pyecharts可视化绘图

简介
pyecharts安装
柱状图(体验一下pyecharts)
全局配置
- 统揽都有哪些构件
- 坐标轴相关操作
- - 关闭坐标轴的显示
  - 自定义轴
  - 更改坐标轴数据类型
  - 双y轴
直方图
折线图
面积图
气泡效果散点图
自定义图形
GEO自定义
关闭坐标轴显示
自定义坐标轴标签文本
自定义图例图形
缩略轴
XY轴翻转
设置动画效果
视觉组件
设置分割区域
效果折线图
GEO自定义
饼图自定义
散点图添加视觉组件
定义样式

简介

pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的Python库。Echarts是百度开源的一个数据可视化 JS 库，可以生成一些非常酷炫的图表。
是一款将Python与ECharts相结合的强大的数据可视化工具，
使用pyecharts可以让开发者轻松的实现大数据的可视化.

pyecharts绘制图表的基本语法如下：

from pyecharts import chart_name 
add()  #添加图表的各项数据。
render() # 将图表生成为可视化的html网页

pyecharts安装

pip install pyecharts

如果需要，安装对应的地图文件包

pip install echarts-countries-pypkg，安装全球国家地图
pip install echarts-china-provinces-pypkg，安装中国省级地图
pip install echarts-china-cities-pypkg，安装中国市级地图

import pyecharts  
print(pyecharts.__version__)

柱状图(体验一下pyecharts)

cate = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
data1 = [123, 153, 89, 107, 98, 23]
data2 = [56, 77, 93, 68, 45, 67]
# 1.x版本支持链式调用
bar = (Bar()
       .add_xaxis(cate)
       .add_yaxis('电商渠道', data1)
       .add_yaxis('门店', data2)
       .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题"))
      )

bar.render("first.html")

不同系列的数据使用相同的stack值会堆叠在一起；

from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.faker import Faker


def bar_stack():
    bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme='light',
                                      width='1000px',
                                      height='600px'))
    bar.add_xaxis(Faker.choose())
    # stack值一样的系列会堆叠在一起
    bar.add_yaxis('A', Faker.values(), stack='stack1')
    bar.add_yaxis('B', Faker.values(), stack='stack1')
    bar.add_yaxis('C', Faker.values(), stack='stack2')
    return bar



chart = bar_stack()
chart.render("render.html")

全局配置统揽都有哪些构件

可以通过全局配置(.set_global_opts():)控制以下区域

坐标轴相关操作关闭坐标轴的显示

from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.faker import Faker


def bar_with_axis_off():
    bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme='light',
                                      width='1000px',
                                      height='600px'))
    bar.add_xaxis(Faker.choose())
    bar.add_yaxis('', Faker.values())
    # 碰上类目标签过长的时候，可以选择关闭坐标轴，直接显示在图形中
    bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='insideLeft', formatter='{b}:{c}'))
    bar.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False),
                        yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_show=False))
    bar.reversal_axis()
    return bar


chart = bar_with_axis_off()
chart.render("close_options.html")

自定义轴

from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts
import random

x_data = list(range(2010, 2020))
y_data = [random.randint(20, 200) for _ in range(len(x_data))]


def bar_with_custom_axis_label():
    bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme='light',
                                      width='1000px',
                                      height='600px'))
    bar.add_xaxis(x_data)
    bar.add_yaxis('', y_data)

    bar.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(
        # 自定义坐标轴标签，在年份后加上`年`
        axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{value}年')))
    return bar


chart = bar_with_custom_axis_label()
chart.render("DIY_label.html")

更改坐标轴数据类型

x轴默认数据类型是使用离散型，在使用散点图的时候可调整为数值型；

from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts
import random

x_data = [random.randint(0, 20) for _ in range(100)]
y_data = [random.randint(0, 50) for _ in range(100)]


def scatter_with_value_xaxis():
    scatter = Scatter(init_opts=opts.InitOpts(theme='light',
                                              width='1000px',
                                              height='600px'))
    scatter.add_xaxis(x_data)
    scatter.add_yaxis('', y_data)
    # X轴默认数据类型为离散数据，设置为数值型
    scatter.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"))
    return scatter

chart = scatter_with_value_xaxis()
chart.render("set_global_optsset_global_opts.html")

双y轴

from pyecharts.charts import *
from pyecharts import options as opts
import random

x_data = ['香蕉', '梨子', '水蜜桃', '核桃', '西瓜', '苹果']
y_data_1 = [random.randint(10, 50) for _ in range(len(x_data))]
y_data_2 = [random.randint(100, 500) for _ in range(len(x_data))]


def bar_line_combine_with_two_axis():
    bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme='light',
                                      width='1000px',
                                      height='600px'))
    bar.add_xaxis(x_data)
    # 添加一个Y轴
    bar.extend_axis(yaxis=opts.AxisOpts())
    bar.add_yaxis('左边Y轴', y_data_1, yaxis_index=0)

    line = Line(init_opts=opts.InitOpts(theme='light',
                                        width='1000px',
                                        height='600px'))
    line.add_xaxis(x_data)
    # 将line数据通过yaxis_index指向后添加的Y轴
    line.add_yaxis('右边Y轴', y_data_2, yaxis_index=1)

    bar.overlap(line)
    return bar


chart = bar_line_combine_with_two_axis()
chart.render("double_Y_axsi.html")

直方图折线图面积图气泡效果散点图自定义图形 GEO自定义关闭坐标轴显示自定义坐标轴标签文本自定义图例图形缩略轴 XY轴翻转设置动画效果视觉组件设置分割区域效果折线图 GEO自定义饼图自定义散点图添加视觉组件定义样式

pyecharts可视化绘图

大数据系统相关栏目本月热门文章