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今天和大家来共享一些数据可视化所在的干货开云娱乐城，咱们来尝试用Python来绘图一下“漏斗图”，希望大家在看完本篇著作之后会有所得益。

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对于“漏斗图”

漏斗图常用于用户行径的革新率分析，举例通过漏斗图来分析用户购买进程中各个法子的革新率。虽然在统共分析过程当中，咱们会把进程优化前后的漏斗图放在全部，进行相比分析，得出相关的论断，今天小编就用“matplotlib”、“plotly”以及“pyecharts”这几个模块来为大家演示一下怎么画出好意思瞻念的漏斗图当先咱们先要导入需要用到的模块以及数据，欧博娱乐在线 开云娱乐城

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import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd df = pd.DataFrame({"法子": ["法子一", "法子二", "法子三", "法子四", "法子五"],                     "东谈主数": [1000, 600, 400, 250, 100],                     "总体革新率": [1.00, 0.60, 0.40, 0.25, 0.1]}) 

需要用到的数据如下图所示：

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用matplotlib来制作漏斗图，制作出来的后果可能会稍显浅薄与粗陋，制作的旨趣也相比浅薄，先绘图出水平素向的直方图，然后诓骗plot.barh()当中的“left”参数将直方图向左移，便能出来访佛于漏斗图的格局。

y = [5,4,3,2,1] x = [85,75,58,43,23] x_max = 100 x_min = 0 for idx, val in enumerate(x):     plt.barh(y[idx], x[idx], left = idx+5) plt.xlim(x_min, x_max) 

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而要绘图出咱们思要的思要的漏斗图的格局，代码示举例下：

from matplotlib import font_manager as fm # funnel chart y = [5,4,3,2,1] labels = df["法子"].tolist() x = df["东谈主数"].tolist() x_range = 100 font = fm.FontProperties(fname="KAITI.ttf") fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12,6)) for idx, val in enumerate(x):     left = (x_range - val)/2     plt.barh(y[idx], x[idx], left = left, color='#808B96', height=.8, edgecolor='black')     # label     plt.text(50, y[idx]+0.1, labels[idx], ha='center',              fontproperties=font, fontsize=16, color='#2A2A2A')     # value     plt.text(50, y[idx]-0.3, x[idx], ha='center',              fontproperties=font, fontsize=16, color='#2A2A2A')          if idx != len(x)-1:         next_left = (x_range - x[idx+1])/2         shadow_x = [left, next_left,                      100-next_left, 100-left, left]         shadow_y = [y[idx]-0.4, y[idx+1]+0.4,                      y[idx+1]+0.4, y[idx]-0.4, y[idx]-0.4]         plt.plot(shadow_x, shadow_y) plt.xlim(x_min, x_max) plt.axis('off') plt.title('每个法子的流失率', fontproperties=font, loc='center', fontsize=24, color='#2A2A2A') plt.show() 

绘图出来的漏斗图如下图所示：

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虽然咱们用plotly来绘图的话则会愈加的浅薄一些，代码示举例下：

import plotly.express as px data = dict(values=[80,73,58,42,23],             labels=['法子一', '法子二', '法子三', '法子四', '法子五']) fig = px.funnel(data, y='labels', x='values') fig.show() 

 

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临了咱们用pyecharts模块来绘图一下，当中有寥落用来绘图“漏斗图”的设施，咱们只需要调用即可。

from pyecharts.charts import Funnel from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType  c = (     Funnel(init_opts=opts.InitOpts(width="900px", height="600px",theme = ThemeType.INFOGRAPHIC ))     .add(         "法子",         df[["法子","总体革新率"]].values,         sort_="descending",         label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"),     )     .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pyecharts漏斗图", pos_bottom = "90%", pos_left = "center")) ) c.render_notebook() 

 

咱们将数据标注上去之后。

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c = (     Funnel(init_opts=opts.InitOpts(width="900px", height="600px",theme = ThemeType.INFOGRAPHIC ))     .add(         "商品",         df[["法子","总体革新率"]].values,         sort_="descending",         label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"),     )     .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pyecharts漏斗图", pos_bottom = "90%", pos_left = "center"))     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{c}")) ) c.render_notebook() 

 

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