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如何使用Python pyecharts绘制漏斗?请仔细阅读下文

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  小编写这篇文章的主要目的,主要是来给大家去做出一个相关性的介绍,介绍的内容主要还是涉及到Python pyecharts,主要是利用Python pyecharts去绘制漏斗,那么,具体要怎么绘制呢?下面给大家详细解答下。


  漏斗图


  漏斗图是由Light等在1984年提出,一般以单个研究的效应量为横坐标,样本含量为纵坐标做的散点图。效应量可以为RR、OR和死亡比或者其对数值等。理论上讲,被纳入Meta分析的各独立研究效应的点估计,在平面坐标系中的集合应为一个倒置的漏斗形,因此称为漏斗图。


  样本量小,研究精度低,分布在漏斗图的底部,向周围分散;


  样本量大,研究精度高,分布在漏斗图的顶部,向中间集中。


  漏斗图法的优点是:


  简单易行,只需要被纳入的独立研究的样本含量和效应量便可绘制。


  漏斗图法的缺点是:


  漏斗图的对称仅通过目测,无严格限定,不同观察者可能有不同的结果;


  漏斗图只能对发表偏倚进行粗略的定性判断,特别是在被纳入的独立研究个数较少时,又增加了判断漏斗图中散点是否存在对称性的难度;


  可以使系统评价人员意识到存在的问题,但不能提供解决方法。


  漏斗图系列模板


  尖顶型漏斗图


  数据可以通过Python进行预处理然后导入模板进行绘制。


  from pyecharts import options as opts
  from pyecharts.charts import Funnel
  from pyecharts.faker import Faker
  c=(
  Funnel()
  .add(
  "类别",
  [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="标题"))
  .render("尖顶型漏斗.html")
  )

01.png

  锥子型漏斗


  只需要把数据进行一定的排序就好了,当然在日常的科研统计分析肯定不是简单的数据。


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

02.png

  三角形漏斗


  import pyecharts.options as opts
  from pyecharts.charts import Funnel
  x_data=["展现","点击","访问","咨询","订单"]
  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="漏斗图",subtitle="123"))
  .render("三角形漏斗.html")
  )

03.png

  连接型漏斗


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

04.png

  综上所述,这篇文章就给大家介绍完毕了,希望可以给大家带来更多帮助。

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