主要观点总结
本文介绍了五种实用的数据可视化图表及其制作工具，包括和弦图、旭日图、六边形分箱图、桑基图和流图。文章提供了使用不同库创建这些图表的示例代码和参考链接。
关键观点总结
关键观点1: 介绍五种数据可视化图表：和弦图、旭日图、六边形分箱图、桑基图和流图。
这些图表具有不同的特点和用途，可以帮助读者更好地理解和可视化数据。
关键观点2: 提供创建这些图表的示例代码。
读者可以通过复制和修改示例代码，尝试创建自己的数据可视化图表。
关键观点3: 介绍相关的数据可视化工具和库。
读者可以通过这些工具和库，更方便地创建数据可视化图表。
关键观点4: 提供读者交流群和作者联系方式。
购买本书后可加入读者交流群，与作者和其他读者交流学习。
关键观点5: 推广Crossin的新书《码上行动：用ChatGPT学会Python编程》。
本书以ChatGPT为辅助，系统全面地讲解了如何掌握Python编程，适合Python零基础入门的读者学习。
文章预览
今天给大家介绍五种并不常见但是也非常实用的数据可视化图表及相关制作工具。 掌握这五种高级图表可使数据可视化变得容易，丰富你的 数据表达。 和弦图 (Chord Diagram) 和弦图创造性地展示了数据点之间复杂的关系。节点围绕一个圆圈排列，通过弧线连接。弧线的长度反映了连接值，其粗细表示关系的重要性。颜色对数据进行分类，使比较变得容易。广泛应用于各个领域，特别是在可视化遗传数据方面。 以下是一个使用 Holoviews 和 Bokeh 创建显示五个国家之间贸易关系的和弦图的示例。 import holoviews as hv from holoviews import opts import pandas as pd import numpy as np hv.extension( 'bokeh' ) # Sample matrix representing the export volumes between 5 countries export_data = np.array([[ 0 , 50 , 30 , 20 , 10 ], [ 10 , 0 , 40 , 30 , 20 ], [ 20 , 10 , 0
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