大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python学习树状图的问题，于是小编就整理了2个相关介绍Python学习树状图的解答，让我们一起看看吧。
树状图怎么把数据显示出来？
要将数据显示为树状图，您可以使用一些图形软件或编程语言来实现。以下是一种常见的方法，供参考：
1.选择合适的图形软件或编程语言：例如，Microsoft PowerPoint、Microsoft Excel、Tableau、Python 的 Matplotlib 库等等。根据您的需求和熟悉程度选择最适合您的工具。
2.准备数据：将您的数据整理成树状结构的形式。通常，树状图由一个根节点和多个分支节点组成，分支节点可以有多层子节点。每个节点都应该有相应的标签、值（或其他属性）以及父节点和子节点的关系。
3.创建树状图结构：使用选定的工具，将树状结构的数据转换为相应的图形元素。具体步骤和操作方式因工具而异，以下是一般步骤的示例：
- 在 PowerPoint 中，可以使用 "智能艺术图" 或 "SmartArt" 功能，选择合适的树状图类型，并根据提示输入节点的标签和层级关系。
数据可视化有哪些分类和图形？
分类的话我不是很清楚，作为一个可视化见习程序员来说一下图形。首先我们在规划之初就应该订好一张可视化报表应该有哪些数据，可视化并不是做的越细越好，通常情况我们展示的是一种趋势波动或异常告警。可视化报表图表选择也很重要比如年数据增长我们一般***用折线图或柱状图，一些品类占比可能***用面积图或雷达图。
一般我在可视化方向主要做的就是数据大屏，这个时候主界面的设计配色，图表的选择显得非常重要，而且大屏并不是越多越好。能够凸显问题才是重点。
更广泛的数据可视化就非我能力所及啦
作者曾经写过系列文章《R语言数据可视化》，在这里给大家做一个大概的总结，从简单到复杂，介绍了条形图到相关图，再到地图可视化等多种数据可视化图表的应用场景及实现方式，感兴趣的读者可以作者主页查看详细内容。
直方图通过在X轴上将值域分割为一定数量的组，在Y轴上显示相应值的频数，展示了连续型变量的分布。
核密度估计是用于估计随机变量概率密度函数的一种非参数方法，核密度图不失为一种用来观察连续型变量分布的有效方法。
绘制连续型变量常用的五个描述性统计量，从下到上依次是：最小值，下四分位数（25%分位数），中位数（50%分位数），上四分位数（75%分位数），最大值。
小提琴图是箱线图和核密度图的结合，在纵轴展示了数据分布的核密度估计曲线。
在水平轴上绘制大量有标签的数值的方法。也就是你想比较大量不同类别下数据值的差异时，可以使用点图，使用条形图等其他图形视觉效果较差。
散点图矩阵可以非常直观地看到多个变量两两间的相关性，是变量间相关性分析的一把利器。
数据可视化图形的话，有一般常用的可视化分析图表，比如柱形图、折线图等这些，大家都很熟悉了。还有一种是以这些基础性的图表为前提进行开发的高级可视化图表。比如说柱形图中的就有阶梯图、堆积图、电量图等。这些图表能针对性满足特定分析场景需求，比如说我们要对比一种汇总数据的百分比情况，那就能用电量图，如下图：
奥威BI数据可视化工具开发数十种不同类型的高级数据可视化图表，专用于解决不同分析场景下的数据可视化分析。感兴趣的可以去奥威软件官方网站的在线文档了解下，又或者，通过demo平台上的公开报表，体验这些高级数据可视化图表带来的直观形象。
到此，以上就是小编对于python学习树状图的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习树状图的2点解答对大家有用。
