Python數(shù)據(jù)可視化案例教程全課導(dǎo)航項(xiàng)目1搭建數(shù)據(jù)可視化開(kāi)發(fā)平臺(tái)項(xiàng)目2

Python數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)項(xiàng)目3文本型數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目5關(guān)聯(lián)型數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目4分布型數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目6比例型數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目7時(shí)間型數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目8文本型數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目9地理空間型數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目10點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站美食店鋪數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目8

文本型數(shù)據(jù)可視化知識(shí)目標(biāo)了解文本型數(shù)據(jù)的概念及應(yīng)用場(chǎng)景。了解詞云圖、樹(shù)狀圖和關(guān)系圖的概念及應(yīng)用。了解使用pyecharts繪制詞云圖、樹(shù)狀圖和關(guān)系圖的方法。技能目標(biāo)能使用詞云圖、樹(shù)狀圖和關(guān)系圖對(duì)文本型數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化和分析。素養(yǎng)目標(biāo)學(xué)會(huì)正視問(wèn)題，增強(qiáng)不畏困難、迎難而上的勇氣。培養(yǎng)創(chuàng)新意識(shí)，提升新一代信息技術(shù)應(yīng)用能力。項(xiàng)目目標(biāo)文本型數(shù)據(jù)可視化指通過(guò)圖表呈現(xiàn)文本數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、內(nèi)容和情感等信息，幫助用戶更好地理解和分析文本數(shù)據(jù)。常見(jiàn)的文本型數(shù)據(jù)可視化場(chǎng)景有輿情分析、商品評(píng)價(jià)分析、社交網(wǎng)絡(luò)分析、知識(shí)圖譜構(gòu)建等。本項(xiàng)目將基于《“十四五”旅游業(yè)發(fā)展規(guī)劃》數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)文本型數(shù)據(jù)可視化。項(xiàng)目描述按照項(xiàng)目要求，對(duì)“‘十四五’旅游業(yè)發(fā)展規(guī)劃.docx”文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化的方法如下。（1）使用詞云圖實(shí)現(xiàn)《“

十四五”旅游業(yè)發(fā)展規(guī)劃》關(guān)鍵詞可視化。首先新建Python文件；然后編寫(xiě)代碼，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)源中讀取數(shù)據(jù)并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞，使用pyecharts繪制《“

十四五”旅游業(yè)發(fā)展規(guī)劃》關(guān)鍵詞詞云圖；最后在瀏覽器中查看詞云圖，并對(duì)圖表進(jìn)行分析。（2）使用樹(shù)狀圖實(shí)現(xiàn)《“

十四五”旅游業(yè)發(fā)展規(guī)劃》各級(jí)標(biāo)題可視化。首先新建Python文件；然后編寫(xiě)代碼，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)源中讀取數(shù)據(jù)，并處理數(shù)據(jù)生成具有層級(jí)結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集，使用pyecharts繪制《“

十四五”旅游業(yè)發(fā)展規(guī)劃》各級(jí)標(biāo)題樹(shù)狀圖；最后在瀏覽器中查看樹(shù)狀圖，并對(duì)圖表進(jìn)行分析。項(xiàng)目分析為了更好地實(shí)現(xiàn)《“

十四五”旅游業(yè)發(fā)展規(guī)劃》數(shù)據(jù)可視化，本項(xiàng)目將對(duì)相關(guān)知識(shí)進(jìn)行介紹，包括文本型數(shù)據(jù)的概念及應(yīng)用場(chǎng)景，詞云圖、樹(shù)狀圖和關(guān)系圖的概念及應(yīng)用，以及使用pyecharts繪制這些圖表的方法。項(xiàng)目分析全班學(xué)生以3～5人為一組，各組選出組長(zhǎng)。組長(zhǎng)組織組員掃碼觀看“常用的文本型數(shù)據(jù)分析方法”視頻，討論并回答下列問(wèn)題。問(wèn)題1：列舉常用的文本型數(shù)據(jù)分析方法。問(wèn)題2：如果想要了解文本中各個(gè)詞語(yǔ)的重要程度和使用頻率，通常使用什么分析方法？項(xiàng)目準(zhǔn)備常用的文本型數(shù)據(jù)分析方法8.1

什么是文本型數(shù)據(jù)8.2

詞云圖項(xiàng)目實(shí)施——《“十四五”旅游業(yè)發(fā)展規(guī)劃》數(shù)據(jù)可視化項(xiàng)目導(dǎo)航8.3

樹(shù)狀圖8.4

關(guān)系圖8.1

什么是文本型數(shù)據(jù)8.1什么是文本型數(shù)據(jù)文本型數(shù)據(jù)是指以文本形式存在的數(shù)據(jù)。文本型數(shù)據(jù)文檔文章報(bào)告電子郵件社交媒體帖子網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容與數(shù)值型數(shù)據(jù)相比，文本型數(shù)據(jù)具有多樣性、主觀性、非結(jié)構(gòu)化等特點(diǎn)，并且往往涉及語(yǔ)義、語(yǔ)法、上下文等，因此在處理和分析上具有一定的難度。8.1什么是文本型數(shù)據(jù)將這些分析方法與可視化技術(shù)相結(jié)合，可以將文本型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化圖表，幫助用戶更好地挖掘和利用數(shù)據(jù)中的信息。常用的文本型數(shù)據(jù)分析方法詞頻分析結(jié)構(gòu)分析主題分析關(guān)系分析8.1什么是文本型數(shù)據(jù)文本型數(shù)據(jù)可視化常用的圖表詞云圖樹(shù)狀圖關(guān)系圖常見(jiàn)的文本型數(shù)據(jù)有哪些？文本型數(shù)據(jù)可視化常用的圖表有哪些？課堂檢測(cè)什么是文本型數(shù)據(jù)課堂小結(jié)8.2

詞云圖8.2詞云圖詞云圖是一種用不同的字體和顏色展示文本型數(shù)據(jù)中詞語(yǔ)的出現(xiàn)頻率和重要性的圖表。一般情況下，詞語(yǔ)的字體越大，顏色越深，則在文本數(shù)據(jù)中的出現(xiàn)頻率越高，越重要。8.2詞云圖詞云圖簡(jiǎn)潔明了、易于理解，可以幫助用戶快速了解文本數(shù)據(jù)的主題和重點(diǎn)，常用于輿情分析、商品評(píng)價(jià)分析、品牌宣傳等。使用詞云圖實(shí)現(xiàn)某電商平臺(tái)某款連衣裙的商品評(píng)價(jià)可視化?！纠?-1】

本案例基于“某電商平臺(tái)某款連衣裙的商品評(píng)價(jià).txt”文件中的數(shù)據(jù)，使用pyecharts的WordCloud類繪制詞云圖。首先安裝jieba庫(kù)并導(dǎo)入；然后讀取文本內(nèi)容，并使用jieba的lcut()函數(shù)對(duì)文本內(nèi)容進(jìn)行分詞；接著將排除單個(gè)字符的分詞結(jié)果添加到字典中（鍵為詞語(yǔ)，值為詞語(yǔ)出現(xiàn)頻率）；最后繪制詞云圖，添加數(shù)據(jù)時(shí)設(shè)置詞語(yǔ)字體大小范圍（word_size_range）和詞云圖輪廓（shape）?！締?wèn)題分析】8.2詞云圖importjieba#導(dǎo)入jieba庫(kù)#結(jié)果為[‘我們’，

‘正在’，

‘努力學(xué)習(xí)’，

‘Python’，

‘語(yǔ)言’]print(jieba.lcut(‘我們正在努力學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言’))知識(shí)庫(kù)jieba庫(kù)是Python中一個(gè)重要的第三方中文分詞函數(shù)庫(kù)，它提供了一系列分詞函數(shù)，用于將文本切分成有意義的詞語(yǔ)。lcut()函數(shù)是jieba庫(kù)中的一個(gè)常用函數(shù)，返回一個(gè)分詞結(jié)果列表，示例代碼如下。#導(dǎo)入pyecharts庫(kù)中的options模塊frompyechartsimportoptionsasopts#導(dǎo)入pyecharts庫(kù)中charts模塊的WordCloud類frompyecharts.chartsimportWordCloudimportjieba#導(dǎo)入jieba庫(kù)【參考代碼】使用詞云圖實(shí)現(xiàn)某電商平臺(tái)某款連衣裙的商品評(píng)價(jià)可視化。【例8-1】

8.2詞云圖#以只讀模式打開(kāi)文件并讀取文件內(nèi)容withopen(‘某電商平臺(tái)某款連衣裙的商品評(píng)價(jià).txt’，

‘r’)asfile:

text=file.read()words=jieba.lcut(text)#對(duì)文本內(nèi)容進(jìn)行分詞，將結(jié)果賦給wordsword_counts={}#定義字典，用于存儲(chǔ)詞語(yǔ)及其出現(xiàn)頻率forwordinwords:#遍歷words

iflen(word)>1:#排除分詞結(jié)果中的單個(gè)字符

#詞語(yǔ)出現(xiàn)頻率累加

word_counts[word]=word_counts.get(word，

0)+1【參考代碼】使用詞云圖實(shí)現(xiàn)某電商平臺(tái)某款連衣裙的商品評(píng)價(jià)可視化?！纠?-1】

8.2詞云圖#創(chuàng)建WordCloud類對(duì)象，并設(shè)置初始配置項(xiàng)中的網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題wordCloud=WordCloud(init_opts=opts.InitOpts(page_title=‘詞云圖’))#添加數(shù)據(jù)，并設(shè)置詞語(yǔ)字體大小范圍和詞云圖輪廓（“diamond”表示鉆石型）wordCloud.add(series_name=‘’，

data_pair=word_counts.items()，

word_size_range=[20，

60]，

shape=‘diamond‘)【參考代碼】使用詞云圖實(shí)現(xiàn)某電商平臺(tái)某款連衣裙的商品評(píng)價(jià)可視化?！纠?-1】

8.2詞云圖#設(shè)置全局配置項(xiàng)wordCloud.set_global_opts(

#設(shè)置標(biāo)題配置項(xiàng)，包括圖表標(biāo)題及其位置

title_opts=opts.TitleOpts(

title=‘某電商平臺(tái)某款連衣裙商品評(píng)價(jià)詞云圖’，

pos_left=‘center’)，

#設(shè)置圖例配置項(xiàng)，不顯示圖例

legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False))wordCloud.render(‘例8-1.html’)#渲染圖表【參考代碼】使用詞云圖實(shí)現(xiàn)某電商平臺(tái)某款連衣裙的商品評(píng)價(jià)可視化?！纠?-1】

8.2詞云圖【運(yùn)行結(jié)果】【結(jié)果分析】“衣服”“面料”“好看”“顯瘦”“夏天”等詞語(yǔ)比較突出，表明這些詞語(yǔ)在評(píng)價(jià)中的出現(xiàn)頻率較高，因此可以推斷出買(mǎi)家比較關(guān)注該款連衣裙的面料，并認(rèn)為該款連衣裙好看、顯瘦，適合夏天穿。使用詞云圖實(shí)現(xiàn)某電商平臺(tái)某款連衣裙的商品評(píng)價(jià)可視化?！纠?-1】

8.2詞云圖詞云圖常用于哪些方面？使用什么函數(shù)繪制詞云圖？課堂檢測(cè)詞云圖課堂小結(jié)8.3

樹(shù)狀圖8.3

樹(shù)狀圖樹(shù)狀圖由根節(jié)點(diǎn)、分支和子節(jié)點(diǎn)組成。根節(jié)點(diǎn)位于最頂部子節(jié)點(diǎn)位于根節(jié)點(diǎn)下方，可以有多個(gè)層級(jí)，節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)分支相連樹(shù)狀圖常用于展示具有層級(jí)結(jié)構(gòu)的文本型數(shù)據(jù)，如組織結(jié)構(gòu)、分類體系、知識(shí)圖譜等。通過(guò)樹(shù)狀圖，用戶可以看到節(jié)點(diǎn)之間的層級(jí)關(guān)系，從而更好地理解和分析文本的結(jié)構(gòu)。8.3

樹(shù)狀圖使用樹(shù)狀圖實(shí)現(xiàn)人工智能常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景可視化?！纠?-2】

本案例基于“人工智能常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景.docx”文件中的數(shù)據(jù)，使用pyecharts的Tree類繪制樹(shù)狀圖。【問(wèn)題分析】8.3

樹(shù)狀圖使用樹(shù)狀圖實(shí)現(xiàn)人工智能常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景可視化?！纠?-2】

首先安裝python-docx庫(kù)；然后導(dǎo)入該庫(kù)中的Document模塊，并通過(guò)該模塊讀取docx文檔中的內(nèi)容；接著遍歷文檔中的段落，對(duì)段落的各級(jí)標(biāo)題進(jìn)行處理，生成一個(gè)具有層級(jí)結(jié)構(gòu)的字典列表，將其作為樹(shù)狀圖的數(shù)據(jù)集；最后繪制樹(shù)狀圖，添加數(shù)據(jù)時(shí)設(shè)置樹(shù)狀圖的布局方向（orient），樹(shù)狀圖離畫(huà)布頂部的距離（pos_top），以及標(biāo)簽配置項(xiàng)（LabelOpts）中文本標(biāo)簽的位置（position）、文本標(biāo)簽離圖形元素的距離（distance）和文本標(biāo)簽的字體大?。╢ont_size）。8.3

樹(shù)狀圖【問(wèn)題分析】使用樹(shù)狀圖實(shí)現(xiàn)人工智能常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景可視化?！纠?-2】

8.3

樹(shù)狀圖【問(wèn)題分析】具有層級(jí)結(jié)構(gòu)的字典列表中，每個(gè)字典為一個(gè)父節(jié)點(diǎn)，包括name和children關(guān)鍵字。children的值也為字典列表，其中的每個(gè)字典為一個(gè)子節(jié)點(diǎn)，只有一個(gè)name關(guān)鍵字，具體結(jié)構(gòu)如下。[

{

‘name’:‘父節(jié)點(diǎn)’，

‘children’:[

{‘name’:‘子節(jié)點(diǎn)1’}，

{‘name’:‘子節(jié)點(diǎn)2’}，

{‘name’:‘子節(jié)點(diǎn)3’}，

…

]

},

…]提示安裝python-docx庫(kù)時(shí)，使用“python-docx”名稱，但導(dǎo)入庫(kù)時(shí)使用“docx”名稱。使用樹(shù)狀圖實(shí)現(xiàn)人工智能常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景可視化?！纠?-2】

8.3

樹(shù)狀圖#coding:UTF-8#聲明文件的編碼方式為UTF-8#導(dǎo)入pyecharts庫(kù)中的options模塊frompyechartsimportoptionsasopts#導(dǎo)入pyecharts庫(kù)中charts模塊的Tree類frompyecharts.chartsimportTree#導(dǎo)入pyecharts庫(kù)中g(shù)lobals模塊的ThemeType全局變量frompyecharts.globalsimportThemeTypefromdocximportDocument#導(dǎo)入docx庫(kù)中的Document模塊【參考代碼】使用樹(shù)狀圖實(shí)現(xiàn)人工智能常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景可視化?！纠?-2】

8.3

樹(shù)狀圖doc=Document(‘人工智能常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景.docx’)#打開(kāi)docx文檔data=[]#定義列表，用于存儲(chǔ)作為父節(jié)點(diǎn)的字典title2=[]#定義列表，用于存儲(chǔ)二級(jí)標(biāo)題title2_num，

title2_temp=0，

0#定義整型變量，用于存儲(chǔ)二級(jí)標(biāo)題序號(hào)【參考代碼】使用樹(shù)狀圖實(shí)現(xiàn)人工智能常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景可視化。【例8-2】

8.3

樹(shù)狀圖#遍歷文檔中的段落，對(duì)段落的各級(jí)標(biāo)題進(jìn)行處理，生成具有層級(jí)結(jié)構(gòu)的字典列表forparaindoc.paragraphs:

level=#獲取段落的標(biāo)題級(jí)別

iflevel==‘Heading1’:#處理一級(jí)標(biāo)題

dict={}#定義字典

dict[‘name’]=para.text#將段落文本賦給dict的name關(guān)鍵字

data.append(dict)#將dict添加到data中【參考代碼】使用樹(shù)狀圖實(shí)現(xiàn)人工智能常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景可視化?！纠?-2】

8.3

樹(shù)狀圖

eliflevel==‘Heading2’:#處理二級(jí)標(biāo)題

title2_num=title2_num+1

dict={}#定義字典

#使用“．”分割段落文本，并將第一個(gè)元素賦給dict的name關(guān)鍵字

dict[‘name’]=para.text.split(‘．’)[1]

title2.append(dict)#將dict添加到title2中

#將title2賦給data中第一層級(jí)的children關(guān)鍵字

data[0][‘children’]=title2【參考代碼】使用樹(shù)狀圖實(shí)現(xiàn)人工智能常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景可視化。【例8-2】

8.3

樹(shù)狀圖eliflevel==‘Heading3’:#處理三級(jí)標(biāo)題

iftitle2_temp!=title2_num:#如果兩次的二級(jí)標(biāo)題序號(hào)不一致

title2_temp=title2_num

title3=[]#定義列表，用于存儲(chǔ)三級(jí)標(biāo)題

dict={}#定義字典

#使用空格分割段落文本，并將第一個(gè)元素賦給dict的name關(guān)鍵字

dict[‘name’]=para.text.split()[1]

title3.append(dict)#將dict添加到title3中

#將title3賦給data中相應(yīng)層級(jí)的children關(guān)鍵字

data[0][‘children’][title2_num-1][‘children’]=title3【參考代碼】使用樹(shù)狀圖實(shí)現(xiàn)人工智能常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景可視化?！纠?-2】

8.3

樹(shù)狀圖#創(chuàng)建Tree類對(duì)象，并設(shè)置初始配置項(xiàng)，包括畫(huà)布大小、圖表主題和網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題tree=Tree(init_opts=opts.InitOpts(

width=‘800px’，

height=‘900px’，

theme=ThemeType.LIGHT，

page_title=‘樹(shù)狀圖’))【參考代碼】使用樹(shù)狀圖實(shí)現(xiàn)人工智能常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景可視化。【例8-2】

8.3

樹(shù)狀圖#添加數(shù)據(jù)，并設(shè)置樹(shù)狀圖的布局方向、位置，以及標(biāo)簽配置項(xiàng)tree.add(series_name=‘’，data=data，

orient=‘LR’，#樹(shù)狀圖布局方向?yàn)閺淖蟮接?/p>

pos_top=‘5%’，#樹(shù)狀圖離畫(huà)布頂部的距離

label_opts=opts.LabelOpts(

position=‘top’，#文本標(biāo)簽的位置

distance=0，#文本標(biāo)簽離圖形元素的距離

font_size=‘15’，#文本標(biāo)簽的字體大小

))【參考代碼】使用樹(shù)狀圖實(shí)現(xiàn)人工智能常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景可視化?！纠?-2】

8.3

樹(shù)狀圖#設(shè)置全局配置項(xiàng)tree.set_global_opts(

#設(shè)置標(biāo)題配置項(xiàng)，包括圖表標(biāo)題及其位置

title_opts=opts.TitleOpts(

title=‘人工智能常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景樹(shù)狀圖’，pos_left=‘center’，

#設(shè)置圖例配置項(xiàng)，不顯示圖例

legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False))tree.render(‘例8-2.html’)#渲染圖表【參考代碼】提示Python默認(rèn)使用UTF-8編碼來(lái)解析代碼文件，但是如果文件中存在非UTF-8編碼的字符，就會(huì)出現(xiàn)編碼錯(cuò)誤。為解決此問(wèn)題，需要在代碼文件的開(kāi)頭添加注釋“#coding:UTF-8”來(lái)聲明文件的編碼方式為UTF-8。【運(yùn)行結(jié)果】【結(jié)果分析】該樹(shù)狀圖清晰地展示了人工智能在安防、教育、醫(yī)療、交通和零售等場(chǎng)景的應(yīng)用。使用樹(shù)狀圖實(shí)現(xiàn)人工智能常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景可視化?！纠?-2】

8.3

樹(shù)狀圖樹(shù)狀圖由哪幾部分組成？簡(jiǎn)述繪制樹(shù)狀圖的步驟。課堂檢測(cè)樹(shù)狀圖課堂小結(jié)8.4

關(guān)系圖8.4關(guān)系圖關(guān)系圖是一種用于展示節(jié)點(diǎn)之間關(guān)系的圖表，它由節(jié)點(diǎn)和邊組成，節(jié)點(diǎn)表示實(shí)體或?qū)ο?，邊表示?jié)點(diǎn)之間的關(guān)系。8.4關(guān)系圖有向圖關(guān)系圖無(wú)向圖關(guān)系具有方向性關(guān)系沒(méi)有方向性8.4關(guān)系圖關(guān)系圖可以幫助用戶理解和分析數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系，發(fā)現(xiàn)其中隱藏的模式和規(guī)律，從而預(yù)測(cè)趨勢(shì)、輔助決策等。關(guān)系圖廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域人物關(guān)系網(wǎng)絡(luò)社交網(wǎng)絡(luò)交通網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)使用關(guān)系圖實(shí)現(xiàn)《紅樓夢(mèng)》中部分人物關(guān)系可視化?！纠?-3】

本案例使用pyecharts的Graph類繪制關(guān)系圖。首先定義節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)項(xiàng)列表（每個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)項(xiàng)為一個(gè)字典，包括節(jié)點(diǎn)名稱和所屬類目名稱鍵值對(duì)）、關(guān)系數(shù)據(jù)項(xiàng)列表（每個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)項(xiàng)為一個(gè)字典，包括源節(jié)點(diǎn)名稱、目標(biāo)節(jié)點(diǎn)名稱和節(jié)點(diǎn)間關(guān)系鍵值對(duì)）和節(jié)點(diǎn)分類的類目列表（每個(gè)類目為一個(gè)字典，包括類目名稱和該類目節(jié)點(diǎn)大小鍵值對(duì)）；然后繪制關(guān)系圖，添加數(shù)據(jù)時(shí)設(shè)置節(jié)點(diǎn)間的斥力因子（repulsion）、節(jié)點(diǎn)間邊的標(biāo)簽配置（edge_label）中文本標(biāo)簽的位置和顯示格式（通過(guò)標(biāo)簽配置項(xiàng)設(shè)置）?！締?wèn)題分析】8.4關(guān)系圖提示繪制關(guān)系圖時(shí)，節(jié)點(diǎn)間的斥力因子越大，節(jié)點(diǎn)間的距離越遠(yuǎn)；節(jié)點(diǎn)間的斥力因子越小，節(jié)點(diǎn)間的距離越近。#導(dǎo)入pyecharts庫(kù)中的options模塊frompyechartsimportoptionsasopts#導(dǎo)入pyecharts庫(kù)中charts模塊的Graph類frompyecharts.chartsimportGraph【參考代碼】使用關(guān)系圖實(shí)現(xiàn)《紅樓夢(mèng)》中部分人物關(guān)系可視化。【例8-3】

8.4關(guān)系圖#定義節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)項(xiàng)列表，每個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)項(xiàng)為一個(gè)字典，包括節(jié)點(diǎn)名稱和所屬類目名稱鍵值對(duì)list_nodes=[

{‘name’:‘賈母’，

‘category’:‘第一代’}，

{‘name’:‘賈赦’，

‘category’:‘第二代’}，

{‘name’:‘賈政’，

‘category’:‘第二代’}，【參考代碼】使用關(guān)系圖實(shí)現(xiàn)《紅樓夢(mèng)》中部分人物關(guān)系可視化?！纠?-3】

8.4關(guān)系圖

{‘name’:‘王夫人’、

‘category’:‘第二代’}，

{‘name’:‘邢夫人’、

‘category’:‘第二代’}，

{‘name’:‘賈寶玉’、

‘category’:‘第三代’}，

{‘name’:‘林黛玉’、

‘category’:‘第三代’}，

{‘name’:‘薛寶釵’、

‘category’:‘第三代’}]【參考代碼】使用關(guān)系圖實(shí)現(xiàn)《紅樓夢(mèng)》中部分人物關(guān)系可視化。【例8-3】

8.4關(guān)系圖#定義關(guān)系數(shù)據(jù)項(xiàng)列表，每個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)項(xiàng)為一個(gè)字典，包括源節(jié)點(diǎn)名稱、目標(biāo)節(jié)點(diǎn)名稱和節(jié)點(diǎn)間關(guān)系鍵值對(duì)list_links=[

{‘source’:‘賈母’，

‘target’:‘賈赦’，

‘value’:‘母子’}，

{‘source’:‘賈母’，

‘target’:‘賈政’，

‘value’:‘母子’}，

{‘source’:‘賈母’，

‘target’:‘賈寶玉’，

‘value’:‘祖孫’}，

{‘source’:‘賈母’，

‘target’:‘林黛玉’，

‘value’:‘外祖孫’}，

{‘source’:‘賈政’，

‘target’:‘王夫人’，

‘value’:‘夫妻’}，【參考代碼】使用關(guān)系圖實(shí)現(xiàn)《紅樓夢(mèng)》中部分人物關(guān)系可視化?！纠?-3】

8.4關(guān)系圖{‘source’:‘賈赦’，

‘target’:‘邢夫人’，

‘value’:‘夫妻’}，

{‘source’:‘賈赦’，

‘target’:‘賈政’，

‘value’:‘兄弟’}，

{‘source’:‘賈政’，

‘target’:‘賈寶玉’，

‘value’:‘父子’}，

{‘source’:‘賈政’，

‘target’:‘林黛玉’，

‘value’:‘舅甥’}，

{‘source’:‘賈赦’，

‘target’:‘林黛玉’，

‘value’:‘舅甥’}，【參考代碼】使用關(guān)系圖實(shí)現(xiàn)《紅樓夢(mèng)》中部分人物關(guān)系可視化?！纠?-3】

8.4關(guān)系圖

{‘source’:‘王夫人’，

‘target’:‘薛寶釵’，

‘value’:‘姨甥’}，

{‘source’:‘邢夫人’，

‘target’:‘王夫人’，

‘value’:‘妯娌’}，

{‘source’:‘王夫人’，

‘target’:‘賈寶玉’，

‘value’:‘母子’}，

{‘source’:‘賈寶玉’，

‘target’:‘林黛玉’，

‘value’:‘表兄妹’}，

{‘source’:‘薛寶釵’，

‘target’:‘賈寶玉’，

‘value’:‘表姐弟’}，]【參考代碼】使用關(guān)系圖實(shí)現(xiàn)《紅樓夢(mèng)》中部分人物關(guān)系可視化?！纠?-3】

8.4關(guān)系圖#定義節(jié)點(diǎn)分類的類目列表，每個(gè)類目為一個(gè)字典，包括類目名稱和該類目節(jié)點(diǎn)大小鍵值對(duì)list_categorys=[

{‘name’:‘第一代’，

‘symbolSize’:50}，

{‘name’:‘第二代’，

‘symbolSize’:40}，

{‘name’:‘第三代’，

‘symbolSize’:30}]【參考代碼】使用關(guān)系圖實(shí)現(xiàn)《紅樓夢(mèng)》中部分人物關(guān)系可視化?！纠?-3】

8.4關(guān)系圖#創(chuàng)建Graph類對(duì)象，并設(shè)置初始配置項(xiàng)，包括畫(huà)布大小和網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題graph=Graph(init_opts=opts.InitOpts(

width=‘750px’，

height=‘700px’，

page_title=‘關(guān)系圖’))#添加數(shù)據(jù)，并設(shè)置節(jié)點(diǎn)間的斥力因子、節(jié)點(diǎn)間邊的標(biāo)簽配置中文本標(biāo)簽的位置和顯示格式graph.add(series_name=‘’，nodes=list_nodes，links=list_links，

categories=list_categorys，repulsion=8000，

edge_label=opts.LabelOpts(

position=‘middle’，

formatter=‘{c}’))【參考代碼】使用關(guān)系圖實(shí)現(xiàn)《紅樓夢(mèng)》中部分人物關(guān)系可視化?！纠?-3】

8.4關(guān)系圖#設(shè)置全局配置項(xiàng)graph.set_global_opts(

#設(shè)置標(biāo)題配置項(xiàng)，包括圖表標(biāo)題及其位置

title_opts=opts.TitleOpts(

title=‘《紅樓夢(mèng)》中部分人物關(guān)系圖’，

pos_left=‘center’)，

#設(shè)置圖例配置項(xiàng)，包括圖例位置和布局方向

legend_opts=opts.LegendOpts(

pos_top=‘50%’，

pos_right=‘1%’，

orient=‘vertical’))graph.render(‘例8-3.html’)#渲染圖表【參考代碼】使用關(guān)系圖實(shí)現(xiàn)《紅樓夢(mèng)》中部分人物關(guān)系可視化?！纠?-3】

8.4關(guān)系圖【運(yùn)行結(jié)果】【結(jié)果分析】該關(guān)系圖清晰地展示了《紅樓夢(mèng)》中部分人物之間的關(guān)系，并指明了人物關(guān)系的方向。使用關(guān)系圖實(shí)現(xiàn)《紅樓夢(mèng)》中部分人物關(guān)系可視化?！纠?-3】

8.4關(guān)系圖將鼠標(biāo)指針移到“賈母”節(jié)點(diǎn)上，關(guān)系圖只高亮顯示與賈母相關(guān)的關(guān)系關(guān)系圖廣