Python可视化神器pyecharts绘制漏斗图
更新时间：2022年07月06日 14:35:08 作者：王小王_123
这篇文章主要介绍了Python可视化神器pyecharts绘制漏斗图，漏斗图是由Light等在1984年提出，一般以单个研究的效应量为横坐标，样本含量为纵坐标做的散点图
漏斗图
漏斗图是由Light等在1984年提出，一般以单个研究的效应量为横坐标，样本含量为纵坐标做的散点图。效应量可以为RR、OR和死亡比或者其对数值等。理论上讲，被纳入Meta分析的各独立研究效应的点估计，在平面坐标系中的集合应为一个倒置的漏斗形，因此称为漏斗图。
样本量小，研究精度低，分布在漏斗图的底部，向周围分散；
样本量大，研究精度高，分布在漏斗图的顶部，向中间集中。
漏斗图法的优点是：
简单易行，只需要被纳入的独立研究的样本含量和效应量便可绘制。
漏斗图法的缺点是：
漏斗图的对称仅通过目测，无严格限定，不同观察者可能有不同的结果；
漏斗图只能对发表偏倚进行粗略的定性判断，特别是在被纳入的独立研究个数较少时，又增加了判断漏斗图中散点是否存在对称性的难度；
可以使系统评价人员意识到存在的问题，但不能提供解决方法。
漏斗图系列模板
尖顶型漏斗图
数据可以通过Python进行预处理然后导入模板进行绘制。
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Funnel
from pyecharts.faker import Faker
c = (
Funnel()
.add(
"类别",
[list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())],
sort_="ascending",
label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"),
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"))
.render("尖顶型漏斗.html")
)
锥子型漏斗
只需要把数据进行一定的排序就好了，当然在日常的科研统计分析肯定不是简单的数据。
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Funnel
from pyecharts.faker import Faker
c = (
Funnel()
.add("类别", [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"))
.render("锥子型漏斗.html")
)
三角形漏斗
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Funnel
x_data = ["展现", "点击", "访问", "咨询", "订单"]
y_data = [100, 80, 60, 40, 20]
data = [[x_data[i], y_data[i]] for i in range(len(x_data))]
(
Funnel(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="600px"))
.add(
series_name="",
data_pair=data,
gap=2,
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a} <br/>{b} : {c}%"),
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position="inside"),
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(border_color="#fff", border_width=1),
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="漏斗图", subtitle="123"))
.render("三角形漏斗.html")
)
连接型漏斗
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Funnel
from pyecharts.faker import Faker
c = (
Funnel()
.add(
"类别",
[list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())],
label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"),
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标题"))
.render("连接型漏斗.html")
)
到此这篇关于Python可视化神器pyecharts绘制漏斗图的文章就介绍到这了,更多相关 Python绘制漏斗图内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
相关文章
这篇文章主要介绍了python对字典进行排序的方法,是非常实用的技巧,且实例中备有详细的注释,简单易懂,需要的朋友可以参考下2014-09-09
今天小编就为大家分享一篇Python实现图像去噪方式(中值去噪和均值去噪)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2019-12-12
这篇文章主要介绍了MxNet预训练模型到Pytorch模型的转换方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2020-05-05
大家好，本篇文章主要讲的是用Python画圣诞树代码示例，感兴趣的同学赶快来看一看吧，对你有帮助的话记得收藏一下，方便下次浏览2021-12-12
这篇文章主要介绍了Pythony运维入门之Socket网络编程，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2019-04-04
这篇文章主要介绍了python Timer 类使用介绍的相关资料，帮助大家更好的理解和使用python iupdatable包，感兴趣的朋友可以了解下2020-12-12
这篇文章主要为大家介绍了LeetCode百钱买百鸡题目python递归解法示例,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪2023-11-11
这篇文章主要介绍了将Python代码打包为jar软件的简单方法,一些情况下会有利于Python和Java项目之间的协作,需要的朋友可以参考下2015-08-08
这篇文章主要介绍了python如何获取当前系统的日期，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教2022-05-05
本文主要介绍了Django中外键使用总结，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧2022-07-07
最新评论