在数据分析处理可视化图表之中有一种比较特殊的图表叫做流向图，它是用来表示在一定时间或者是一个任务之中某些类别数据的变化的。而这篇文章会来展示python编程语言是怎么来画流向图的，感兴趣和想学习的小伙伴就一起往下看看吧。
1.绘制流向图最重要的就是数据，而且是在一定范围之中不断变化的数据，那么就需要导入在数据处理和数学计算上都可以用到的第三方库pandas了。导入它之后同时将matplotlib库中的pyplot模块导入，然后再调用mgrid()方法来生成在指定范围内变化的数据，代码如下：
<pre class="brush:python;toolbar:false">import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
Y,X = np.mgrid[-3:3:100j,-3:3:100j]
该方法会返回相同的两组数据，并且这两组数据都是从-3到正数3的，而中间值也就是会作为xy轴坐标刻度。
2.之后还需要套用数据流向公式来获取到两个值，而这两个值所表示的就是数据在一定范围内的变化。之后使用sqrt()方法计算这两个数字平方计算后相加的平方根得到数据种子，代码如下所示：
<pre class="brush:python;toolbar:false">U = -1-X**2+Y
V = 1+X-Y**2
speed = np.sqrt(U*U+V*V)
3.最后就是要去调用streamplot()方法来生成流向图了，在该方法内需要先按照顺序传入生成的四个数据变量，然后再去设置一下线条的颜色以及粗细。cmap参数会在图像右侧添加一个层级分布条，它表示的就是该流向上的数据更加细微的变化，详细代码如下：
<pre class="brush:python;toolbar:false">plt.streamplot(X,Y,U,V,color=U,linewidth = 2,cmap = plt.cm.autumn)
plt.colorbar()
plt.show()
以上就是关于“Python画流向图怎么做？Python如何绘制数据流向图”的全部内容了，希望对你有所帮助。
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