Python可视化神器pyecharts绘制漏斗图
作者:王小王_123??????? 发布时间:2023-01-09 08:40:09
标签:Python,可视化,pyecharts,绘制,漏斗图
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")
)
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")
)
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")
)
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")
)
来源:https://blog.51cto.com/u_15172991/5428187
0
投稿
猜你喜欢
- 抛出一个问题,其实所谓的熟悉原生JS,怎样的程度才是熟悉呢?最近都在做原生JS熟悉的练习。。。用原生Js封装了一个Ajax插件,引入一般的项
- 方法一:psutil模块#!usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import socketim
- 1.循环# 1.for...in循环,依次把list或tuple中的每个元素迭代出来studentNames = ["Willar
- 本文实例为大家分享了Python实现发送QQ邮件的封装代码,供大家参考,具体内容如下封装codeimport smtplibfrom ema
- --******************************************************* --* 分页存储过程 *
- 网上关于这方面的文章有很多,重复的东西本文不再赘述,仅提供思路,并解释一些其他文章讲述模糊的地方。 1、使用meta标签,这也是普
- 前言:决策树是梯度提升机和随机森林的基本构建块,在学习这些模型的工作原理和模型可解释性时,可视化决策树是一个非常有帮助。不过,当前的可视化包
- python画桃心表白python用turtle画简单图案比较方便,大一学python的turtle模块时,记得要画各种图案,如国旗,桃心等
- 上一章节学习了如何在 PPT 中添加段落以及自定义段落(书写段落的内容以及样式的调整),今天的章节将学习在 PPT 中插入表格与图片以及在表
- 1 逻辑数据库和表的设计数据库的逻辑设计、包括表与表之间的关系是优化关系型数据库性能的核心。一个好的逻辑数据库设计可以为优化数据库和应用程序
- 本文介绍了vue下history模式刷新后404错误解决方法,分享给大家,具体如下:官方说明文档:https://router.vuejs.
- insert 存在即不插入语法介绍三种方式第一种:replace intoreplace into table(id, name) valu
- 目录1.字典的介绍2.访问字典的值(一)根据键访问值(二)通过get()方法访问值3.修改字典的值4.添加字典的元素(键值对)5.删除字典的
- 一、前期配置 1. 加入依赖<dependency> <groupId>co
- 描述print函数是Python的内置函数,它会将对象的__repr__特殊函数返回的字符串打印输出。默认情况下,print函数调用底层的s
- private void button1_Click(object sender, Eve
- 数学是优美的. 听上去有点奇怪? 当我第一次开始设计的时候,我确信如此。数学如此刻板乏味。你可能会惊讶的发现,最美观的设计,艺术作品,物体,
- 单例模式(Singleton Pattern) 是一种常用的软件设计模式,该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。当你希望在整个系统
- 一、数据集爬取现在的深度学习对数据集量的需求越来越大了,也有了许多现成的数据集可供大家查找下载,但是如果你只是想要做一下深度学习的实例以此熟
- 目录简介yieldgevent注简介没有切换开销。因为子程序切换不是线程切换,而是由程序自身控制,没有线程切换的开销,因此执行效率高,不需要