Python：从多维数据渲染图表

Question

我正在编写一个脚本来根据多维数组数据呈现饼图，并且正在努力保持每个步骤的同步。

这是我的代码，例如一些虚拟数据（动物类型）：

def parse_data(chart):
    print("\n=====Chart Data=====")
    for a, b in chart.items(): # the dictionary "chart" has items - key:a value:b
        output = [] # list of what to print to the console
        output.append(str(a)) # key:a - the name of the superset
        if type(b) is float: # if there are no subsets and the value is a float...
            output.append(': ' + str(b) + '%') # add that number (%) to the console output list
        elif type(b) is list: # else if there are subsets they'll be in a list
            for c in b:
                for d, e in c.items():
                    output.append('\n  ' + str(d) + ': ' + str(e) + '%')
        else: # if 'b' is neither a float nor a list
            print('Error: Data could not be parsed correctly.')
        print('\n' + ''.join(map(str, output))) # put the output list together and print it

chart_data = {
    "Mammal Group": [{"Hamster":23.1}, {"Yeti":16.4}],
    "Platypus": 14.2,
    "Reptile Group": [{"Snake":4.0}, {"Komodo Dragon":0.7}]
}

parse_data(chart_data)

控制台输出为：

=====Chart Data=====

Mammal Group
  Hamster: 23.1%
  Yeti: 16.4%

Platypus: 14.2%

Reptile Group
  Snake: 4.0%
  Komodo Dragon: 0.7%

到目前为止，这一切看起来都很好。组/超集由内部切片表示，子集由外部切片表示。请注意，有些动物（鸭嘴兽）不属于某个组，它们的名字旁边直接列出了一个百分比。其他动物是一些更大的群体/超集的子集。下一步是获取该数据并逐组将数据发送到要渲染的函数。

这是一个模型动画，我认为渲染的顺序是合乎逻辑的：超集，然后是该超集的子集，然后移动到下一个超集（如果有的话）。如果没有父超集（鸭嘴兽），跳过超集的渲染，让子集占据内部和外部区域）。最终图表不会动画化；这只是为了演示顺序。

创建每个切片时，需要跟踪起始角度和结束角度。并且这些角度对于子集切片将不同于超集切片。这需要以某种方式进行跟踪，以便在渲染一组后，将角度标记放置在其末尾，准备制作下一个切片。

我已经让渲染功能正常工作，但试图逐片为其提供正确的数据让我抓狂。如何以有组织的方式提取chart_data 以提供给渲染功能？感谢您的帮助！

Answer 1

虽然其他人不太可能需要编写类似这样的代码，但由于我已经找到了解决方案并且我不想让这个问题悬而未决，但我将尝试解释我的解决方案。任何好奇的人都可以继续阅读......

我通过创建两个空列表来解决这个问题 - 一个用于“超集”内部切片，一个用于“子集”外部切片，然后在图表数据迭代时填充它们。尽管子集切片始终是原始图表数据结构中超集切片的子代，但无需保留该结构即可呈现图表。

没有子集的超集被添加到超级和子列表中，但这在最终的饼图中是不可见的。要理解“不可见”的含义，想象模型图像中的蓝色切片实际上是由一个内段和外段组成，一个在另一个旁边。如果饼图展开并布置成两条平行的直线轨道，它们仍然会相互对齐，因为它们具有相同的百分比。

但应该只标记一个，并且在外部区域有更多的文本空间。因此，不包含子集切片的超集切片会删除其名称标签并设置为数据类型None。这些名称标签被移动到每个相邻的子集切片。标记为None 的切片将不会被渲染，但位置标记将旋转该切片的百分比。以模型图像为例，这允许从绿色超集切片的末端移动到橙色超集切片的开头，而不会在蓝色切片“上方”绘制不需要的第二个切片。 （将内部超集切片想象成覆盖在外部子集切片之上。）

大多数阅读本文的人可能都知道，将None 数据类型作为字典中的键不会多次起作用。例如，条目"Platypus" : 14.2 将导致None : 14.2，这将被"Jabberwock" : 41.6 覆盖为None : 41.6。因此，我决定先将字典 chart_data 转换为列表，然后再将其格式化为图表。

随着迭代的发生，子集切片的百分比得到统计，以便它们的父超集组在大小上匹配它们。 （大小意味着宽度如果布置在两条平行轨道上，旋转角度如果在饼图中查看。）

最后，我输入了一些代码来检查图表百分比加起来是否为 100。

chart_data = {
    "Mammal Group": [{"Hamster":23.1}, {"Yeti":16.4}],
    "Platypus": 14.2,
    "Reptile Group": [{"Snake":4.0}, {"Komodo Dragon":0.7}],
    "Jabberwock" : 41.6
}

track_sup = []
track_sub = []

def dict_to_list(dict): # converts a dictionary to a list (nested dictionaries are untouched)
    new_list = []
    for key, value in dict.items():
        super_pair = [key, value]
        new_list.append(super_pair)
    return new_list

def format_data(dict_data):
    global track_sup
    global track_sub
    track_sup = []
    track_sub = []
    print('\n\n\n====== Formatting data ======')
    super_slices = dict_to_list(dict_data) # convert to list to allow more than one single super slice (their labels are type: None)
    chart_perc = 0.0 # for checking that the chart slices all add up to 100%
    i = 0
    while i < len(super_slices):
        tally = 0.0 # for adding up subset percentages to get each superset percentage
        is_single = True # supersets single by default
        super_slice = super_slices[i]
        slice_label = ''
        super_pair = []
        sub_pair = []
        if type(super_slice[1]) == list: # if [1] is a list, there are sub slices
            is_single = False # mark superset as containing multiple subsets
            slice_label = super_slice[0]
            sub_slices = super_slice[1]
            j = 0
            while j < len(sub_slices): # iterate sub slices to gather label names and percentages
                sub_slice = sub_slices[j]
                for k, v in sub_slice.items(): # in each dict, k is a label and v is a percentage
                    v = float(v)
                    tally = tally + v # count toward super slice (group) percentage
                    chart_perc = chart_perc + v # count toward chart total percentage
                    sub_pair = [k, v] # convert each key-value pair into a list
                    print(str(sub_pair[0]) + ' ' + str(sub_pair[1]) + ' %')
                    track_sub.append(sub_pair) # append this pair to final sub output list
                j = j + 1
            print('Group [' + slice_label + '] combined total is ' + str(tally) + ' % \n')
        elif type(super_slice[1]) == float: # this super slice (group) contains no sub slices
            slice_label = super_slice[0]
            tally = super_slice[1] # no sub slice percentages to add up
            chart_perc = chart_perc + super_slice[1] # count toward chart total percentage
            sub_pair = [slice_label, tally] # label drops to the sub slot as it only labels itself
            track_sub.append(sub_pair) # append this pair to final sub output list
            print(slice_label + ' ' + str(tally) + ' %  (Does not belong to a group)\n')
        else:
            print('Error: Could not format data.')
        
        if is_single == True:
            slice_label = None # label removed for each single slice - only the percentage is used (for spacing)
            
        super_pair = [slice_label, tally] # pair up each label name and super slice percentage in a list
        track_sup.append(super_pair) # append this pair to final super output list
        
        i = i + 1
        
    chart_perc = round(chart_perc, 6) # round to 6 decimal places
    short = 0.0
    if chart_perc == 100.0:
        print('______ Sum of all chart slices is 100 % ______\n')
    else:
        print('****** WARNING: Chart slices do not add up to 100 % ! ******')
        short = round(100.0 - chart_perc, 6)
        print('Sum of all chart slices is only ' + str(chart_perc) + ' %  (Falling short by ' + str(short) + ' %)\n')

format_data(chart_data)
print(track_sup)
print(track_sub)

以及由此产生的控制台输出：

====== Formatting data ======
Hamster 23.1 %
Yeti 16.4 %
Group [Mammal Group] combined total is 39.5 % 

Platypus 14.2 %  (Does not belong to a group)

Snake 4.0 %
Komodo Dragon 0.7 %
Group [Reptile Group] combined total is 4.7 % 

Jabberwock 41.6 %  (Does not belong to a group)

______ Sum of all chart slices is 100 % ______

[['Mammal Group', 39.5], [None, 14.2], ['Reptile Group', 4.7], [None, 41.6]]
[['Hamster', 23.1], ['Yeti', 16.4], ['Platypus', 14.2], ['Snake', 4.0], ['Komodo Dragon', 0.7], ['Jabberwock', 41.6]]

track_sup 和 track_sub 是两个列表，其数据显示在最后两行输出中，实际用于渲染图表。