从零开始学Python数据分析【19】-- matplotlib(树地图)

squarify.plot(sizes, 
            norm_x=100, 
            norm_y=100, 
            color=None, 
            label=None, 
            value=None, 
            alpha,
            **kwargs)

sizes：指定离散变量各水平对应的数值，即反映树地图子块的面积大小；
norm_x：默认将x轴的范围限定在0-100之内；
norm_y：默认将y轴的范围限定在0-100之内；
color:自定义设置树地图子块的填充色；
label：为每个子块指定标签；
value：为每个子块添加数值大小的标签；
alpha：设置填充色的透明度；
**kwargs：关键字参数，与条形图的关键字参数类似，如设置边框色、边框粗细等；

介绍完了绘图所需要的函数，先来抛一个树地图的效果图，该图反映的是2017年8月中央财政收入的主要来源情况：

树地图的绘制

图中的数据来自《中华人民共和国财政部》官网，具体可以从2017年8月财政收支情况（http://gks.mof.gov.cn/zhengfuxinxi/tongjishuju/201709/t20170911_2695830.html）查看。

# 导入第三方包
import matplotlib.pyplot as plt
import squarify

#中文及负号处理办法
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 创建数据
name = ['国内增值税','国内消费税','企业所得税','个人所得税',
        '进口增值税、消费税','出口退税','城市维护建设税',
        '车辆购置税','印花税','资源税','土地和房税','车船税烟叶税等']
income = [3908,856,801,868,1361,1042,320,291,175,111,414,63]
        
# 绘图
colors = ['steelblue','#9999ff'


    
,'red','indianred',
          'green','yellow','orange']
          plot = squarify.plot(sizes = income, # 指定绘图数据
                     label = name, # 指定标签
                     color = colors, # 指定自定义颜色
                     alpha = 0.6, # 指定透明度
                     value = income, # 添加数值标签
                     edgecolor = 'white', # 设置边界框为白色
                     linewidth =3 # 设置边框宽度为3
                    )
          # 设置标签大小
plt.rc('font', size=8)
# 设置标题大小
plot.set_title('2017年8月中央财政收支情况',fontdict = {'fontsize':15})

# 去除坐标轴
plt.axis('off')
# 去除上边框和右边框刻度
plt.tick_params(top = 'off', right = 'off')
# 显示图形
plt.show()

通过上面的这些绘图语句和美化语句，就可以得到一个形象不错的树地图了。是不是很简单呢，如果你的工作中需要绘制离散变量的可视化，也可以考虑考虑这张图呢~简单明了形象佳！

结语

OK，今天树地图的绘制，我们就分享到这里，如果你有问题，欢迎在公众号的留言区域表达你的疑问。同时，也欢迎各位朋友继续转发与分享文中的内容，让跟多的人学习和操作。最后，本文相关的Python脚本和PDF版本已存放到百度云盘，可以通过下面的链接获取：

链接: https://pan.baidu.com/s/1miP2tjM 密码: m4f7

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