La carte de la pente, peut rapidement afficher des modifications de la taille entre deux ensembles de données, notamment conformément aux données pour comparer deux points de temps. Par exemple, pour comparer la satisfaction des utilisateurs sur les différentes fonctions du produit, après avoir examiné le questionnaire et les statistiques de données, les résultats de cette enquête ont été obtenus:
vous voudrez peut-être y réfléchir, comment mettre en œuvre ce groupe de visualisation pour fournir des informations plus efficaces? C'est le graphique que j'ai fabriqué par Matplotlib:
De l'image, on peut le voir visuellement que la satisfaction de l'utilisateur sur la fonction C diminue de manière significative et que nous utilisons une spéciale orange orange relativement séparée pour attirer la concentration du public. La satisfaction de l'utilisateur sur la fonction D et la fonction E est considérablement améliorée. Nous utilisons le bleu indiquant que les données poussent dans une bonne direction; Satisfaction des utilisateurs sur la fonction A et la fonction B changements dans un gris clair, pour vaincre le publicElle attire l'attention sur ces deux fonctions, plus d'énergie est utilisée pour analyser des fonctions avec une baisse significative de la satisfaction des utilisateurs, ce qui permettra à la carte d'améliorer l'efficacité des informations.
Tout d'abord, ce qui suit est l'étape détaillée du dessin avec un matplotlib.
En premier lieu, entrez la bibliothèque souhaitée et placez les polices chinoises et déterminez les couleurs.
Deuxièmement, lisez des données de simulation aléatoire des fichiers Excel et déterminez les données utilisées.# 导入所需的库import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.image as image# 正常显示中文标签mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']# 自动适应布局mpl.rcParams.update({'figure.autolayout': True})# 正常显示负号mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 定义颜色，主色：蓝色，辅助色：灰色，互补色：橙色c = {'蓝色':'#00589F', '深蓝色':'#003867', '浅蓝色':'#5D9BCF', '灰色':'#999999', '深灰色':'#666666', '浅灰色':'#CCCCCC', '橙色':'#F68F00', '深橙色':'#A05D00', '浅橙色':'#FBC171'} Ensuite, l'image est lancée avec la méthode "orientée objet". Après avoir exécuté, vous obtenez l'image ci-dessus. Vous pouvez visiter https://github.com/linjiwx/mp pour télécharger des données et completer le code.
# 数据源路径filepath='./data/问卷调查结果.xlsx'# 读取 Excel文件df = pd.read_excel(filepath, index_col='调查年度')# 定义画图用的数据category_names = df.columnslabels = df.indexdata = df.valuesdata_cum = data.cumsum(axis=1) Les avantages et les inconvénients de la pente
# 使用「面向对象」的方法画图，定义图片的大小fig, ax=plt.subplots(figsize=(6, 6))# 设置背景颜色fig.set_facecolor('w')ax.set_facecolor('w')# 设置标题ax.set_title('\n用户满意度随时间的变化\n', fontsize=26, loc='left', color=c['深灰色'])# 定义颜色category_colors = [c['浅灰色'], c['浅灰色'], c['橙色'], c['蓝色'], c['蓝色']# 画斜率图for i, color in zip(np.arange(len(df.columns)), category_colors): ax.plot(df.index, df.iloc[:, i], marker='o', color=color) # 设置数据标签及其文字颜色 ax.text(-0.03, df.iloc[0, i], df.columns[i] + ' ' + '{:.0%}'.format(df.iloc[0, i]), ha='right', va='center', color=color, fontsize=16) ax.text(1.06, df.iloc[1, i], '{:.0%}'.format(df.iloc[1, i]), ha='left', va='center', color=color, fontsize=16)# 设置 Y 轴刻度范围ax.set_ylim(df.values.min()-0.02, df.values.max()+0.01)# 隐藏 Y 轴ax.yaxis.set_visible(False)# 隐藏边框ax.spines['top'].set_visible(False)ax.spines['right'].set_visible(False)ax.spines['left'].set_visible(False)ax.spines['bottom'].set_visible(False)# 隐藏 X 轴的刻度线ax.tick_params(axis='x', which='major', length=0)# 设置坐标标签字体大小和颜色ax.tick_params(labelsize=16, colors=c['灰色'])plt.show() pour le même ensemble de données, différentes personnes peuvent avoir des vues de vision différentes. Leur intuitif a généralement une variété de solutions différentes, qui ne sont pas un lLe droit vrai. Quelles sont les informations importantes conçues par le graphique? Le public comprendra les informations que vous souhaitez exprimer une précision et rapide? Différents types de graphiques ont des avantages et des inconvénients différents.
Les avantages de la carte de la pente consistent à voir rapidement des modifications dans chaque catégorie précédente et après chaque catégorie et de détecter intuitivement l'amplitude des variations en fonction de la pente de la ligne. L'inconvénient de la carte escarpée n'est pas de voir un ratio total et une relation de partie. De plus, si l'ordre du catalogue est très important, il ne convient pas d'utiliser des graphiques de pente car le catalogue est disposé automatiquement en fonction de la taille de la valeur.