【数据可视化-96】使用 Pyecharts 绘制主题河流图（ThemeRiver）：步骤与数据组织形式

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【数据可视化-96】使用 Pyecharts 绘制主题河流图（ThemeRiver）：步骤与数据组织形式

- 一、引言
- 二、主题河流图的特点
- 三、数据组织形式
- - [3.1 数据的组织形式](#3.1 数据的组织形式)
  - [3.2 主题名称](#3.2 主题名称)
- 四、绘制主题河流图的步骤
- - [4.1 安装 Pyecharts](#4.1 安装 Pyecharts)
  - [4.2 准备数据](#4.2 准备数据)
  - [4.3 初始化主题河流图](#4.3 初始化主题河流图)
  - [4.4 添加数据](#4.4 添加数据)
  - [4.5 设置全局选项](#4.5 设置全局选项)
  - [4.6 渲染图表](#4.6 渲染图表)
- 五、运行结果
- - [5.1 主题河流图展示](#5.1 主题河流图展示)
  - [5.2 数据可视化](#5.2 数据可视化)
- 六、总结

一、引言

在数据可视化中，主题河流图（ThemeRiver）是一种非常直观的图表，用于展示多个主题随时间变化的趋势。它特别适合展示多个时间序列数据的动态变化。本文将详细介绍如何使用 Pyecharts 绘制主题河流图，并重点介绍主题河流图的数据组织形式。

二、主题河流图的特点

主题河流图是一种动态的时间序列图表，用于展示多个主题随时间的变化趋势。每个主题在不同时间点的值用宽度表示，时间轴通常从左到右展开。主题河流图特别适合展示多个时间序列数据的动态变化，如不同产品的销售趋势、不同地区的经济发展趋势等。

三、数据组织形式

主题河流图的数据组织形式通常是一个嵌套的列表结构，每个元素代表一个时间点，每个时间点包含多个主题的值。每个主题的值是一个列表，包含时间点和该主题的值。

3.1 数据的组织形式

数据是一个二维列表，每个子列表表示一个时间点，每个时间点的长度必须与主题数量一致。例如：

python 复制代码

data = [
    ["2015/11/08", 10, "DQ"],
    ["2015/11/09", 15, "DQ"],
    ...
    ["2015/11/08", 36, "TY"],
    ["2015/11/09", 37, "TY"],
    ...
    ["2015/11/08", 21, "SS"],
    ["2015/11/09", 25, "SS"],
    ...
    ["2015/11/08", 10, "QG"],
    ["2015/11/09", 15, "QG"],
    ...
    ["2015/11/08", 22, "SY"],
    ["2015/11/09", 10, "SY"],
    ...
    ["2015/11/08", 10, "DD"],
    ["2015/11/09", 15, "DD"],
    ...
]

3.2 主题名称

主题名称是一个列表，每个元素代表一个主题的名称。例如：

python 复制代码

themes = ["DQ", "TY", "SS", "QG", "SY", "DD"]

四、绘制主题河流图的步骤

4.1 安装 Pyecharts

在开始之前，确保已经安装了 Pyecharts。可以通过以下命令安装：

bash 复制代码

pip install pyecharts

4.2 准备数据

根据主题河流图的数据组织形式，准备你的数据。以下是一个完整的例子：

python 复制代码

data = [
    ["2015/11/08", 10, "DQ"],
    ["2015/11/09", 15, "DQ"],
    ...
    ["2015/11/08", 36, "TY"],
    ["2015/11/09", 37, "TY"],
    ...
    ["2015/11/08", 21, "SS"],
    ["2015/11/09", 25, "SS"],
    ...
    ["2015/11/08", 10, "QG"],
    ["2015/11/09", 15, "QG"],
    ...
    ["2015/11/08", 22, "SY"],
    ["2015/11/09", 10, "SY"],
    ...
    ["2015/11/08", 10, "DD"],
    ["2015/11/09", 15, "DD"],
    ...
]

themes = ["DQ", "TY", "SS", "QG", "SY", "DD"]

4.3 初始化主题河流图

使用 Pyecharts 的 ThemeRiver 组件来绘制主题河流图。

python 复制代码

from pyecharts.charts import ThemeRiver
from pyecharts import options as opts

# 初始化主题河流图
theme_river = ThemeRiver(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px", bg_color="#0d0735"))

4.4 添加数据

将准备好的数据添加到主题河流图中。

python 复制代码

theme_river.add(
        series_name=themes,
        data=data,
        singleaxis_opts=opts.SingleAxisOpts(
            pos_top="50", pos_bottom="50", type_="time"
        ),
    )

4.5 设置全局选项

设置主题河流图的全局选项，如标题、视觉映射等。

python 复制代码

theme_river.set_global_opts(
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="line")
    )

4.6 渲染图表

将主题河流图渲染为 HTML 文件，以便查看效果。

python 复制代码

theme_river.render("主题河流图示例.html")

五、运行结果

运行上述代码后，会生成一个名为 主题河流图示例.html 的文件。打开该文件，可以看到如下效果：

5.1 主题河流图展示

主题河流图展示了多个主题随时间的变化趋势。每个主题在不同时间点的值用宽度表示，时间轴从左到右展开。通过不同的颜色区分不同的主题，可以直观地看到每个主题在不同时间点的变化趋势。

5.2 数据可视化

主题河流图特别适合展示多个时间序列数据的动态变化。通过视觉映射（VisualMap），数据值被分为不同的区间，每个区间用不同的颜色表示。这使得我们能够直观地看到不同主题在不同时间点的差异。

六、总结

本文详细介绍了如何使用 Pyecharts 绘制主题河流图，并重点介绍了主题河流图的数据组织形式。通过嵌套的列表结构，我们可以轻松地组织和展示多个时间序列数据。主题河流图不仅美观，而且非常直观，特别适合展示多个时间序列数据的动态变化。