ECharts와 Python 인터페이스를 사용하여 덴드로그램을 생성하는 방법
요약:
최근 몇 년 동안 데이터 시각화는 다양한 분야에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. ECharts는 강력한 데이터 시각화 라이브러리이며 Python은 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 이 두 가지를 결합하면 간단하고 유연하며 아름다운 트리 다이어그램을 얻을 수 있습니다. 이 기사에서는 ECharts 및 Python 인터페이스를 사용하여 덴드로그램을 생성하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.
1단계: ECharts 설치
먼저 Python에서 사용할 ECharts를 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하면 pip를 사용하여 ECharts를 빠르게 설치할 수 있습니다.
pip install echarts-python
2단계: 데이터 생성
덴드로그램을 생성하기 전에 해당 데이터를 제공해야 합니다. 일반적으로 덴드로그램의 데이터는 트리의 노드와 가장자리 형태로 제공됩니다. 각 노드에는 고유한 식별자와 관련 속성이 있습니다. 이 예에서는 데이터 구조를 설명하기 위해 간단한 가계도를 만듭니다. 다음은 데이터의 예입니다.
data = [ {"id": "1", "name": "John", "parent": ""}, {"id": "2", "name": "Mary", "parent": "1"}, {"id": "3", "name": "David", "parent": "1"}, {"id": "4", "name": "Tom", "parent": "2"}, {"id": "5", "name": "Lucy", "parent": "2"}, {"id": "6", "name": "Peter", "parent": "3"} ]
3단계: 데이터 처리
데이터를 ECharts에 전달하기 전에 일부 처리를 수행해야 합니다. 사전을 사용하여 각 노드에 대한 정보를 저장하고 나중에 사용할 수 있도록 노드 목록과 에지 목록을 생성합니다. 다음은 데이터 처리를 위한 샘플 코드입니다.
nodes = [] links = [] for item in data: node = {"name": item["name"]} if item["parent"]: link = {"source": item["parent"], "target": item["id"]} links.append(link) nodes.append(node) graph = {"nodes": nodes, "links": links}
4단계: ECharts를 사용하여 덴드로그램 그리기
데이터를 준비한 후 ECharts를 사용하여 덴드로그램을 그릴 수 있습니다. 다음은 앞서 생성한 가계도를 그리는 간단한 예제 코드입니다.
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Tree tree = ( Tree(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px")) .add("", [tree_node], collapse_interval=2) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Family Tree")) ) tree.render("family_tree.html")
위 예제에서는 먼저 Tree 개체를 생성하고 차트의 너비와 높이를 설정했습니다. 그런 다음 .add() 메서드를 사용하여 노드 및 가장자리 정보를 추가하고 .collapse_interval 매개 변수를 설정하여 확장 및 축소된 노드 레이어 수를 제어합니다. 마지막으로 .set_global_opts() 메소드를 사용하여 덴드로그램의 제목을 설정했습니다.
tree.render() 메서드를 사용하면 생성된 덴드로그램을 HTML 파일로 저장한 다음 브라우저에서 열어 결과를 볼 수 있습니다.
결론:
이 기사에서는 ECharts 및 Python 인터페이스를 사용하여 덴드로그램을 생성하는 방법을 소개하고 자세한 코드 예제를 제공합니다. ECharts의 강력한 기능과 Python의 유연성을 결합하여 아름답고 대화형 트리 다이어그램을 쉽게 만들어 데이터와 분석 결과를 더 잘 표시할 수 있습니다. 이 기사가 독자들에게 트리 다이어그램의 구현 방법과 영감을 제공하고 실제로 더 많은 응용 프로그램과 혁신을 발견할 수 있기를 바랍니다.
위 내용은 ECharts 및 Python 인터페이스를 사용하여 덴드로그램을 생성하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

다음 단계를 통해 Numpy를 사용하여 다차원 배열을 만들 수 있습니다. 1) Numpy.array () 함수를 사용하여 NP.Array ([[1,2,3], [4,5,6]]과 같은 배열을 생성하여 2D 배열을 만듭니다. 2) np.zeros (), np.ones (), np.random.random () 및 기타 함수를 사용하여 특정 값으로 채워진 배열을 만듭니다. 3) 서브 어레이의 길이가 일관되고 오류를 피하기 위해 배열의 모양과 크기 특성을 이해하십시오. 4) NP.Reshape () 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경하십시오. 5) 코드가 명확하고 효율적인지 확인하기 위해 메모리 사용에주의를 기울이십시오.

BroadcastingInnumpyIsamethodtoperformoperationsonArraysoffferentShapesByAutomicallyAligningThem.itsimplifiesCode, enourseadability, andboostsperformance.here'showitworks : 1) smalraysarepaddedwithonestomatchdimenseare

forpythondatastorage, chooselistsforflexibilitywithmixeddatatypes, array.arrayformemory-effic homogeneousnumericaldata, andnumpyarraysforadvancednumericalcomputing.listsareversatilebutlessefficipforlargenumericaldatasets.arrayoffersamiddlegro

pythonlistsarebetterthanarraysformanagingDiversEdatatypes.1) 1) listscanholdementsofdifferentTypes, 2) thearedynamic, weantEasyAdditionSandremovals, 3) wefferintufiveOperationsLikEslicing, but 4) butiendess-effectorlowerggatesets.

toaccesselementsInapyThonArray : my_array [2] AccessHetHirdElement, returning3.pythonuseszero 기반 인덱싱 .1) 사용 positiveAndnegativeIndexing : my_list [0] forthefirstelement, my_list [-1] forstelast.2) audeeliciforarange : my_list

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