python pyecharts庫的用法大全
什麼是pyecharts?
pyecharts 是一個用於生成 Echarts 圖表的類庫。
echarts 是百度開源的一個數據可視化 JS 庫,主要用於數據可視化。pyecharts 是一個用於生成 Echarts 圖表的類庫。實際上就是 Echarts 與 Python 的對接。
使用 pyecharts 可以生成獨立的網頁,也可以在 flask , Django 中集成使用。
pyecharts包含的圖表#
Bar(柱狀圖/條形圖)
Bar3D(3D 柱狀圖)
Boxplot(箱形圖)
EffectScatter(帶有漣漪特效動畫的散點圖)
Funnel(漏鬥圖)
Gauge(儀表盤)
Geo(地理坐標系)
Graph(關系圖)
HeatMap(熱力圖)
Kline(K線圖)
Line(折線/面積圖)
Line3D(3D 折線圖)
Liquid(水球圖)
Map(地圖)
Parallel(平行坐標系)
Pie(餅圖)
Polar(極坐標系)
Radar(雷達圖)
Sankey(桑基圖)
Scatter(散點圖)
Scatter3D(3D 散點圖)
ThemeRiver(主題河流圖)
WordCloud(詞雲圖)
用戶自定義
Grid 類:並行顯示多張圖
Overlap 類:結合不同類型圖表疊加畫在同張圖上
Page 類:同一網頁按順序展示多圖
Timeline 類:提供時間線輪播多張圖
pyecharts安裝
pip install pyecharts
下面給大傢介紹python pyecharts庫的使用,一起看看!
現在下載的庫都是1.x版本的,使用方法和以前有很大區別
加載
from pyecharts.charts import Line, Bar, Funnel from pyecharts.faker import Faker import pyecharts.options as opts from pyecharts.commons.utils import JsCode
折線圖的繪制
最簡單的版本
line1 = ( Line() .add_xaxis(['2015', '2016', '2017', '2018', '2019']) .add_yaxis('進入黨政機關及事業單位的比例%', [30.23, 15.06, 17.6, 16.56, 18.51]) ) line1.render_notebook()
高級版本
多條線,圖片大小,設置標題、圖例及其位置,缺失數據的繪制,給圖例也加上顏色進行區分
# https://blog.csdn.net/seakingx/article/details/105531515 繪制百分數 # https://www.freesion.com/article/2819552517/ 圖例添加顏色,color參數,非linestyle_opts的子參數 line1 = ( Line(init_opts=opts.InitOpts(width="600px", height="400px")) .add_xaxis(['2015', '2016', '2017', '2018', '2019']) .add_yaxis('進入黨政機關及事業單位的比例%', [30.23, 15.06, 17.6, 16.56, 18.51], label_opts=opts.LabelOpts(formatter=JsCode("function (params) {return params.value[1] + '%'}")) ) .add_yaxis('簽約國企、私企和三資企業比例%', [69.78, 84.78, None, 82.67, 81.33], label_opts=opts.LabelOpts(formatter=JsCode("function (params) {return params.value[1] + '%'}")), #linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color='yellow', width=2) #linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2), color='blue' ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='南開大學本科生的就業去向及比例', pos_right='50%' ), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right='10%', pos_top='10%', orient='vertical') ) #.render('南開本科.html') ) line1.render_notebook()
render()與render_notebook的報錯和無反應:
line1有render代碼時,就不能在代碼裡添加render_notebook瞭,否則報錯: AttributeError: ‘str’ object has no attribute ‘render_notebook’
條形圖和折線圖的結合
最簡單的形式
x = Faker.choose() scatter1 = ( Bar() .add_xaxis(x) .add_yaxis("商傢A", Faker.values(), yaxis_index=0) # 設置副坐標軸時,必須加這個命令,這個命令並不能決定主副坐標軸 .extend_axis(yaxis=opts.AxisOpts(type_="value", name="商傢A", position="left")) .set_global_opts(yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value", name="商傢B", position="right")) ) # 下面的圖裡隻能設置個index scatter2 = ( Line() .add_xaxis(x) .add_yaxis("商傢B", [v/1000 for v in Faker.values()], yaxis_index=1) ) scatter1.overlap(scatter2) scatter1.render_notebook()
副坐標軸的使用和坐標軸范圍、刻度大小的設置,添加坐標軸的標簽
# 繪制條形圖 bar=( Bar() .add_xaxis(['2014', '2015', '2016', '2017', '2018', '2019', '2020', '2021']) .add_yaxis('招錄職位數', [11729, 13475, 15659, 15583, 16144, 9657, 13549, 13172]) .add_yaxis('招錄人數', [19538, 22249, 27817, 27061, 28533, 14537, 24128, 25726]) # 設置副坐標軸 .extend_axis(yaxis=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} 萬"), interval=30, max_=180, min_=0) # 設置坐標軸的區間長度 ) #.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="歷年公務員考試數據", pos_right='45%'), # 設置標題及標題的位置 legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right='10%', # 設置圖例的位置 #pos_top='10%', orient='vertical'), # 不同圖例之間是豎著排放的 #max_=40000, 這裡沒有這個lim參數,在坐標軸裡面可以設置 # 設置主坐標軸配置項 yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} 人"), max_=50000) # 設置坐標軸的范圍 lim ) ) # 繪制折線圖(也可以不加括號) line = Line().add_xaxis(['2014', '2015', '2016', '2017', '2018', '2019', '2020', '2021']).add_yaxis("報名人數", [152, 140.9, 139.46, 148.63, 138, 137.93, 140, '-'], yaxis_index=1, #如果不加該參數,就沒有副坐標軸,這樣不同量級的數據就會出現問題 label_opts=opts.LabelOpts(formatter=JsCode("function (params) {return params.value[1] + '萬'}")) ) # 兩個圖形疊加起來 bar.overlap(line) bar.render("overlap_bar_line.html") bar.render_notebook()
繪制漏鬥圖
最簡單的繪制方法
# 主要是數據格式和其他的不一致 funnel = ( Funnel() .add("商城漏鬥", [ list(two_values) for two_values in zip(['召回', '粗排', '精排'], [100, 80, 10]) ]) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}次")) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="請求過濾的漏鬥分析")) ) funnel.render_notebook()
復雜點的繪制方法
# https://zhuanlan.zhihu.com/p/63976935 一些參考 funnel = ( Funnel(init_opts=opts.InitOpts(width="600px", height="400px")) #是寬和高,而不是像素 #Funnel() .add("商城漏鬥", [ list(two_values) sfor two_values in zip(['召回', '粗排', '精排'], [100, 80, 10]) ]) #.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), #markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),])) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}, {d}%")) # d是每個數值占總體的比重 # 百分比這裡建議傳入一組新的y數據(用每個數據除以一個數值) https://zhuanlan.zhihu.com/p/63976935 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="請求過濾的漏鬥分析"), #yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{data} {value}%')) #"{value} 人" ) ) funnel.render_notebook()
到此這篇關於python pyecharts庫的用法大全的文章就介紹到這瞭,更多相關python pyecharts庫內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!
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