Python最大的好處就是開源的package，你總能找到各種方案，不過換句話說，每種方案都也都有其優劣勢，不是可視化呈現不美觀，就是可視化對資料組織的要求不同，再不然就是缺胳膊少腿的，感覺像拼湊一樣，其實已經找到了N種方案，準備改寫其中的一個，奈何時間原因，隻好找一個最簡單的湊數了。
很難說什麼原創，畢竟package是公開的，資料是找的，還是那句話，了解了，能使用，就行。
代碼示例
import matplotlib.pyplot as plt
import squarify
#中文處理
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 全球GDP資料，主要包括标簽、名額和顔色
name = ['美國','中國','日本','德國','法國','英國','印度',
'巴西','意大利','加拿大','南韓','俄羅斯','澳洲','西班牙',
'墨西哥','印度尼西亞','土耳其','荷蘭','瑞士','沙特阿拉伯','其他']
income =[201999.6,131186.9,50631.3 ,39348.1 ,27656 ,26612.3 ,26541.7 ,
21997.2 ,20489.9 ,17634.9 ,15973.9 ,15229 ,14822.8 ,14199.3 ,
12499.7 ,10921.4 ,9057.16 ,8910.37 ,7087.96 ,7084.87 ,154169.32]
colors = [plt.cm.Spectral(i/float(len(name))) for i in range(len(name))]
# 繪圖details
plot = squarify.plot(sizes = income, # 指定繪圖資料
label = name, # 指定标簽
color = colors, # 指定自定義顔色
alpha = 0.6, # 指定透明度
value = income, # 添加數值标簽
edgecolor = 'white', # 設定邊界框為白色
linewidth =2 # 設定邊框寬度為3
)
# 設定标簽大小為9
plt.rc('font', size=9)
# 設定标題大小
plot.set_title('2018全球GDP(億元)',fontdict = {'fontsize':15})
# 除坐标軸
plt.axis('off')
# 除上邊框和右邊框刻度
plt.tick_params(top = 'off', right = 'off')
# 圖形展示
plt.show() 複制
