python之利用pyecharts可视化（各种图表的绘制） |
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python之利用pyecharts可视化（各种图表的绘制）
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pyecharts可视化
pyecharts是基于Echart图表的一个类库，而Echart是百度开源的一个可视化JavaScript库。 简介： pyecharts主要基于web浏览器进行显示，绘制的图形比较多，包括折线图、柱状图、饼图、漏斗图、地图、极坐标图等，代码量很少，而且很灵活，绘制出来的图形很美观。 使用pyecharts时，需要安装相应的库，安装命令为： pip install pyecharts 图形绘制过程，基本上所有的图表类型都是这样绘制的： chart_name = Type() #初始化具体类型图表 chart_name .add() #添加数据及配置项 chart_name .render() #生成本地文件（html/svg/jpeg/png/pdf/gif） chart_name .render_notebook #在jupyter notebook中显示 常用图表绘制 柱状图利用Bar方法可以绘制柱状图
饼图常用于表现不同类别的占比情况。利用Pie方法可以绘制饼图。 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Page, Pie L1=['教授','副教授','讲师','助教','其他'] num = [20,30,10,12,8] c = Pie() c.add("", [list(z) for z in zip(L1,num)]) c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-职称类别比例")) c.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")) c.render_notebook()
玫瑰图绘制 from pyecharts.faker import Faker from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Page, Pie data = [45,86,39,52,68] labels = ['电脑','手机','彩电','冰箱','洗衣机'] c = Pie() c.add("",[list(z) for z in zip(wd, num)],radius=["40%", "55%"],center=[240,220],rosetype='radius') c.add("",[list(z) for z in zip(wd, num)],radius=["40%", "55%"],center=[620,220],rosetype='area') c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="玫瑰图")) c.render_notebook()
pyecharts中通过Funnel绘制漏斗图。 from pyecharts.charts import Funnel from pyecharts import options as opts %matplotlib inline data = [45,86,39,52,68] labels = ['电脑','手机','彩电','冰箱','洗衣机'] wf = Funnel() wf.add('电器销量图',[list(z) for z in zip(labels, data)], is_selected= True) wf.render_notebook()
pyecharts利用Scatter绘制散点图。 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Scatter week = ["周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六", "周日"] c = Scatter() c.add_xaxis(week) c.add_yaxis("商家A", [81,65,48,32,68,92,87]) c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Scatter-一周的销售额（万元）")) c.render_notebook()
pyecharts利用Kline绘制K线图。 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Kline data = [[2320.26, 2320.26, 2287.3, 2362.94],[2300, 2291.3, 2288.26, 2308.38],[2295.35, 2346.5, 2295.35, 2345.92]] c = Kline() c.add_xaxis(["2019/7/{}".format(i + 1) for i in range(31)]) c.add_yaxis("2019年7月份K线图", data) c.set_global_opts(yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True), xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True), title_opts=opts.TitleOpts(title="Kline-基本示例"),) c.render_notebook()
pyecharts利用Gauge绘制仪表盘。 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Gauge, Page c = Gauge() c.add("业务指标",[("完成率", 55.5)],axisline_opts=opts.AxisLineOpts( linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color=[(0.3, "#67e0e3"), (0.7, "#37a2da"), (1, "#fd666d")], width=30))) c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Gauge-不同颜色"), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)) c.render_notebook()
Pyecharts利用WordCloud绘制词云。 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Page, WordCloud from pyecharts.globals import SymbolType words = [ ("牛肉面", 7800),("黄河", 6181), ("《读者》杂志", 4386), ("甜胚子", 3055), ("五泉山", 2550)] c = WordCloud() c.add("", words, word_size_range=[20, 80]) c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="WordCloud-基本示例")) c.render_notebook()
自从 0.3.2 开始，为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts 项目的轻量化运行，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表（Geo、Map），可自行安装对应的地图文件包。 Windows下通过以下的pip命令进行安装： #安装全球国家地图，包括世界地图和 213 个国家 pip install echarts-countries-pypkg #安装中国省级地图，包括23 个省，5 个自治区 pip install echarts-china-provinces-pypkg #中国市级地图，包括370 个中国城市 pip install echarts-china-cities-pypkg在指定地图上的城市标示某天最高温度 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map temperature=[30,31,27,29,18] loc = ['兰州市','天水市','白银市','武威市','甘南藏族自治州'] c = Map() c.add("甘肃省", [list(z) for z in zip(loc, temperature)], "甘肃",is_roam=True) # is_roam是否开启鼠标缩放和平移漫游 c .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="甘肃省部分城市最高气温")) c.render_notebook()
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V1版本开始支持链式调用，如果不习惯链式调用的开发者依旧可以单独调用方法，上面代码为： 使用多个add_yaxis可以绘制并列柱状图。
通过参数圆形饼图radius可以绘制圆形饼图。
可以通过rich参数设置更多属性
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