Python怎么使用pyecharts繪制漏斗圖

本文小編為大家詳細介紹“Python怎么使用pyecharts繪制漏斗圖”，內容詳細，步驟清晰，細節處理妥當，希望這篇“Python怎么使用pyecharts繪制漏斗圖”文章能幫助大家解決疑惑，下面跟著小編的思路慢慢深入，一起來學習新知識吧。

漏斗圖

漏斗圖是由Light等在1984年提出，一般以單個研究的效應量為橫坐標，樣本含量為縱坐標做的散點圖。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，在平面坐標系中的集合應為一個倒置的漏斗形，因此稱為漏斗圖。

樣本量小，研究精度低，分布在漏斗圖的底部，向周圍分散；

樣本量大，研究精度高，分布在漏斗圖的頂部，向中間集中。

漏斗圖法的優點是：

簡單易行，只需要被納入的獨立研究的樣本含量和效應量便可繪制。

漏斗圖法的缺點是：

漏斗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；

漏斗圖只能對發表偏倚進行粗略的定性判斷，特別是在被納入的獨立研究個數較少時，又增加了判斷漏斗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。

漏斗圖系列模板

尖頂型漏斗圖

數據可以通過Python進行預處理然后導入模板進行繪制。

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Funnel
from pyecharts.faker import Faker
c = (
Funnel()
.add(
"類別",
[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="標題"))
.render("尖頂型漏斗.html")
)

錐子型漏斗

只需要把數據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數據。

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Funnel
from pyecharts.faker import Faker
c = (
Funnel()
.add("類別", [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="標題"))
.render("錐子型漏斗.html")
)

三角形漏斗

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Funnel
x_data = ["展現", "點擊", "訪問", "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="漏斗圖", subtitle="123"))
.render("三角形漏斗.html")
)

連接型漏斗

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Funnel
from pyecharts.faker import Faker
c = (
Funnel()
.add(
"類別",
[list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())],
label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"),
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="標題"))
.render("連接型漏斗.html")
)

讀到這里，這篇“Python怎么使用pyecharts繪制漏斗圖”文章已經介紹完畢，想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會，如果想了解更多相關內容的文章，歡迎關注億速云行業資訊頻道。