Python最大的好处就是开源的package，你总能找到各种方案，不过换句话说，每种方案都也都有其优劣势，不是可视化呈现不美观，就是可视化对数据组织的要求不同，再不然就是缺胳膊少腿的，感觉像拼凑一样，其实已经找到了N种方案，准备改写其中的一个，奈何时间原因，只好找一个最简单的凑数了。
很难说什么原创，毕竟package是公开的，数据是找的，还是那句话，理解了，能使用，就行。
代码示例
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import matplotlib.pyplot as plt -
import squarify -
#中文处理 -
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' -
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False -
# 全球GDP数据，主要包括标签、指标和颜色 -
name = ['美国','中国','日本','德国','法国','英国','印度', -
'巴西','意大利','加拿大','韩国','俄罗斯','澳大利亚','西班牙', -
'墨西哥','印度尼西亚','土耳其','荷兰','瑞士','沙特阿拉伯','其他'] -
income =[201999.6,131186.9,50631.3 ,39348.1 ,27656 ,26612.3 ,26541.7 , -
21997.2 ,20489.9 ,17634.9 ,15973.9 ,15229 ,14822.8 ,14199.3 , -
12499.7 ,10921.4 ,9057.16 ,8910.37 ,7087.96 ,7084.87 ,154169.32] -
colors = [plt.cm.Spectral(i/float(len(name))) for i in range(len(name))] -
# 绘图details -
plot = squarify.plot(sizes = income, # 指定绘图数据 -
label = name, # 指定标签 -
color = colors, # 指定自定义颜色 -
alpha = 0.6, # 指定透明度 -
value = income, # 添加数值标签 -
edgecolor = 'white', # 设置边界框为白色 -
linewidth =2 # 设置边框宽度为3 -
) -
# 设置标签大小为9 -
plt.rc('font', size=9) -
# 设置标题大小 -
plot.set_title('2018全球GDP(亿元)',fontdict = {'fontsize':15}) -
# 除坐标轴 -
plt.axis('off') -
# 除上边框和右边框刻度 -
plt.tick_params(top = 'off', right = 'off') -
# 图形展示 -
plt.show()
