【Python基础】惊叹，Pyecharts绘制饼图原来可以如此漂亮！ |
您所在的位置：网站首页 › 数据分析圆饼图 › 【Python基础】惊叹，Pyecharts绘制饼图原来可以如此漂亮！ |
【Python基础】惊叹，Pyecharts绘制饼图原来可以如此漂亮！
|
来源：Python数据之道 作者：Peter 整理：Lemon 利用Pyecharts玩转饼图饼图在实际的可视化要求中是非常常见的，它能够很好显示个体的占比或者数据情况。本文中讲解的是如何利用 pyecharts 来绘制各种满足不同需求的饼图，包含： 基础饼图+改变饼图位置颜色 环状饼图 内嵌饼图 多饼图 玫瑰图 开始之前，先来看看部分效果： 注：文末提供本文的源码获取方式，供大家练习 导入库本文中使用的还是 pandas+pyecharts 组合，在jupyter notebook 中进行绘图。首先导入所需要的各种库： 我们自行模拟了一份消费数据，包含5个消费项目：住宿+餐饮+交通+服装+红包，具体数据如下： # 生成数据 df = pd.DataFrame({"消费":["住宿","餐饮","交通","服装","红包"], "数据":[2580,1300,500,900,1300] }) df将消费和数据中的具体数据转成列表形式： 代码的具体解释见注释： c = ( Pie() .add("", [list(z) for z in zip(x_data, y_data)]) # zip函数两个部分组合在一起list(zip(x,y))-----> [(x,y)] .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-月度开支")) # 标题 .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")) # 数据标签设置 ) c.render_notebook()上面生成的饼图是使用 pyecharts 自带的颜色和位置，有时候我们需要做下改变： 现在我们生成的饼图如下显示： 颜色变成了我们设置的颜色 位置更靠左了 上面的图例是水平方向排列的，而且个数比较少。如果我们的图例比较多，需要改成竖直方向，同时实现翻页滚动功能。 在这里我们使用的是 pyecharts 中自带的数据： 1、Faker.choose() ：是用来生成数据标签，有3种不同的取值情况 2、Faker.values() 是用来生成具体的数据，随机生成 还是通过上面的绘图方法，加入数据同时添加各种配置项： 环状饼图主要是通过 add 方法中的 radius 参数来实现的。实现过程如下： x_data = ["小明", "小红", "张三", "李四", "王五"] y_data = [335, 310, 234, 135, 548] c = ( Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="1600px", height="1000px")) # 图形的大小设置 .add( series_name="访问来源", data_pair=[list(z) for z in zip(x_data, y_data)], radius=["15%", "50%"], # 饼图内圈和外圈的大小比例 center=["30%", "40%"], # 饼图的位置：左边距和上边距 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True), # 显示数据和百分比 ) .set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="left", orient="vertical")) # 图例在左边和垂直显示 .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts( trigger="item", formatter="{a} {b}: {c} ({d}%)" ), ) c.render_notebook()可以看到图形的中间是空的 内嵌饼图是指将两个甚至多个环状饼图放在一起，实现代码过程如下： import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Pie from pyecharts.globals import ThemeType # 内部饼图 inner_x_data = ["直达", "营销广告", "搜索引擎","产品"] inner_y_data = [335, 679, 548, 283] inner_data_pair = [list(z) for z in zip(inner_x_data, inner_y_data)] # [['直达', 335], ['营销广告', 679], ['搜索引擎', 1548], [‘产品’, 283]] # 外部环形（嵌套） outer_x_data = ["搜索引擎", "邮件营销", "直达", "营销广告", "联盟广告", "视频广告", "产品", "百度", "谷歌","邮件营销", "联盟广告"] outer_y_data = [335, 135, 147, 102, 220, 310, 234, 135, 648, 251] outer_data_pair = [list(z) for z in zip(outer_x_data, outer_y_data)] c = ( # 初始化 Pie(init_opts=opts.InitOpts( width="900px", # 设置图形大小 height="800px", theme=ThemeType.SHINE)) # 选择主题 # 内部饼图 .add( series_name="版本3.2.1", # 图形名称 center=["50%", "35%"], # 饼图位置 data_pair=inner_data_pair, # 系列数据项，格式为 [(key1, value1), (key2, value2)] radius=["25%", "40%"], # 饼图半径 数组的第一项是内半径，第二项是外半径 label_opts=opts.LabelOpts(position='inner'), # 标签设置在内部 ) # 外部嵌套环形图 .add( series_name="版本3.2.9", # 系列名称 center=["50%", "35%"], # 饼图位置 radius=["40%", "60%"], # 饼图半径 数组的第一项是内半径，第二项是外半径 data_pair=outer_data_pair, # 系列数据项，格式为 [(key1, value1), (key2, value2)] # 标签配置项 label_opts=opts.LabelOpts( position="outside", formatter="{a|{a}}{abg|}\n{hr|}\n {b|{b}: }{c} {per|{d}%} ", background_color="#eee", border_color="#aaa", border_width=1, border_radius=4, rich={ "a": {"color": "#999", "lineHeight": 22, "align": "center"}, "abg": { "backgroundColor": "#e3e3e3", "width": "100%", "align": "right", "height": 22, "borderRadius": [4, 4, 0, 0], }, "hr": { "borderColor": "#aaa", "width": "100%", "borderWidth": 0.5, "height": 0, }, "b": {"fontSize": 16, "lineHeight": 33}, "per": { "color": "#eee", "backgroundColor": "#334455", "padding": [2, 4], "borderRadius": 2, }, }, ), ) # 全局配置项 .set_global_opts( xaxis_opts = opts.AxisOpts(is_show = False), #隐藏X轴刻度 yaxis_opts = opts.AxisOpts(is_show = False), #隐藏Y轴刻度 legend_opts = opts.LegendOpts(is_show = True), #隐藏图例 title_opts = opts.TitleOpts(title = None), #隐藏标题 ) # 系统配置项 .set_series_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts( trigger="item", formatter="{a} {b}: {c} ({d}%)" ), label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True) # 隐藏每个触角标签 ) ) c.render_notebook()有时候我们需要将多个图形放在一个大画布中，需要用到子图的制作。 在下面的代码中每个 add() 都是一个图形的绘制，我们绘制了4个饼图；同时center指定每个图形的位置，radius指定每个饼图内外圈的大小 c = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(["剧情", "其他"], [30, 70])], center=["20%", "30%"], # 位置 radius=[60, 80], # 每个饼图内外圈的大小 ) .add( "", [list(z) for z in zip(["奇幻", "其他"], [40, 60])], center=["55%", "30%"], radius=[60, 80], ) .add( "", [list(z) for z in zip(["爱情", "其他"], [24, 76])], center=["20%", "70%"], radius=[60, 80], ) .add( "", [list(z) for z in zip(["惊悚", "其他"], [11, 89])], center=["55%", "70%"], radius=[60, 80], ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-多饼图基本示例"), legend_opts=opts.LegendOpts( type_="scroll", pos_top="20%", pos_left="80%", orient="vertical" ), ) ) c.render_notebook()玫瑰图中每个部分的大小和粗细都是不同的 v = Faker.choose() c = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(v, Faker.values())], # 两个值 radius=["30%", "60%"], # 大小 center=["25%", "50%"], # 位置 rosetype="radius", label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), # 不在图形上显示数据 ) .add( "", [list(z) for z in zip(v, Faker.values())], radius=["30%", "60%"], center=["75%", "50%"], rosetype="area", ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-玫瑰图示例")) ) c.render_notebook()作者简介 Peter，硕士毕业僧一枚，从电子专业自学Python入门数据行业，擅长数据分析及可视化。喜欢数据，坚持跑步，热爱阅读，乐观生活。个人格言：不浮于世，不负于己 个人站点：www.renpeter.cn，欢迎常来小屋逛逛 源码文件获取为方便大家练习，已将整理好的源代码（jupyter notebook文件）分享给各位同学，大家可以在作者的公众号 「柠檬数据」 回复 pie2020 来获取。 往期精彩回顾 适合初学者入门人工智能的路线及资料下载机器学习及深度学习笔记等资料打印机器学习在线手册深度学习笔记专辑《统计学习方法》的代码复现专辑 AI基础下载机器学习的数学基础专辑 获取本站知识星球优惠券，复制链接直接打开： https://t.zsxq.com/qFiUFMV 本站qq群704220115。 加入微信群请扫码： |
【本文地址】
今日新闻 |
推荐新闻 |