즉?

matplotlib이라면



flourish라면

데이터 출처

파이썬으로 만드는 경우 1

treemap 용 라이브러리, squarify가 없으면

pip3 install squarify

# lib
import pandas as pd
import squarify #Treemap Ploting
import matplotlib
from matplotlib import style
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Activate Seaborn
sns.set()
%matplotlib inline

# サイズとフォント設定
matplotlib.rcParams['figure.figsize'] = (16.0, 9.0)
plt.rcParams['font.family'] = 'Hiragino Sans'  
plt.rcParams['font.weight'] = 'bold'

# ggplot style使用
style.use('ggplot')

# dataframe 作成
population = [7369,3788,14360,21356,19476,22431,43248]
label = ["中国(5.58%)","四国(2.87%)","九州・沖縄\n(10.88%)","中部(16.18%)","北海道・東北(14.75%)","関西(16.99%)","関東(32.76%)"]
percentage = [5.58,2.87,10.88,16.18,14.75,16.99,32.76]
df = pd.DataFrame({"Population":population,"Label":label,"Percentage":percentage})

fig, ax = plt.subplots()
# Colormap
cmap = matplotlib.cm.Blues
# Min and Max Values
mini = min(df["Population"])
maxi = max(df["Population"])
# colors setting
norm = matplotlib.colors.Normalize(vmin=mini, vmax=maxi)
colors = [cmap(norm(value)) for value in df["Population"]]
# Plotting
squarify.plot(sizes=df["Population"], label=df["Label"], alpha=0.8, color=colors, text_kwargs={'fontsize':24,'color':'grey'})
# 軸削除
plt.axis('off')
# y軸逆に
plt.gca().invert_yaxis()
# タイトル、位置設定
plt.title("日本の地域別人口比率", fontsize=32,fontweight="bold")
ttl = ax.title
ttl.set_position([.5, 1.05])
# 背景色
fig.set_facecolor('#eeffee')

그렇게하면


이렇게 됩니다.
왠지 괜찮아요...

거기서, 좋은 느낌의 가시화를 할 수 있는 서비스 flourish: htps : // 아 p. f우리 sh. s 츠와오 / 를 사용해 봅니다.

flourish를 사용하는 경우

등록은 적당히 google 계정과 함께 해주십시오.

new project를 선택

treemap 선택

하면 만들 수 있습니다.
이번에 사용한 데이터에서는 다음과 같이 하고 있습니다.


Nesting은 지역→도도부현에서 설정하고 있습니다.
Size by는 물론 2017년의 추계 인구를 지정하고 있습니다.
보시다시피 일본어도 사용할 수 있으며 Excel 등의 스프레드 시트 도구와 같은 느낌으로 조작 할 수 있습니다.

flourish를 사용하여 treemap을 다시 게시합니다.
(보통 다운로드하면 라벨이 사라져 버리므로 스크린 샷하고 있습니다)




htps : // 무바리 s. 코 m/포 sts/다타ゃぃ~t 에에마 ps/  ↩