Python使用pyecharts控件绘制图表

目录

• 一、Echarts简介
• 1、特性
• 2、相关资源：
• 二、使用
• 1、柱状图-Bar
• 2、饼图-Pie
• 3、箱体图-Boxplot
• 4、折线图-Line
• 5、雷达图-Rader
• 6、散点图-scatter
• 7、图表布局 Grid
• 总结

一、Echarts简介

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。

分v0.5.x 和 V1 间不兼容，导致很多代码不可复用，旧版本将不再维护。

1、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，Sanic，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，并且支持原生百度地图，为地理数据可视化提供强有力的支持

2、相关资源：

• 官网
• 项目地址
• 中文文档（含5分钟入门教程）
• English Documentation
• 示例 Example

二、使用

现在我们来开始正式使用pycharts，这里我们直接使用官方的数据：

1、柱状图-Bar

//导入柱状图-Bar
from pyecharts import Bar
//设置行名
columns = [\"Jan\", \"Feb\", \"Mar\", \"Apr\", \"May\", \"Jun\", \"Jul\", \"Aug\", \"Sep\", \"Oct\", \"Nov\", \"Dec\"]
//设置数据
data1 = [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3]
data2 = [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]
//设置柱状图的主标题与副标题
bar = Bar(\"柱状图\", \"一年的降水量与蒸发量\")
//添加柱状图的数据及配置项
bar.add(\"降水量\", columns, data1, mark_line=[\"average\"], mark_point=[\"max\", \"min\"])
bar.add(\"蒸发量\", columns, data2, mark_line=[\"average\"], mark_point=[\"max\", \"min\"])
//生成本地文件（默认为.html文件）
bar.render()

简单的几行代码就可以将数据进行非常好看的可视化，而且还是动态的，在这里还是要安利一下jupyter，pyecharts在v0.1.9.2版本开始，在jupyter上直接调用实例（例如上方直接调用bar）就可以将图表直接表示出来，非常方便。

笔者数了数，目前pyecharts上的图表大概支持到二十多种，接下来，我们再用上方的数据来生成几个数据挖掘常用的图表示例：

2、饼图-Pie

//导入饼图Pie
from pyecharts import Pie
//设置主标题与副标题，标题设置居中，设置宽度为900
pie = Pie(\"饼状图\", \"一年的降水量与蒸发量\",title_pos=\'center\',width=900)
//加入数据，设置坐标位置为【25，50】，上方的colums选项取消显示
pie.add(\"降水量\", columns, data1 ,center=[25,50],is_legend_show=False)
//加入数据，设置坐标位置为【75，50】，上方的colums选项取消显示，显示label标签
pie.add(\"蒸发量\", columns, data2 ,center=[75,50],is_legend_show=False,is_label_show=True)
//保存图表
pie.render()

3、箱体图-Boxplot

//导入箱型图Boxplot
from pyecharts import Boxplot 
boxplot = Boxplot(\"箱形图\", \"一年的降水量与蒸发量\")
x_axis = [\'降水量\',\'蒸发量\']
y_axis = [data1,data2]
//prepare_data方法可以将数据转为嵌套的 [min, Q1, median (or Q2), Q3, max]
yaxis = boxplot.prepare_data(y_axis) 
boxplot.add(\"天气统计\", x_axis, _yaxis)
boxplot.render()

4、折线图-Line

from pyecharts import Line
line = Line(\"折线图\",\"一年的降水量与蒸发量\")
//is_label_show是设置上方数据是否显示
line.add(\"降水量\", columns, data1, is_label_show=True)
line.add(\"蒸发量\", columns, data2, is_label_show=True)
line.render()

5、雷达图-Rader

from pyecharts import Radar
radar = Radar(\"雷达图\", \"一年的降水量与蒸发量\")
//由于雷达图传入的数据得为多维数据，所以这里需要做一下处理
radar_data1 = [[2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3]]
radar_data2 = [[2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]]
//设置column的最大值，为了雷达图更为直观，这里的月份最大值设置有所不同
schema = [
(\"Jan\", 5), (\"Feb\",10), (\"Mar\", 10),
(\"Apr\", 50), (\"May\", 50), (\"Jun\", 200),
(\"Jul\", 200), (\"Aug\", 200), (\"Sep\", 50),
(\"Oct\", 50), (\"Nov\", 10), (\"Dec\", 5)
]
//传入坐标
radar.config(schema)
radar.add(\"降水量\",radar_data1)
//一般默认为同一种颜色，这里为了便于区分，需要设置item的颜色
radar.add(\"蒸发量\",radar_data2,item_color=\"#1C86EE\")
radar.render()

6、散点图-scatter

from pyecharts import Scatter
scatter = Scatter(\"散点图\", \"一年的降水量与蒸发量\")
//xais_name是设置横坐标名称，这里由于显示问题，还需要将y轴名称与y轴的距离进行设置
scatter.add(\"降水量与蒸发量的散点分布\", data1,data2,xaxis_name=\"降水量\",yaxis_name=\"蒸发量\",
 yaxis_name_gap=40)
scatter.render()

7、图表布局 Grid

由于标题与图表是属于两个不同的控件，所以这里必须对下方的图表Line进行标题位置设置，否则会出现标题重叠的bug。

from pyecharts import Grid
//设置折线图标题位置
line = Line(\"折线图\",\"一年的降水量与蒸发量\",title_top=\"45%\")
line.add(\"降水量\", columns, data1, is_label_show=True)
line.add(\"蒸发量\", columns, data2, is_label_show=True)
grid = Grid()
//设置两个图表的相对位置
grid.add(bar, grid_bottom=\"60%\")
grid.add(line, grid_top=\"60%\")
grid.render()

from pyecharts import Overlap
overlap = Overlap()
bar = Bar(\"柱状图-折线图合并\", \"一年的降水量与蒸发量\")
bar.add(\"降水量\", columns, data1, mark_point=[\"max\", \"min\"])
bar.add(\"蒸发量\", columns, data2, mark_point=[\"max\", \"min\"])
overlap.add(bar)
overlap.add(line)
overlap.render()

总结

• 导入相关图表包
• 进行图表的基础设置，创建图表对象
• 利用add()方法进行数据输入与图表设置(可以使用print_echarts_options()来输出所有可配置项)
• 利用render()方法来进行图表保存

pyecharts还有许多好玩的3D图表和地图图表，个人觉得地图图表是最好玩的，各位有兴趣可以去pyecharts的使用手册查看，有中文版的非常方便。

到此这篇关于Python使用pyecharts控件绘制图表的文章就介绍到这了。希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。