Python数据可视化

2024-06-16 15:27| 来源: 网络整理| 查看: 265

内容介绍

本文介绍基于 Python3 的 Pyecharts 制作 Timeline（时间轴组件）时需要使用的设置参数和常用模板案例，可根据实际情况对案例中的内容进行调整即可。

使用 Pyecharts 进行数据可视化时可提供直观、交互丰富、可高度个性化定制的数据可视化图表。案例中的代码内容基于 Pyecharts 1.x 版本。

Timeline：时间线轮播多图

1.基本设置

class Timeline( # 初始化配置项，参考 `global_options.InitOpts` init_opts: opts.InitOpts = opts.InitOpts() ) def add_schema( # 坐标轴类型。可选： # 'value': 数值轴，适用于连续数据。 # 'category': 类目轴，适用于离散的类目数据，为该类型时必须通过 data 设置类目数据。 # 'time': 时间轴，适用于连续的时序数据，与数值轴相比时间轴带有时间的格式化，在刻度计算上也有所不同， # 例如会根据跨度的范围来决定使用月，星期，日还是小时范围的刻度。 # 'log' 对数轴。适用于对数数据。 axis_type: str = "category", # 时间轴的类型。可选: # 'horizontal': 水平 # 'vertical': 垂直 orient: str = "horizontal", # timeline 标记的图形。 # ECharts 提供的标记类型包括 'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangle', 'diamond', # 'pin', 'arrow', 'none' # 可以通过 'image://url' 设置为图片，其中 URL 为图片的链接，或者 dataURI。 symbol: Optional[str] = None, # timeline 标记的大小，可以设置成诸如 10 这样单一的数字，也可以用数组分开表示宽和高， # 例如 [20, 10] 表示标记宽为 20，高为 10。 symbol_size: Optional[Numeric] = None, # 表示播放的速度（跳动的间隔），单位毫秒（ms）。 play_interval: Optional[Numeric] = None, # 表示播放按钮的位置。可选值：'left'、'right'。 control_position: str = "left", # 是否自动播放。 is_auto_play: bool = False, # 是否循环播放。 is_loop_play: bool = True, # 是否反向播放。 is_rewind_play: bool = False, # 是否显示 timeline 组件。如果设置为 false，不会显示，但是功能还存在。 is_timeline_show: bool = True, # 是否反向放置 timeline，反向则首位颠倒过来 is_inverse: bool = False, # Timeline 组件离容器左侧的距离。 # left 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比， # 也可以是 'left', 'center', 'right'。 # 如果 left 的值为'left', 'center', 'right'，组件会根据相应的位置自动对齐 pos_left: Optional[str] = None, # timeline 组件离容器右侧的距离。 # right 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比。 pos_right: Optional[str] = None, # Timeline 组件离容器上侧的距离。 # left 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比， # 也可以是 'top', 'middle', 'bottom'。 # 如果 left 的值为 'top', 'middle', 'bottom'，组件会根据相应的位置自动对齐 pos_top: Optional[str] = None, # timeline 组件离容器下侧的距离。 # bottom 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比。 pos_bottom: Optional[str] = "-5px", # 时间轴区域的宽度, 影响垂直的时候时间轴的轴标签和轴之间的距离 width: Optional[str] = None, # 时间轴区域的高度 height: Optional[str] = None, # 时间轴的坐标轴线配置，参考 `series_options.LineStyleOpts` linestyle_opts: Union[opts.LineStyleOpts, dict, None] = None, # 时间轴的轴标签配置，参考 `series_options.LabelOpts` label_opts: Optional[opts.LabelOpts] = None, # 时间轴的图形样式，参考 `series_options.ItemStyleOpts` itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] = None, # Graphic 样式 graphic_opts: types.Graphic = None, # 『当前项』（checkpoint）的图形样式。 checkpointstyle_opts: types.TimeLinkCheckPoint = None, # 控制按钮』的样式。『控制按钮』包括：『播放按钮』、『前进按钮』、『后退按钮』。 controlstyle_opts: types.TimeLineControl = None, ) def add( # 图表实例 chart: Base, # 时间点 time_point: str )

2.时间轴 checkpoint 样式配置

class TimelineCheckPointerStyle( # ECharts 提供的标记类型包括 'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangle', 'diamond', 'pin', 'arrow', 'none' # 可以通过 'image://url' 设置为图片，其中 URL 为图片的链接，或者 dataURI。 # 可以通过 'path://' 将图标设置为任意的矢量路径。 # 这种方式相比于使用图片的方式，不用担心因为缩放而产生锯齿或模糊，而且可以设置为任意颜色。 # 路径图形会自适应调整为合适的大小。路径的格式参见 SVG PathData。 # 可以从 Adobe Illustrator 等工具编辑导出。 symbol: str = "circle", # 标记的大小。 symbol_size: Union[Numeric, Sequence[Numeric]] = 13, # 标记的旋转角度（而非弧度）。正值表示逆时针旋转。 symbol_rotate: Optional[Numeric] = None, # 如果 symbol 是 path:// 的形式，是否在缩放时保持该图形的长宽比。 symbol_keep_aspect: bool = False, # 标记相对于原本位置的偏移。 symbol_offset: Optional[Sequence[Union[str, Numeric]]] = None, # 『当前项』（checkpoint）的颜色。 color: str = "#c23531", # 『当前项』（checkpoint）的边框宽度。 border_width: Numeric = 5, # 『当前项』（checkpoint）的边框颜色。 border_color: str = "rgba(194,53,49,0.5)", # 『当前项』（checkpoint）在 timeline 播放切换中的移动，是否有动画。 is_animation: bool = True, # 『当前项』（checkpoint）的动画时长。 animation_duration: Numeric = 300, # 『当前项』（checkpoint）的动画的缓动效果。 animation_easing: str = "quinticInOut", )

3.时间轴控制按钮样式

class TimelineControlStyle( # 是否显示『控制按钮』。设置为 false 则全不显示。 is_show: bool = True, # 是否显示『播放按钮』。 is_show_play_button: bool = True, # 是否显示『后退按钮』。 is_show_prev_button: bool = True, # 是否显示『前进按钮』。 is_show_next_button: bool = True, # 『控制按钮』的尺寸，单位为像素（px）。 item_size: Numeric = 22, # 『控制按钮』的间隔，单位为像素（px）。 item_gap: Numeric = 12, # 『控制按钮』的位置。 # 当 timeline.orient 为 'horizontal'时，'left'、'right'有效。 # 当 timeline.orient 为 'vertical'时，'top'、'bottom'有效。 position: str = "left", # 『播放按钮』的『可播放状态』的图形。 # 可以通过 'image://url' 设置为图片，其中 URL 为图片的链接，或者 dataURI。 # 可以通过 'path://' 将图标设置为任意的矢量路径。 # 这种方式相比于使用图片的方式，不用担心因为缩放而产生锯齿或模糊，而且可以设置为任意颜色。 # 路径图形会自适应调整为合适的大小。路径的格式参见 SVG PathData。 # 可以从 Adobe Illustrator 等工具编辑导出。 play_icon: Optional[str] = None, # 同上 stop_icon: Optional[str] = None, # 同上 prev_icon: Optional[str] = None, # 同上 next_icon: Optional[str] = None, # 按钮颜色。 color: str = "#304654", # 按钮边框颜色。 border_color: str = "#304654", # 按钮边框线宽。 border_width: Numeric = 1, )

Demo 举例

1.时间轴&轴饼图

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Pie, Timeline from pyecharts.faker import Faker attr = Faker.choose() tl = Timeline() for i in range(2015, 2020): pie = ( Pie() .add( "商家A", [list(z) for z in zip(attr, Faker.values())], rosetype="radius", radius=["30%", "55%"], ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("某商店{}年营业额".format(i))) ) tl.add(pie, "{}年".format(i)) tl.add_schema(is_auto_play=True, play_interval=1000) # 自动播放，跳动的间隔为1000ms tl.render("timeline_pie.html")

01时间轴&轴饼图

2.时间轴&柱状图

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar, Timeline from pyecharts.commons.utils import JsCode from pyecharts.faker import Faker x = Faker.choose() tl = Timeline() for i in range(2015, 2020): bar = ( Bar() .add_xaxis(x) .add_yaxis("Shop A", Faker.values(),label_opts=opts.LabelOpts(position="right")) .add_yaxis("Shop B", Faker.values(),label_opts=opts.LabelOpts(position="right")) .reversal_axis() # 转置 .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts("{} 年销售额".format(i)), graphic_opts=[ opts.GraphicGroup( graphic_item=opts.GraphicItem( rotation=JsCode("Math.PI / 4"), bounding="raw", right=100, bottom=110, z=100, ), children=[ opts.GraphicRect( graphic_item=opts.GraphicItem( left="center", top="center", z=100 ), graphic_shape_opts=opts.GraphicShapeOpts( width=400, height=50 ), graphic_basicstyle_opts=opts.GraphicBasicStyleOpts( fill="rgba(0,0,0,0.3)" ), ), opts.GraphicText( graphic_item=opts.GraphicItem( left="center", top="center", z=100 ), graphic_textstyle_opts=opts.GraphicTextStyleOpts( text="{} 年销售额".format(i), font="bold 26px Microsoft YaHei", graphic_basicstyle_opts=opts.GraphicBasicStyleOpts( fill="#fff" ), ), ), ], ) ], ) ) tl.add(bar, "{} 年".format(i)) tl.add_schema(is_auto_play=True, play_interval=1000) # 自动播放，跳动的间隔为1000ms tl.render("timeline_bar.html")

02时间轴&柱状图

3.时间轴&桑基图

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Sankey, Timeline from pyecharts.faker import Faker tl = Timeline() names = ("Shop A", "Shop B", "Shop C") nodes = [{"name": name} for name in names] for i in range(2015, 2020): links = [ {"source": names[0], "target": names[1], "value": Faker.values()[0]}, {"source": names[1], "target": names[2], "value": Faker.values()[0]}, ] sankey = ( Sankey() .add( "销售额", nodes, links, linestyle_opt=opts.LineStyleOpts(opacity=0.2, curve=0.5, color="source"), label_opts=opts.LabelOpts(position="right"), ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="{} Shop（A, B, C）销售额".format(i)) ) ) tl.add(sankey, "{} 年".format(i)) tl.add_schema(is_auto_play=True, play_interval=1000) # 自动播放，跳动的间隔为1000ms tl.render("timeline_sankey.html")

03时间轴&桑基图

4.时间轴&地图

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map, Timeline from pyecharts.faker import Faker tl = Timeline() for i in range(2015, 2020): map0 = ( Map() .add("Shop A", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())], "china") .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="全国 {} 年销售额".format(i)), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200), ) ) tl.add(map0, "{} 年".format(i)) tl.add_schema(is_auto_play=True, play_interval=1000) # 自动播放，跳动的间隔为1000ms tl.render("timeline_map.html")

04时间轴&地图

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