介绍

plotly是一个易于使用，功能强大的python绘图库，用于构建可交互式的图表（可以自行运行后使用鼠标拖拽图片试试），本系列文章将介绍plotly绘制各种类型图的方法，本文将介绍——桑基图

桑基图

基础桑基图

代码解释

• 首先，导入Plotly库中的graph_objects模块，这个模块包含了创建图表所需的各种图形对象。
• 创建一个Figure对象，并定义了一个Sankey图形对象作为这个Figure的子图。
  node属性定义了桑基图中的节点（也称为“框”），其中：
  pad设置了节点之间的填充大小。
  thickness设置了节点的宽度。
  line是一个字典，设置了节点边框的颜色和宽度。
  label是一个列表，包含了每个节点的名称。
  color设置了所有节点的统一颜色。
  link属性定义了桑基图中的链接（也称为“箭头”），其中：
  source是一个列表，表示链接的起始节点的索引。
  target是一个列表，表示链接的结束节点的索引。
  value是一个列表，表示链接的宽度，通常代表流动的量。
• 使用update_layout方法设置图表的布局，title_text设置了图表标题为"Basic Sankey Diagram"，font_size设置了字体大小为10。

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(data=[go.Sankey(
    node = dict(
      pad = 15,
      thickness = 20,
      line = dict(color = "black", width = 0.5),
      label = ["A1", "A2", "B1", "B2", "C1", "C2"],
      color = "blue"
    ),
    link = dict(
      source = [0, 1, 0, 2, 3, 3], # indices correspond to labels, eg A1, A2, A1, B1, ...
      target = [2, 3, 3, 4, 4, 5],
      value = [8, 4, 2, 8, 4, 2]
  ))])

fig.update_layout(title_text="Basic Sankey Diagram", font_size=10)
fig.show()

带有彩色链接的桑基图

代码解释

• 首先，导入所需的模块：plotly.graph_objects用于创建图表，urllib和json用于从网络获取JSON格式的数据。
• 定义一个URL，该URL指向一个存储了能源数据的JSON文件。然后，使用urllib.request.urlopen打开这个URL，并读取数据。
• 使用json.loads将获取到的JSON数据转换为Python字典。
• 对数据进行处理，将节点的颜色从"magenta"更改为带有不透明度的RGBA格式，并将链接的颜色设置为与源节点相同的颜色，同时调整不透明度。
• 使用获取和处理过的数据创建一个桑基图，定义节点和链接的属性。节点属性包括填充、厚度、边框和标签。链接属性包括源节点索引、目标节点索引、值、标签和颜色。
• 使用update_layout方法设置图表的布局，包括标题、副标题和字体大小。

import plotly.graph_objects as go
import urllib, json

url = 'https://raw.githubusercontent.com/plotly/plotly.js/master/test/image/mocks/sankey_energy.json'
response = urllib.request.urlopen(url)
data = json.loads(response.read())

# override gray link colors with 'source' colors
opacity = 0.4
# change 'magenta' to its 'rgba' value to add opacity
data['data'][0]['node']['color'] = ['rgba(255,0,255, 0.8)' if color == "magenta" else color for color in data['data'][0]['node']['color']]
data['data'][0]['link']['color'] = [data['data'][0]['node']['color'][src].replace("0.8", str(opacity))
                                    for src in data['data'][0]['link']['source']]

fig = go.Figure(data=[go.Sankey(
    valueformat = ".0f",
    valuesuffix = "TWh",
    # Define nodes
    node = dict(
      pad = 15,
      thickness = 15,
      line = dict(color = "black", width = 0.5),
      label =  data['data'][0]['node']['label'],
      color =  data['data'][0]['node']['color']
    ),
    # Add links
    link = dict(
      source =  data['data'][0]['link']['source'],
      target =  data['data'][0]['link']['target'],
      value =  data['data'][0]['link']['value'],
      label =  data['data'][0]['link']['label'],
      color =  data['data'][0]['link']['color']
))])

fig.update_layout(title_text="Energy forecast for 2050<br>Source: Department of Energy & Climate Change, Tom Counsell via <a href='https://bost.ocks.org/mike/sankey/'>Mike Bostock</a>",
                  font_size=10)
fig.show()

带有箭头链接的桑基图

代码解释

• 首先，导入Plotly库中的graph_objects模块，这个模块包含了创建图表所需的各种图形对象。
• 创建一个Figure对象，并定义了一个Sankey图形对象作为这个Figure的子图。
  arrangement设置为’snap’，这意味着Plotly会自动为桑基图中的节点找到合适的位置，使得链接看起来更加整洁和直观。
  node属性定义了桑基图中的节点，其中：
  label是一个列表，包含了每个节点的名称。
  x和y是两个列表，分别指定了每个节点在图中的水平和垂直位置。
  pad设置了节点之间的间距。
  align设置为"right"，意味着节点标签将向右对齐。
  link属性定义了桑基图中的链接，其中：
  arrowlen设置了箭头的长度。
  source和target是两个列表，分别指定了每条链接的起始节点和目标节点的索引。
  value是一个列表，表示链接的流量大小。

import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(go.Sankey(
    arrangement='snap',
    node=dict(
        label=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'],
        x=[0.2, 0.1, 0.5, 0.7, 0.3, 0.5],
        y=[0.7, 0.5, 0.2, 0.4, 0.2, 0.3],
        pad=10,
        align="right",
    ),
    link=dict(
        arrowlen=15,
        source=[0, 0, 1, 2, 5, 4, 3, 5],
        target=[5, 3, 4, 3, 0, 2, 2, 3],
        value=[1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 2]  
    )
))

fig.show()