Python繪制漏鬥圖之可視化神器pyecharts

目錄

​​漏鬥圖​​

​​漏鬥圖系列模闆​​

​​尖頂型漏鬥圖​​

​​錐子型漏鬥​​

​​三角形漏鬥​​

​​連接配接型漏鬥​​

​​每文一語​​

漏鬥圖

漏鬥圖是由Light等在1984年提出，一般以單個研究的效應量為橫坐标，樣本含量為縱坐标做的散點圖。效應量可以為RR、OR和死亡比或者其對數值等。理論上講，被納入Meta分析的各獨立研究效應的點估計，在平面坐标系中的集合應為一個倒置的漏鬥形，是以稱為漏鬥圖。

樣本量小，研究精度低，分布在漏鬥圖的底部，向周圍分散；

樣本量大，研究精度高，分布在漏鬥圖的頂部，向中間集中。

漏鬥圖法的優點是：

簡單易行，隻需要被納入的獨立研究的樣本含量和效應量便可繪制。

漏鬥圖法的缺點是：

漏鬥圖的對稱僅通過目測，無嚴格限定，不同觀察者可能有不同的結果；

漏鬥圖隻能對發表偏倚進行粗略的定性判斷，特别是在被納入的獨立研究個數較少時，又增加了判斷漏鬥圖中散點是否存在對稱性的難度；

可以使系統評價人員意識到存在的問題，但不能提供解決方法。

漏鬥圖系列模闆

尖頂型漏鬥圖

資料可以通過Python進行預處理然後導入模闆進行繪制。

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Funnel
from pyecharts.faker import Faker

c = (
    Funnel()
    .add(
        "類别",
        [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="标題"))
    .render("尖頂型漏鬥.html")
)      

錐子型漏鬥

隻需要把資料進行一定的排序就好了，當然在日常的科研統計分析肯定不是簡單的資料。

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Funnel
from pyecharts.faker import Faker

c = (
    Funnel()
    .add("類别", [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标題"))
    .render("錐子型漏鬥.html")
)      

三角形漏鬥

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


x_data = ["展現", "點選", "通路", "咨詢", "訂單"]
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="漏鬥圖", subtitle="123"))
    .render("三角形漏鬥.html")
)      

連接配接型漏鬥

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Funnel
from pyecharts.faker import Faker


c = (
    Funnel()
    .add(
        "類别",
        [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())],
        label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"),
    )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标題"))
    .render("連接配接型漏鬥.html")
)      

漏鬥圖就介紹到這裡了，祝你們科研路上頭發越來越多！

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