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Python可视化神器1-Pyecharts绘图详细教程-初识Pyecharts

时间:2025-01-22 09:29:05浏览次数:3  
标签:bar pyecharts render Python html add 初识 Pyecharts opts

前言

文档位于 pyecharts - A Python Echarts Plotting Library built with love.

示例位于 Document

echarts

官网 https://www.echartsjs.com/zh/index.html

1. 简介

1.1 Pyecharts 是什么

  • Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时,Pyecharts 诞生了
  • 可以理解为 Pyecharts 是实现 Echarts 与 Python 对接的一个库

1.2 Pyecharts 特性

  • 简洁的 API 设计,使用如丝滑般流畅,支持链式调用
  • 囊括了 30+ 种常见图表,应有尽有
  • 支持主流 Notebook 环境,Jupyter Notebook 和 JupyterLab
  • 可轻松集成至 Flask,Django 等主流 Web 框架
  • 高度灵活的配置项,可轻松搭配出精美的图表
  • 详细的文档和示例,帮助开发者更快的上手项目
  • 多达 400+ 地图文件以及原生的百度地图,为地理数据可视化提供强有力的支持

2. 安装

2.1 Pyecharts 版本

Pyecharts一共有三个大版本:V0.X 、 V1.X 、V2.X ,版本之间差别比较大!,v0.5.X 和 v1 间不兼容,v1 是一个全新的版本,详见 ISSUE#892ISSUE#1033

v0.5.X

支持 Python2.7,3.4+

经开发团队决定,0.5.x 版本将不再进行维护,0.5.x 版本代码位于 05x 分支,文档位于 05x-docs.pyecharts.org

v1

仅支持 Python3.6+

新版本系列将从 v1.0.0 开始,文档位于 pyecharts.org,即本文档。

v2

支持 Python3.6 ~ Python 3.11

新版本系列从 Echarts 4 切换到 Echarts 5

宏哥本系列用的 Pyecharts 版本是2.0.4  ! 如下图所示:

谨记:不要装错啦!不同版本有些图参数设置不一样!

2.2安装

(1)直接 pip 安装:

pip(3) install pyecharts==2.0.4

 显示successfully,表示安装成功!!!

但宏哥实测时发现,由于墙的原因,下载时会出现断线和速度过慢的问题导致下载失败,所以建议通过清华镜像来进行下载:

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyecharts

(2)源码安装

$ git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git
$ cd pyecharts
$ pip install -r requirements.txt
$ python setup.py install
# 或者执行 python install.py

(3)查看已安装版本:

import pyecharts
print(pyecharts.__version__)

2.3 常用安装方式

pip install xxx(库名)
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ xxx(库名)

常用的国内镜像源:

2.4 安装地图文件(可选)

后期涉及到地图部分的可视化,所以这里就把地图包先装上(如果自己的可视化不包含地图,可以先不装,需要的时候再装也可以):

  • 全球国家地图: echarts-countries-pypkg
  • 中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg
  • 中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg
pip install pyecharts
pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg

3.pyecharts常用的方法

(1)add(...)主要方法,用于加载要绘制的图表数据和设置各种配置。

(2)show_config();打印输出图标的所有配置项信息

(3)render(“xxx.html”):用于绘制生成html文件,默认在根目录下生成一个html文件,当未指定要绘制的文件名称,默认render.html。支持设置文件保存位置。

4.绘制图表的基本步骤

(1)初始化图表类型

Xxx=图表类型()

chart_name = Type() #初始化具体类型图表

例如,绘制柱图

mybar=Bar()

(2)添加配置项

xxx.add(.....)

add() #加数据及配置项,基本都在操作这个函数

(3)生成html文件

xxx.render(“xxx.html”)

render() #生成 .html文件,可设置文件类型

5. 图表类型

5.1 直角坐标系图表

  • Bar: 柱状图/条形图
  • Boxplot: 箱形图
  • EffectScatter: 连清特效散点图
  • HeatMap: 热力图
  • Kline/Candlestick: K线图
  • Line: 折线/面积图
  • PictorialBar: 象形柱状图
  • Scatter: 散点图
  • Overlap: 层查多图

5.2 基本图表

  • Calendar: 日历图
  • Funnel: 漏斗图
  • Gauge: 仪表盘
  • Graph: 关系图
  • Liquid: 水球图
  • Parallel: 平行坐标系
  • Pie: 饼图
  • Polar: 极坐标系
  • Radar: 雷达图
  • Sankey: 桑基图
  • Sunburst: 旭日图
  • ThemeRiver:主题河流图
  • WordCloud: 词云图

5.3 树形图表

  • Tree:树图
  • TreeMap:矩形树图

5.4 地理图表

  • Geo:地理坐标系
  • Map:地图
  • BMap:百度地图

5.5. 3D图表

  • Bar3D: 3D柱状图
  • Line3D: 3D折线图
  • Scatter3D: 3D散点图
  • Surface3D: 3D曲面图
  • Lines3D:3D 路径图
  • Map3D-三维地图
  • GraphGL-GL关系图

5.6. 组合图表

  • Grid: 并行多图
  • Page: 顺序多图
  • Tab: 选项卡多图
  • Timeline: 时间线轮播多图

5.7. HTML组件

  • Component 通用配置项
  • Table: 表格
  • Image: 图像

6. 绘图输出

6.1 输出到 jupyter notebook

# 将图形渲染到 notebook
def render_notebook()

6.2 输出到 html 文件

def render(
 # 生成图片路径
 path: str = "render.html",

 # 模板路径
 template_name: str = "simple_chart.html",

 # jinja2.Environment 类实例,可以配置各类环境参数
 env: Optional[Environment] = None,
)

7.图形设置

图形的设置方法都是同宗同源,大致主要为以下几种:

1、设置颜色:

.add_yaxis( "商家A", Faker.values(), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='red')

2、设置间距与宽度:通过添加gap百分比,默认为类目间距的 20%

.add_yaxis('门店', data2,category_gap="50%")

3、设置是否显示数据:通过添加label_opts = opts.LabelOpts(is_show=False)

.add_yaxis('MSE', data1,label_opts = opts.LabelOpts(is_show=False))

4、设置平均线:

.add_yaxis('MSE', data1, markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")])

5、设置y轴显示数据的范围:在.set_global_opts里添加yaxis_opts=opts.AxisOpts(min_=0.35,)min_和max_

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="MSE", subtitle="MSE与决策树数量关系图"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(min_=0.35,max_=0.6))

6、设置datazoom_opts拉动条形轴:在.set_global_opts里添加datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()],

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="MSE", subtitle="MSE与决策树数量关系图"), datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()], yaxis_opts=opts.AxisOpts(min_=0.33,))

7、设置画布大小:

Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="720px", height="680px"))

8、设置图形中的竖直区域

.set_series_opts( markarea_opts=opts.MarkAreaOpts( data=[ opts.MarkAreaItem(x=(s,e)) for s,e in zip([10],[12]) ] ))

9、横坐标显示不全,倾斜横坐标

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="天气情况"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='日期',axislabel_opts={"rotate":50}))

8.五分钟上手

8.1简单示例

首先开始来绘制你的第一个图表。

1.参考代码

# coding=utf-8

标签:bar,pyecharts,render,Python,html,add,初识,Pyecharts,opts
From: https://blog.csdn.net/qq_23827149/article/details/145295332

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