当我用python制作树形图(面积图)时,它很细微,所以当我使用繁荣时,感觉还不错。


换一种说法?

matplotlib

treemap3.png

如果繁荣的话
スクリーンショット 2019-12-07 19.49.53.png

资料来源

https://www.stat.go.jp/data/nihon/02.html

使用python 1制作时

如果没有树形图库,请squarify

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pip3 install squarify
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# lib
import pandas as pd
import squarify #Treemap Ploting
import matplotlib
from matplotlib import style
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Activate Seaborn
sns.set()
%matplotlib inline

# サイズとフォント設定
matplotlib.rcParams['figure.figsize'] = (16.0, 9.0)
plt.rcParams['font.family'] = 'Hiragino Sans'  
plt.rcParams['font.weight'] = 'bold'

# ggplot style使用
style.use('ggplot')

# dataframe 作成
population = [7369,3788,14360,21356,19476,22431,43248]
label = ["中国(5.58%)","四国(2.87%)","九州?沖縄\n(10.88%)","中部(16.18%)","北海道?東北(14.75%)","関西(16.99%)","関東(32.76%)"]
percentage = [5.58,2.87,10.88,16.18,14.75,16.99,32.76]
df = pd.DataFrame({"Population":population,"Label":label,"Percentage":percentage})

fig, ax = plt.subplots()
# Colormap
cmap = matplotlib.cm.Blues
# Min and Max Values
mini = min(df["Population"])
maxi = max(df["Population"])
# colors setting
norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=mini, vmax=maxi)
colors = [cmap(norm(value)) for value in df["Population"]]
# Plotting
squarify.plot(sizes=df["Population"], label=df["Label"], alpha=0.8, color=colors, text_kwargs={'fontsize':24,'color':'grey'})
# 軸削除
plt.axis('off')
# y軸逆に
plt.gca().invert_yaxis()
# タイトル、位置設定
plt.title("日本の地域別人口比率", fontsize=32,fontweight="bold")
ttl = ax.title
ttl.set_position([.5, 1.05])
# 背景色
fig.set_facecolor('#eeffee')

treemap3.png

就像这样。
有点废话...

因此,我将尝试使用蓬勃发展的服务:https://app.flourish.studio/可以很好地可视化。

使用旺盛时

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  • 选择新项目
    スクリーンショット 2019-12-07 20.07.16.png

  • 选择树形图
    スクリーンショット 2019-12-07 20.08.02.png

  • 您可以使用

    创建它。
    这次使用的数据如下。
    スクリーンショット 2019-12-07 20.13.00.png

    嵌套是按地区→县设置的。
    当然,Size by指定了2017年的估计人口。
    如您所见,您可以使用日语,并且可以像电子表格工具(例如Excel)一样操作它。

    我将使用蓬勃发展重新发布树形图。
    (当您正常下载标签时,标签会消失,因此我正在截图)
    スクリーンショット 2019-12-07 19.49.53.png

  • https://mubaris.com/posts/dataviz-treemaps/?