schemdraw
那么在schemdraw模块当中呢，有六个元素用来代表流程图的主要节点的，椭圆形代表的是决策的开始和结束，代码如下：
import schemdraw from schemdraw.flow import * with schemdraw.drawing() as d: d += start().label(start)
output
箭头表示的是决策的走向，用来连接各个节点的，代码如下：
with schemdraw.drawing() as d: d += arrow(w = 5).right().label(connector)
output
平行四边形代表的是你所要去处理和解决的问题，而长方形所代表的是你所要为此做出的努力或者说是过程，代码如下：
with schemdraw.drawing() as d: d += data(w = 5).label(what's the problem)
output
with schemdraw.drawing() as d: d += process(w = 5).label(processing)
output
而菱形代表的则是决策的具体情况，代码如下：
with schemdraw.drawing() as d: d += decision(w = 5).label(decisions)
output
我们来绘制一个简单的流程图，假如周末的时候我们想着要不要出去露营(camping)，那既然要去露营的话，我们肯定是需要查看一下天气，看一下是否是晴天(sunny)，如果是下雨天(rainy)的话，就不去，按照这种逻辑，我们来绘制一下流程图，代码如下：
import schemdraw from schemdraw.flow import * with schemdraw.drawing() as d: d+= start().label(start) d+= arrow().down(d.unit/2) # 具体是啥问题嘞 d+= data(w = 4).label(go camping or not) d+= arrow().down(d.unit/2) # 第一步 查看天气 d+= box(w = 4).label(check weather first) d+= arrow().down(d.unit/2) # 是否是晴天 d+= (decision := decision(w = 5, h= 5, s = true, e = false).label(see if it's sunny)) # 如果是真的话 d+= arrow().length(d.unit/2) d+= (true := box(w = 5).label(sunny, go camping)) d+= arrow().length(d.unit/2) # 结束 d+= (end := ellipse().label(end)) # 如果不是晴天的话 d+= arrow().right(d.unit).at(decision.e) # 那如果是下雨天的话，就不能去露营咯 d+= (false := box(w = 5).label(rainy, stay at home)) # 决策的走向 d+= arrow().down(d.unit*2.5).at(false.s) # 决策的走向 d+= arrow().left(d.unit*2.15) d.save(palindrome flowchart.jpeg, dpi = 300)
output
networkx
networkx模块用来创建和处理复杂的图网络结构，生成多种随机网络和经典网络，分析网络结构和建立网络模型，例如在绘制人脉关系网的案例当中就可以用到networkx模块，
而例如一个公司的组织架构图，也可以用到该模块，来简单直观的绘制公司的整体架构，代码如下:
import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np g = nx.digraph() nodes = np.arange(0, 8).tolist() g.add_nodes_from(nodes) # 节点连接的信息，哪些节点的是相连接的 g.add_edges_from([(0,1), (0,2), (1,3), (1, 4), (2, 5), (2, 6), (2,7)]) # 节点的位置 pos = {0:(10, 10), 1:(7.5, 7.5), 2:(12.5, 7.5), 3:(6, 6), 4:(9, 6), 5:(11, 6), 6:(14, 6), 7:(17, 6)} # 节点的标记 labels = {0:ceo, 1: team a lead, 2: team b lead, 3: staff a, 4: staff b, 5: staff c, 6: staff d, 7: staff e} nx.draw_networkx(g, pos = pos, labels = labels, arrows = true, node_shape = s, node_color = white) plt.title(company structure) plt.show()
output
看到这里，大家可能会觉得会指出来的结果有点简单，想要添加上去些许颜色，代码如下:
nx.draw_networkx(g, pos = pos, labels = labels, bbox = dict(facecolor = skyblue, boxstyle = round, ec = silver, pad = 0.3), edge_color = gray ) plt.title(company structure) plt.show()
output
以上就是用 python 绘制几张有趣的可视化图表的详细内容。