Python怎么使用pyecharts绘制漏斗图

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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 optsfrom pyecharts.charts import Funnelfrom pyecharts.faker import Fakerc = (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 optsfrom pyecharts.charts import Funnelfrom pyecharts.faker import Fakerc = (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 optsfrom pyecharts.charts import Funnelx_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 optsfrom pyecharts.charts import Funnelfrom pyecharts.faker import Fakerc = (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"))

读到这里，这篇“Python怎么使用pyecharts绘制漏斗图”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注编程网Python频道。