python的squarify库⼀些⽤法
安装
按住键盘上的Start+R 键，然后输⼊cmd
进⼊命令符，输⼊pip install squarify
作⽤
python入门教程网盘⼀种坐标系，包括原点（x和y）和宽度/⾼度（dx和dy）的值。
从最⼤值到最⼩值排序并规范化为总⾯积（即dx*dy）的正值列表。
将数据⽣成基于matplotlib的树状图可视化
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函数返回⼀个dict列表（即JSON对象），每个dict都是⼀个矩形，其坐标与给定坐标系相对应，⾯积与相应值成⽐例。
import squarify
import matplotlib.pyplot as plt
x = 0.
y = 0.
width = 700.
height = 433.
values = [500, 433, 78, 25, 25, 7]
values.sort(reverse=True)
values = alize_sizes(values, width, height)
rects = squarify.squarify(values, x, y, width, height)
print(rects)
还有⼀个称为padded_squarify的squarify版本，它返回的矩形在布局时有⼀点填充以显⽰其边界。
import squarify
import matplotlib.pyplot as plt
随机数表又可以称为什么x = 0
y = 0
width = 700
height = 433
values = [500, 433, 78, 25, 25, 7]易购网网页设计素材
obviously)
values.sort(reverse=True)
checklistbox使用技巧values = alize_sizes(values, width, height)
padded_rects = squarify.padded_squarify(values, x, y, width, height)
print(padded_rects)
辅助函数normalize_size将计算规范化值
字体边框设计辅助函数plot将⽣成基于Matplotlib的数据树映射可视化，这个⽐较重点，也是⽐较常⽤的。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import squarify
df_raw = pd.read_csv("实例.csv")
df = upby('class').size().reset_index(name='counts')#按照class的值分组，size统计数据，reset_index建⽴⼀个新的索引
labels = df.apply(lambda x: str(x[0]) + "\n (" + str(x[1]) + ")", axis=1)#lambda⼀种函数，冒号前是参数，可以有多个，冒号后为表达式；axis=0：将⼀列数据作为lamda的数据
colors = [Spectral(i/float(len(labels))) for i in range(len(labels))]
squarify.plot(sizes=(14,8,15,5,8),label=labels, color=colors, alpha=.8)#sizes的个数说明了分⽀数的个数，有⼏就是⼏，label显⽰标签，colors颜⾊，不同的取值有不同的颜⾊，alpha表⽰颜⾊的淡化程度
plt.title('Treemap of Vechile Class')
plt.axis('off')#不显⽰坐标轴
plt.show()
sizes⾥有五个数值，所以图⽚上有五个⽅块
将代码更改成squarify.plot(sizes=(14,8,15),label=labels, color=colors, alpha=.2)其中⽅块变成了三个，alpha=0.2，所以颜⾊
也变得更浅了
将代码更改成squarify.plot(sizes=(14,8,15), color=colors, alpha=1)，颜⾊加深，同时标签也没有了，因为我去掉了labels；注意alpha的取值范围是（0~1）
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