Top 5 Python 数据可视化技术

主要观点总结

文章介绍了五种数据可视化图表：和弦图、Sunburst Chart、六边形分箱图、桑基图和流图，并给出了使用不同库创建这些图表的Python示例代码。文章还提供了相关链接供读者深入学习。

关键观点总结

关键观点1: 和弦图用于展示数据点之间复杂的关系，通过节点和弧线连接表示。

使用了Holoviews和Bokeh库创建示例，展示五个国家之间的贸易关系。

关键观点2: Sunburst Chart通过同心圆展示层次数据，每个圆代表层次中的一级，可以应用于可视化文件系统层次结构等。

使用了Plotly库创建示例。

关键观点3: 六边形分箱图有效展示二维数据分布，特别是数据点密集时，通过划分六边形箱并用颜色表示每个箱中的点数来展示。

使用了Matplotlib和mplhexbin库创建示例，展示了空气质量指数与医院访问之间的相关性。

关键观点4: 桑基图可视化数据流，适用于能源、材料和财务数据，节点宽度与流量数量成比例。

使用了Plotly库创建示例，展示了能量流从生产源头到小城市消费者的过程。

关键观点5: 流图类似于河流，描绘随时间的变化，颜色区分类别，宽度表示值，直观展示趋势和关系。

使用了Altair库创建示例。

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