Карта дерева в Pygal

Опубликовано: 25 Декабря, 2021

Pygal - это модуль Python, который в основном используется для построения графиков и диаграмм SVG (скалярная векторная графика). SVG - это векторная графика в формате XML, которую можно редактировать в любом редакторе. Pygal может создавать графики с минимальным количеством строк кода, которые можно легко понять и написать.

Карта дерева в Pygal

Древовидная карта - это диаграмма, которая используется для отображения данных по эшелонам с использованием фигур, в основном прямоугольников. Каждая ветвь дерева имеет прямоугольную форму, а затем покрыта щебнем с меньшими прямоугольниками, представляющими подветви. Цвет и узор фиксируются в древовидной структуре таким образом, что разобраться в материале не составит труда. Второе преимущество создания древовидной карты заключается в том, что они занимают меньше места в макете и могут одновременно отображать тысячи элементов на экране. Его можно создать с помощью Treemap() .

Синтаксис:

 treemap = pygal.Treemap ()

Пример 1:

# importing pygal
import pygal
import numpy
# creating the chart object
treemap = pygal.Treemap()
# naming the title
treemap.title = 'Treemap'
# Random data
treemap.add( 'A' , numpy.random.rand( 5 ))
treemap.add( 'B' , numpy.random.rand( 5 ))
treemap.add( 'C' , numpy.random.rand( 5 ))
treemap.add( 'D' , numpy.random.rand( 5 ))
treemap

Выход:

Пример 2:

# importing pygal
import pygal
import numpy
# creating the chart object
treemap = pygal.Treemap()
# naming the title
treemap.title = 'Treemap'
# Random data
treemap.add( 'A' , [ 26 , 22 , 39 , 39 , 32 , 30 , 33 , 24 , 24 , 30 ])
treemap.add( 'B' , [ 31 , 40 , None , None , None , None , 40 , 32 , 25 , 31 ])
treemap.add( 'C' , [ 37 , 27 , 31 , 20 , None , 32 , 24 , 39 , 29 , 22 ])
treemap.add( 'D' , [ 38 , None , 20 , 29 , 33 , 23 , 32 , 33 , 32 , 23 ])
treemap

Выход:

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.