含以下属性：

• name: 数据项名称
• value: 数据项数值，决定矩形大小
• children: 子节点数组（可选）
• 其他自定义属性，可用于视觉映射

四、高级TreeMap示例

4.1 带钻取功能的TreeMap

下面的示例展示了如何创建带钻取功能的TreeMap，类似于Echarts官方示例，参考链接https://gallery.pyecharts.org/#/Treemap/echarts_option_query：

import re
import asyncio
from aiohttp import TCPConnector, ClientSession
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import TreeMapasync def get_json_data(url: str) -> dict:async with ClientSession(connector=TCPConnector(ssl=False)) as session:async with session.get(url=url) as response:return await response.json()# 获取官方的数据
data = asyncio.run(get_json_data(url="https://echarts.apache.org/examples/data/asset/data/""ec-option-doc-statistics-201604.json")
)tree_map_data: dict = {"children": []}def convert(source, target, base_path: str):for key in source:if base_path != "":path = base_path + "." + keyelse:path = keyif re.match(r"/^\$/", key):passelse:child = {"name": path, "children": []}target["children"].append(child)if isinstance(source[key], dict):convert(source[key], child, path)else:target["value"] = source["$count"]convert(source=data, target=tree_map_data, base_path="")(TreeMap(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="720px")).add(series_name="option",data=tree_map_data["children"],visual_min=300,leaf_depth=1,# 标签居中为 position = "inside"label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"),).set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),title_opts=opts.TitleOpts(title="Echarts 配置项查询分布", subtitle="2016/04", pos_left="leafDepth"),).render("echarts_option_query.html")
)

4.2 多层级样式配置

下面的示例展示了如何为不同层级配置不同的样式，参考链接：https://gallery.pyecharts.org/#/Treemap/treemap_levels

import json
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import TreeMap# 假设我们有一个包含层次结构数据的JSON文件
# 数据格式示例：
# [
#   {
#     "name": "类别A",
#     "value": 100,
#     "children": [
#       {"name": "子类A1", "value": 60},
#       {"name": "子类A2", "value": 40}
#     ]
#   },
#   {
#     "name": "类别B", 
#     "value": 80,
#     "children": [
#       {"name": "子类B1", "value": 50},
#       {"name": "子类B2", "value": 30}
#     ]
#   }
# ]with open("treemap.json", "r", encoding="utf-8") as f:data = json.load(f)c = (TreeMap().add(series_name="演示数据",data=data,levels=[opts.TreeMapLevelsOpts(treemap_itemstyle_opts=opts.TreeMapItemStyleOpts(border_color="#555", border_width=4, gap_width=4)),opts.TreeMapLevelsOpts(color_saturation=[0.3, 0.6],treemap_itemstyle_opts=opts.TreeMapItemStyleOpts(border_color_saturation=0.7, gap_width=2, border_width=2),),opts.TreeMapLevelsOpts(color_saturation=[0.3, 0.5],treemap_itemstyle_opts=opts.TreeMapItemStyleOpts(border_color_saturation=0.6, gap_width=1),),opts.TreeMapLevelsOpts(color_saturation=[0.3, 0.5]),],).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="TreeMap-Levels-配置")).render("treemap_levels.html")
)

五、参数详解

5.1 add() 方法参数

.add() 方法是TreeMap的核心配置方法，主要参数包括：

• series_name: 系列名称，用于提示框显示
• data: 数据数组，支持扁平结构和层次结构
• leaf_depth: 显示到第几层，默认为无限层级
• pos_left, pos_right, pos_top, pos_bottom: TreeMap组件的位置
• size: TreeMap组件尺寸
• label_opts: 标签配置
• tooltip_opts: 提示框配置
• visual_min, visual_max: 视觉映射的最小/最大值

5.2 标签配置 (LabelOpts)

标签配置控制矩形中文本的显示方式：

label_opts=opts.LabelOpts(position="inside",  # 位置：inside, top, left, right, bottomformatter="{b}: {c}",  # 格式化器：{b}名称, {c}数值, {d}百分比color="#fff",  # 文字颜色font_size=12,  # 字体大小font_style="normal",  # 字体样式：normal, italic, obliquefont_weight="bold",  # 字体粗细：normal, bold, bolder, lighterrotate=0,  # 旋转角度margin=8,  # 边距is_show=True  # 是否显示
)

5.3 视觉映射配置 (VisualMapOpts)

视觉映射可以将数据值映射到颜色：

visual_map_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True,  # 是否显示视觉映射组件dimension=0,  # 指定用数据的哪个维度做映射min_=10,  # 允许的最小值max_=100,  # 允许的最大值range_color=["#313695", "#4575b4", "#74add1", "#abd9e9", "#e0f3f8", "#ffffbf", "#fee090", "#fdae61", "#f46d43", "#d73027", "#a50026"],# 颜色过渡序列is_calculable=True,  # 是否显示拖拽用的手柄orient="vertical",  # 方向：vertical, horizontalpos_left="left",  # 位置pos_top="center"  # 位置
)

5.4 层级样式配置 (TreeMapLevelsOpts)

可以为不同层级配置不同的样式：

levels=[# 第一层级样式opts.TreeMapLevelsOpts(treemap_itemstyle_opts=opts.TreeMapItemStyleOpts(border_color="#555",  # 边框颜色border_width=4,  # 边框宽度gap_width=4  # 间隙宽度)),# 第二层级样式opts.TreeMapLevelsOpts(color_saturation=[0.3, 0.6],  # 颜色饱和度范围treemap_itemstyle_opts=opts.TreeMapItemStyleOpts(border_color_saturation=0.7,  # 边框颜色饱和度gap_width=2,  # 间隙宽度border_width=2  # 边框宽度),),# 更多层级...
]

六、完整示例与实战

下面是一个完整的实战示例，展示如何使用TreeMap可视化电商销售数据：

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import TreeMap# 模拟电商销售数据（与之前相同）
data = [{"name": "电子产品","value": 10000,"children": [{"name": "手机", "value": 6000, "children": [{"name": "iPhone", "value": 3500},{"name": "三星", "value": 1500},{"name": "华为", "value": 1000}]},{"name": "电脑", "value": 3000, "children": [{"name": "笔记本", "value": 2000},{"name": "台式机", "value": 1000}]},{"name": "配件", "value": 1000, "children": [{"name": "耳机", "value": 600},{"name": "充电器", "value": 400}]}]},{"name": "服装","value": 8000,"children": [{"name": "男装", "value": 4000, "children": [{"name": "上衣", "value": 2000},{"name": "裤子", "value": 1500},{"name": "鞋", "value": 500}]},{"name": "女装", "value": 4000, "children": [{"name": "上衣", "value": 2500},{"name": "裙子", "value": 1000},{"name": "鞋", "value": 500}]}]},{"name": "家居","value": 5000,"children": [{"name": "家具", "value": 3000},{"name": "家纺", "value": 1500},{"name": "装饰", "value": 500}]}
]# 创建TreeMap（修改了VisualMapOpts的range_color）
treemap = (TreeMap(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="600px", theme="dark")).add(series_name="销售数据",data=data,levels=[opts.TreeMapLevelsOpts(treemap_itemstyle_opts=opts.TreeMapItemStyleOpts(border_color="#000", border_width=2, gap_width=3)),opts.TreeMapLevelsOpts(treemap_itemstyle_opts=opts.TreeMapItemStyleOpts(border_color="#333", border_width=1, gap_width=2)),opts.TreeMapLevelsOpts(treemap_itemstyle_opts=opts.TreeMapItemStyleOpts(border_color="#666", gap_width=1)),],label_opts=opts.LabelOpts(position="inside",formatter="{b}\n{c}",color="#fff",font_size=12),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter="{b}: {c}元")).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="电商销售数据分布",subtitle="按品类和子品类划分",pos_left="center",title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"),subtitle_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#ccc")),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True,min_=500,max_=10000,range_color=["#FF0000", "#FF7F00", "#FFFF00",  # 红色到黄色的高对比度颜色"#00FF00", "#0000FF", "#4B0082"   # 绿色、蓝色到深紫色的高对比度颜色],orient="vertical",pos_left="10",pos_bottom="20"))
)treemap.render("ecommerce_sales_treemap_vivid.html")

七、总结

TreeMap是一种强大的数据可视化工具，特别适合展示层次结构数据和比例关系。PyEcharts提供了丰富的配置选项，可以创建高度定制化的TreeMap图表。

关键要点：

1. TreeMap数据可以是扁平结构或层次结构
2. 可以使用label_opts配置标签显示方式
3. 可以使用levels参数为不同层级配置不同样式
4. 可以使用visual_map_opts实现数据到颜色的映射
5. TreeMap支持交互功能，如点击钻取、悬停提示等

通过合理配置这些参数，可以创建出既美观又实用的TreeMap图表，有效展示复杂的数据关系。

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