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本文将讨论在 Python 中使用 Plotly 的 treemap() 函数创建树状图。

在 Python 中使用 Plotly 的 treemap() 函数创建 Treemap 图

树状图将数据表示为图表上的嵌套矩形。我们可以使用 plotly.express 的 treemap() 函数在 Python 中创建树状图。要创建树形图，我们必须定义其父级的名称并将它们传递到 treemap() 函数中。

例如，让我们创建一个家庭的树形图，其中 Tony 有两个孩子，Emily 和 Draco，Emily 也有两个孩子，Andree 和 Jason，而 Draco 只有一个孩子，Peter。

我们将在列表中定义所有家庭成员的名称并将其传递给 names 参数，然后我们将定义每个成员的父级并将其传递给 parents 参数。

请参阅下面的代码。

import plotly.express as px

names =["Tony","Andree","Jason","Emily","Petter","Draco"]
parents = ["","Emily","Emily","Tony","Draco","Tony"]
fig = px.treemap(names=names, parents=parents)
fig.show()

输出：

parents 列表中的第一个元素是空的，因为 Tony 没有父元素。我们可以使用 width 和 height 参数来设置绘图的宽度和高度。

使用颜色参数，我们可以使用默认颜色序列为每个矩形赋予不同的颜色。我们可以使用 title 参数给直方图一个标题。

我们可以使用 hover_name 参数更改悬停标题，并将其值设置为与输入数据大小相同的列表。我们可以使用 ids 参数给每个三角形一个不同的 id。

例如，让我们更改上面提到的属性。请参阅下面的代码。

import plotly.express as px

names =["Tony","Andree","Jason","Emily","Petter","Draco"]
parents = ["","Emily","Emily","Tony","Draco","Tony"]
fig = px.treemap(names=names, parents=parents, color=names, title='Family Treemap', hover_name=names, ids=names)
fig.show()

输出：

我们可以使用 color_discrete_sequence 参数更改默认颜色序列。我们可以将颜色序列设置为 Plotly 支持的颜色序列，如 Dark24 或 Light24。

例如，让我们改变上面直方图的颜色顺序。请参阅下面的代码。

import plotly.express as px

names =["Tony","Andree","Jason","Emily","Petter","Draco"]
parents = ["","Emily","Emily","Tony","Draco","Tony"]
fig = px.treemap(names=names, parents=parents, color=names,color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Light24)
fig.show()

输出：

除了使用颜色序列，我们还可以使用 color_discrete_map 参数为每​​个矩形赋予任何颜色。此参数用于覆盖默认颜色。

如果我们只改变几个矩形颜色，其余的将从颜色序列中分配。例如，让我们将前两个矩形颜色更改为黄色和黑色。

请参阅下面的代码。

import plotly.express as px

names =["Tony","Andree","Jason","Emily","Petter","Draco"]
parents = ["","Emily","Emily","Tony","Draco","Tony"]
fig = px.treemap(names=names, parents=parents, color=names,color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.Light24, color_discrete_map={'Tony': 'yellow', 'Emily': 'black'})
fig.show()

输出：

我们还可以使用数据框来创建树状图。例如，让我们阅读 2007 年的世界预期寿命数据，并创建它的树状图，其中以大陆名称作为父母，以国家名称作为孩子。

请参阅下面的代码。

import plotly.express as px

df = px.data.gapminder().query("year == 2007")
fig = px.treemap(df, path=[px.Constant("world"), 'continent', 'country'],
color='lifeExp', hover_data=['country'],
color_continuous_scale='RdBu')
fig.show()

输出：