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wzjs 2025/9/12 1:25:27

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一、引言

在数据可视化领域，除了常见的折线图、柱状图和散点图，还有一些高级图表类型可以帮助我们更直观地展示复杂数据关系。本文将介绍五种扩展图表：和弦图、旭日图、六边形箱图、桑基图和主题流图。这些图表在展示数据关系、层次结构和流量分布方面具有独特的优势。资源绑定附上完整资料供读者参考学习！

二、和弦图

2.1 什么是和弦图？

和弦图（Chord Diagram）是一种用于展示矩阵数据的可视化工具，通常用于展示不同节点之间的关系强度。它通过弧线连接节点，弧线的宽度表示关系的强度。

2.2 示例代码

import plotly.graph_objects as go# 创建数据
nodes = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E']
matrix = [[0, 10, 5, 3, 2],[10, 0, 8, 4, 1],[5, 8, 0, 6, 7],[3, 4, 6, 0, 9],[2, 1, 7, 9, 0]]# 创建和弦图
fig = go.Figure(data=go.Sankey(node=dict(pad=15,thickness=20,line=dict(color="black", width=0.5),label=nodes,color="blue"),link=dict(source=[0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4],target=[1, 2, 3, 4, 0, 2, 3, 4, 0, 1, 3, 4, 0, 1, 2, 4, 0, 1, 2, 3],value=[10, 5, 3, 2, 10, 8, 4, 1, 5, 8, 6, 7, 3, 4, 6, 9, 2, 1, 7, 9])
))# 显示图表
fig.show()

2.3 说明

节点和矩阵：节点是图中的实体，矩阵表示节点之间的关系强度。
颜色映射：使用cmap和edge_cmap设置颜色映射。

三、旭日图

3.1 什么是旭日图？

旭日图（Sunburst Chart）是一种层次结构可视化工具，用于展示层次数据。它通过环形扇区展示数据的层次关系，每个扇区的大小表示数据的值。

3.2 示例代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import plotly.express as px# 创建数据
data = dict(character=["Eve", "Cain", "Seth", "Enos", "Noam", "Abel", "Awan", "Enoch", "Azura"],parent=["", "Eve", "Eve", "Seth", "Seth", "Eve", "Eve", "Awan", "Eve"],value=[10, 14, 12, 10, 2, 6, 6, 4, 4]
)# 创建旭日图
fig = px.sunburst(data,names='character',parents='parent',values='value',title='旭日图示例'
)# 显示图表
fig.show()

3.3 说明

层次数据：通过names和parents参数定义层次关系。
值：通过values参数设置每个节点的大小。

四、六边形箱图

4.1 什么是六边形箱图？

六边形箱图（Hexbin Plot）是一种用于展示二维数据密度的图表。它将数据点划分到六边形网格中，并通过颜色深浅表示密度。

4.2 示例代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 创建数据
x = np.random.normal(0, 1, 1000)
y = np.random.normal(0, 1, 1000)# 创建六边形箱图
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.hexbin(x, y, gridsize=30, cmap="mako")
plt.title('六边形箱图示例')
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('Y轴')
plt.colorbar(label='密度')
plt.show()

4.3 说明

数据分布：使用histplot函数创建六边形箱图。
颜色映射：通过cmap参数设置颜色映射。

五、桑基图

5.1 什么是桑基图？

桑基图（Sankey Diagram）是一种用于展示流量或转移的图表。它通过带状连接展示不同节点之间的流量大小。

5.2 示例代码

import plotly.graph_objects as go
labels = ["Coal", "Solar", "Wind", "Nuclear", "Residential", "Industrial", "Commercial"]
source = [0, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 3]
target = [4, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 5]
value = [25, 10, 40, 20, 30, 15, 25, 35]
#Create the Sankey diagram object
fig = go.Figure(data=[go.Sankey(node=dict(pad=15,thickness=20,line=dict(color="black", width=0.5),label=labels),link=dict(source=source,target=target,value=value))])
fig.update_layout(title_text="Energy Flow in Model City", font_size=12)
fig.show()

5.3 说明

节点和边：通过source和target定义节点，value表示流量大小。
颜色映射：使用cmap设置颜色映射。

六、主题流图

6.1 什么是主题流图？

主题流图（Theme River）是一种用于展示时间序列数据的图表，通常用于展示多个主题随时间的变化趋势。

6.2 示例代码

import altair as alt
from vega_datasets import datasource = data.unemployment_across_industries.urlchart = alt.Chart(source).mark_area().encode(alt.X('yearmonth(date):T',axis=alt.Axis(format='%Y', domain=False, tickSize=0)),alt.Y('sum(count):Q', stack='center', axis=None),alt.Color('series:N',scale=alt.Scale(scheme='category20b'))
).interactive()# 保存为HTML文件
chart.save('unemployment_chart.html')