據可視化是數據科學家傳達洞見和講述數據故事的關鍵工具。作為 Python 開發者，我們擁有豐富的可視化庫和工具，能夠創建各種引人入勝的圖表。本文將探索一些鮮為人知但實用的可視化類型，如桑基圖(Sankey Diagrams)、脊線圖(Ridge Plots)、內嵌圖(Insets)、雷達圖(Radar Chart)和詞云圖(Word Cloud Plots)。我們將主要使用流行的 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 這些 Python 庫來實現這些有趣的可視化效果，讓你的數據講述更加生動有趣。fKW28資訊網——每日最新資訊28at.com

我們將使用形狀、大小、顏色、方向、面積和標記符號等屬性，為十種不同的使用案例創建繪圖。在每個使用案例中，我們的目標都是創建有效、高效和美觀的可視化效果。描述這些詞語在圖表中的含義如下：fKW28資訊網——每日最新資訊28at.com

(a) 有效：圖表中包含了所有需要傳達的信息(b) 高效：圖表中沒有多余的數據(c) 美觀：圖表以清晰的方式展示數據，吸引注意力fKW28資訊網——每日最新資訊28at.com

所有圖表都是二維圖，因為從效率和效果的角度來看，二維圖比三維圖更清晰易懂，同時更容易描繪距離。文中還將介紹每個用例的代碼，并討論代碼和圖表中的要點。fKW28資訊網——每日最新資訊28at.com

用例 1

描述大學之間學生交流流動的桑基圖。

這些圖展示了資源流動的情況，下面的代碼展示了用例的實現。 字符 "A" 代表第一所大學，字符 "B" 代表第二所大學。 數字 3、4、5 分別代表不同的系，即{Statistics, Math, Physics}。第 25 行創建了一個圖表，其中 node 和 link是字典。 node 使用的 label 對象由唯一的 Depts 院系組成，而 link 使用的兩個列表分別由 sending"院系的索引和 acepting 院系的索引組成。fKW28資訊網——每日最新資訊28at.com

import pandas as pdimport plotly.graph_objects as grdata = {    'Sending_Dept':   ['5A', '4A', '5B', '5A', '4B', '4A', '3A', '3B', '3A', '3B', '3A', '3B'],    'Accepting_Dept': ['4B', '5B', '5A', '5B', '4A', '4B', '5B', '5A', '4B', '4A', '3B', '3A'],    'FlowValue': [1, 3, 4, 3, 4, 4, 1, 1, 3, 2, 5, 3]}df = pd.DataFrame(data)unique_departments = set(df['Sending_Dept']).union(set(df['Accepting_Dept']))Depts = list(unique_departments)Dept_indices = {}for i, dept in enumerate(Depts):    Dept_indices[dept] = isending_indices = []for dept in df['Sending_Dept']:    dept_index = Dept_indices[dept]    sending_indices.append(dept_index)    print(f"Sending indices are: {sending_indices}")accepting_indices = []for dept in df['Accepting_Dept']:    dept_index = Dept_indices[dept]    accepting_indices.append(dept_index)flowvalues = df['FlowValue'].tolist()# Sankey diagramfig = gr.Figure(data=[gr.Sankey(    node=dict( pad=10,thickness=25,line=dict(color="red", width=0.8),label=Depts,),    link=dict(source=sending_indices,target=accepting_indices,value=flowvalues    ))])fig.update_layout(title_text="Sankey Diagram of exchange students flow between University Depts", font_size=12)fig.show()

生成的"桑基圖"圖(1)中，節點3A旁的橙色矩形顯示了光標放置在節點上時的情況。當光標位于節點"3A"上時，我們可以看到A大學3系接受和派遣交換生的頻率。它接受學生1次，派遣學生3次。我們還可以從上面代碼片段中的 data 字典推斷出這一點，因為"3A"在Sending_Dept列表中出現了3次，在Accepting_Dept列表中出現了1次。節點 "3A" 左邊的數字9是它向B大學派出的交換生總數。我們還可以通過在Sending_Dept列表中添加與3A相對應的FlowValues來推斷。fKW28資訊網——每日最新資訊28at.com

我們還注意到，當我們點擊節點 "3A" 時，從它發出的箭頭會變暗，并顯示出與 "3A" 交換學生的其他節點。箭頭的粗細與 FlowValues 相對應。總之，桑基圖利用箭頭的方向和粗細來傳遞流動信息，并以文字為基礎為每個節點形成累積流動。fKW28資訊網——每日最新資訊28at.com

圖 1. 桑基圖顯示了兩所大學各系之間的學生交流流fKW28資訊網——每日最新資訊28at.com

用例 2

繪制一家房地產中介公司的房屋銷售數據。

一位數據科學家在房地產中介公司工作，機構要求繪制上個月售出房屋信息的二維圖。每棟售出的房屋需包含房價、距離市中心、方向、代理傭金和銷售代理的公司級別（助理、副總裁、合伙人）的信息。二維圖形信息量大，可使用復雜對象描述地塊上的每棟房屋。具體來說，使用“笑臉表情符號”實現方法的代碼片段如下。fKW28資訊網——每日最新資訊28at.com

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npnp.random.seed(125)num_houses = 10distances = np.random.uniform(0, 30, num_houses)  # distance from city centerprices = np.random.uniform(400, 2000, num_houses) * 1000  # sale price in thousandsdirections = np.random.choice(['N', 'S', 'E', 'W'], num_houses)  # direction from city centeragent_levels = np.random.choice([1, 2, 3], num_houses)  # agent's leveldef get_emoji_size(level):    size_map = {1: 250, 2: 380, 3: 700}    return size_map.get(level, 120)  # Increased size for better visibilitydef get_emoji_color_new(price):    if price < 600000:        return 'white'  # Light yellow for $400k-$600k    elif price < 800000:        return 'yellow'        # White for $600k-$800k    elif price < 1000000:        return 'pink'         # Pink for $800k-$1 million    else:        return 'lime'         # Lime for $1 million-$2 milliondef rotate_smiley(direction):    rotation_map = {'N': 0, 'E': 270, 'S': 180, 'W': 90}    return rotation_map.get(direction, 0)  # default no rotation if direction not foundplt.figure(figsize=(12, 8))for i in range(num_houses):    plt.scatter(distances[i], prices[i], s=get_emoji_size(agent_levels[i]),/    c=get_emoji_color_new(prices[i]),                 marker='o', edgecolors='black', alpha=0.8)    plt.text(distances[i], prices[i], " 
                
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