Python 数据可视化神器分享:pyecharts

Python 数据可视化神器分享:pyecharts

我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,而前些阵子做一个Spark项目的时候用到了百度开源的一个可视化JS工具-Echarts,可视化类型非常多,但是得通过导入js库在Java Web项目上运行。

平时用Python比较多,于是就在想有没有Python与Echarts结合的轮子。Google后,找到一个国人开发的一个Echarts与Python结合的轮子:pyecharts,下面就来简述下pyecharts一些使用细则:

写这篇文章用的是Win环境,首先打开命令行(win+R),输入:

但笔者实测时发现,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

出现上方的信息,即代表下载成功,我们可以来进行下一步的实验了!

使用之前我们要强调一点:就是python2.x和python3.x的编码问题,在python3.x中你可以把它看做默认是unicode编码,但在python2.x中并不是默认的,原因就在它的bytes对象定义的混乱,而pycharts是使用unicode编码来处理字符串和文件的,所以当你使用的是python2.x时,请务必在上方插入此代码:

from __future__ import unicode_literals

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:

柱状图-Bar

运行结果如下:

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:

饼图-Pie

箱体图-Boxplot

折线图-Line

雷达图-Rader

散点图-scatter

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。

两图结合 Overlap

总结一下使用流程

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printechartsoptions()来输出所以可配置项)

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:pyecharts

原文发布于微信公众号 - 志学Python(gh_755651538c61)

原文发表时间:2019-09-14

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券