香港六合彩色碟博彩平台游戏周边产品_如何用Python数据可视化来分析用户留存率，提出保藏

今晨0时48分，福州市公安局发布消息：福建省公安厅党委委员、一级巡视员、福州市副市长、公安局局长潘东升同志因长期超负荷工作，积劳成疾，工作岗位突发疾病，经全力抢救无效，于2021年9月25日12时35分不幸因公殉职。香港六合彩色碟博彩平台游戏周边产品

今天和全球来共享一些数据可视化标的的干货，咱们来尝试用Python来绘画一下“漏斗图”，希望全球在看完本篇著作之后会有所得益。

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对于“漏斗图”

漏斗图常用于用户当作的滚动率分析，举例通过漏斗图来分析用户购买过程中各个设施的滚动率。固然在总共这个词分析过程当中，咱们会把过程优化前后的漏斗图放在一皆，进行相比分析，得出关连的论断，今天小编就用“matplotlib”、“plotly”以及“pyecharts”这几个模块来为全球演示一下如何画出好意思瞻念的漏斗图领先咱们先要导入需要用到的模块以及数据， 皇冠足球 網

在收获现场，一颗颗光滑饱满、金黄鲜嫩的马铃薯铺满田垄，农民们忙着褪去土豆身上的泥土外衣，进行分拣、装箱、打包，前来收购的车辆也早早停在田边等待装车，商客们行走在田间地头看货，直接将土豆装箱销往全国各地。

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd df = pd.DataFrame({"设施": ["设施一", "设施二", "设施三", "设施四", "设施五"],                     "东说念主数": [1000, 600, 400, 250, 100],                     "总体滚动率": [1.00, 0.60, 0.40, 0.25, 0.1]}) 

需要用到的数据如下图所示：

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用matplotlib来制作漏斗图，制作出来的牺牲可能会稍显浅易与粗拙，制作的旨趣也相比浅易，先绘画出水平素向的直方图，然后期骗plot.barh()当中的“left”参数将直方图向左移，便能出来相似于漏斗图的面貌。

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y = [5,4,3,2,1] x = [85,75,58,43,23] x_max = 100 x_min = 0 for idx, val in enumerate(x):     plt.barh(y[idx], x[idx], left = idx+5) plt.xlim(x_min, x_max) 

而要绘画出咱们思要的思要的漏斗图的面貌，代码示举例下：

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from matplotlib import font_manager as fm # funnel chart y = [5,4,3,2,1] labels = df["设施"].tolist() x = df["东说念主数"].tolist() x_range = 100 font = fm.FontProperties(fname="KAITI.ttf") fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12,6)) for idx, val in enumerate(x):     left = (x_range - val)/2     plt.barh(y[idx], x[idx], left = left, color='#808B96', height=.8, edgecolor='black')     # label     plt.text(50, y[idx]+0.1, labels[idx], ha='center',              fontproperties=font, fontsize=16, color='#2A2A2A')     # value     plt.text(50, y[idx]-0.3, x[idx], ha='center',              fontproperties=font, fontsize=16, color='#2A2A2A')          if idx != len(x)-1:         next_left = (x_range - x[idx+1])/2         shadow_x = [left, next_left,                      100-next_left, 100-left, left]         shadow_y = [y[idx]-0.4, y[idx+1]+0.4,                      y[idx+1]+0.4, y[idx]-0.4, y[idx]-0.4]         plt.plot(shadow_x, shadow_y) plt.xlim(x_min, x_max) plt.axis('off') plt.title('每个设施的流失率', fontproperties=font, loc='center', fontsize=24, color='#2A2A2A') plt.show() 

绘画出来的漏斗图如下图所示：

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固然咱们用plotly来绘画的话则会愈加的浅易一些，代码示举例下：

import plotly.express as px data = dict(values=[80,73,58,42,23],             labels=['设施一', '设施二', '设施三', '设施四', '设施五']) fig = px.funnel(data, y='labels', x='values') fig.show() 

 

终末咱们用pyecharts模块来绘画一下，当中有挑升用来绘画“漏斗图”的范例，咱们只需要调用即可。

from pyecharts.charts import Funnel from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType  c = (     Funnel(init_opts=opts.InitOpts(width="900px", height="600px",theme = ThemeType.INFOGRAPHIC ))     .add(         "设施",         df[["设施","总体滚动率"]].values,         sort_="descending",         label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"),     )     .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pyecharts漏斗图", pos_bottom = "90%", pos_left = "center")) ) c.render_notebook() 

 

咱们将数据标注上去之后。

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c = (     Funnel(init_opts=opts.InitOpts(width="900px", height="600px",theme = ThemeType.INFOGRAPHIC ))     .add(         "商品",         df[["设施","总体滚动率"]].values,         sort_="descending",         label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"),     )     .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pyecharts漏斗图", pos_bottom = "90%", pos_left = "center"))     .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:{c}")) ) c.render_notebook()