前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >快速掌握 pyecharts 十种酷炫图表

快速掌握 pyecharts 十种酷炫图表

作者头像
小草AI
发布2020-03-10 15:36:16
1.2K0
发布2020-03-10 15:36:16
举报

pyecharts 是一个对接 Echarts(百度开源的数据可视化库)的 python 库,通过调用 API,可以绘制多种酷炫的图表,在做数据展示时非常简便实用。

本文就给大家简要演示下10种既实用又美观的图表绘制方法。

首先,使用pip install pyecharts 即可安装 pyecharts。

1 仪表盘

代码语言:javascript
复制
from pyecharts import charts

# 仪表盘
gauge = charts.Gauge()
gauge.add( Python小例子 , [( Python机器学习 , 30), ( Python基础 , 70.),
                        ( Python正则 , 90)])
gauge.render(path="./data/仪表盘.html")
print( ok )

仪表盘中共展示三项,每项的比例为30%,70%,90%,如下图默认名称显示第一项:Python机器学习,完成比例为30%

2 漏斗图

代码语言:javascript
复制
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Funnel, Page
from random import randint

def funnel_base() -> Funnel:
    c = (
        Funnel()
        .add("豪车", [list(z) for z in zip([ 宝马 ,  法拉利 ,  奔驰 ,  奥迪 ,  大众 ,  丰田 ,  特斯拉 ],
                                         [randint(1, 20) for _ in range(7)])])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="豪车漏斗图"))
    )
    return c
    
funnel_base().render( ./img/car_funnel.html )
print( ok )

以7种车型及某个属性值绘制的漏斗图,属性值大越靠近漏斗的大端。

3 日历图

代码语言:javascript
复制
import datetime
import random

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Calendar


def calendar_interval_1() -> Calendar:
    begin = datetime.date(2019, 1, 1)
    end = datetime.date(2019, 12, 27)
    data = [
        [str(begin + datetime.timedelta(days=i)), random.randint(1000, 25000)]
        for i in range(0, (end - begin).days + 1, 2)  # 隔天统计
    ]

    calendar = (
        Calendar(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px")).add(
            "", data, calendar_opts=opts.CalendarOpts(range_="2019"))
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="Calendar-2019年步数统计"),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
                max_=25000,
                min_=1000,
                orient="horizontal",
                is_piecewise=True,
                pos_top="230px",
                pos_left="100px",
            ),
        )
    )
    return calendar


calendar_interval_1().render( ./img/calendar.html )
print( ok )

绘制2019年1月1日到12月27日的步行数,官方给出的图形宽度900px不够,只能显示到9月份,本例使用opts.InitOpts(width="1200px")做出微调,并且visualmap显示所有步数,每隔一天显示一次:

4 图(graph)

代码语言:javascript
复制
import json
import os

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Graph, Page


def graph_base() -> Graph:
    nodes = [
        {"name": "cus1", "symbolSize": 10},
        {"name": "cus2", "symbolSize": 30},
        {"name": "cus3", "symbolSize": 20}
    ]
    links = []
    for i in nodes:
        if i.get( name ) ==  cus1 :
            continue
        for j in nodes:
            if j.get( name ) ==  cus1 :
                continue
            links.append({"source": i.get("name"), "target": j.get("name")})
    c = (
        Graph()
        .add("", nodes, links, repulsion=8000)
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="customer-influence"))
    )
    return c

构建图,其中客户点1与其他两个客户都没有关系(link),也就是不存在有效边:

5 水球图

代码语言:javascript
复制
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Liquid, Page
from pyecharts.globals import SymbolType


def liquid() -> Liquid:
    c = (
        Liquid()
        .add("lq", [0.67, 0.30, 0.15])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Liquid"))
    )
    return c


liquid().render( ./img/liquid.html )

水球图的取值[0.67, 0.30, 0.15]表示下图中的三个波浪线,代表三个百分比:

6 饼图

代码语言:javascript
复制
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
from random import randint

def pie_base() -> Pie:
    c = (
        Pie()
        .add("", [list(z) for z in zip([ 宝马 ,  法拉利 ,  奔驰 ,  奥迪 ,  大众 ,  丰田 ,  特斯拉 ],
                                       [randint(1, 20) for _ in range(7)])])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-基本示例"))
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
    )
    return c

pie_base().render( ./img/pie_pyecharts.html )

7 极坐标

代码语言:javascript
复制
import random
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Page, Polar

def polar_scatter0() -> Polar:
    data = [(alpha, random.randint(1, 100)) for alpha in range(101)] # r = random.randint(1, 100)
    print(data)
    c = (
        Polar()
        .add("", data, type_="bar", label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Polar"))
    )
    return c


polar_scatter0().render( ./img/polar.html )

极坐标表示为(夹角,半径),如(6,94)表示"夹角"为6,半径94的点:

8 词云图

代码语言:javascript
复制
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Page, WordCloud
from pyecharts.globals import SymbolType


words = [
    ("Python", 100),
    ("C++", 80),
    ("Java", 95),
    ("R", 50),
    ("JavaScript", 79),
    ("C", 65)
]


def wordcloud() -> WordCloud:
    c = (
        WordCloud()
        # word_size_range: 单词字体大小范围
        .add("", words, word_size_range=[20, 100], shape= cardioid )
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="WordCloud"))
    )
    return c


wordcloud().render( ./img/wordcloud.html )

("C",65)表示在本次统计中C语言出现65次

9 系列柱状图

代码语言:javascript
复制
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from random import randint


def bar_series() -> Bar:
    c = (
        Bar()
        .add_xaxis([ 宝马 ,  法拉利 ,  奔驰 ,  奥迪 ,  大众 ,  丰田 ,  特斯拉 ])
        .add_yaxis("销量", [randint(1, 20) for _ in range(7)])
        .add_yaxis("产量", [randint(1, 20) for _ in range(7)])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar的主标题", subtitle="Bar的副标题"))
    )
    return c


bar_series().render( ./img/bar_series.html )

10 热力图

代码语言:javascript
复制
import random
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import HeatMap


def heatmap_car() -> HeatMap:
    x = [ 宝马 ,  法拉利 ,  奔驰 ,  奥迪 ,  大众 ,  丰田 ,  特斯拉 ]
    y = [ 中国 , 日本 , 南非 , 澳大利亚 , 阿根廷 , 阿尔及利亚 , 法国 , 意大利 , 加拿大 ]
    value = [[i, j, random.randint(0, 100)]
             for i in range(len(x)) for j in range(len(y))]
    c = (
        HeatMap()
        .add_xaxis(x)
        .add_yaxis("销量", y, value)
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="HeatMap"),
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
        )
    )
    return c

heatmap_car().render( ./img/heatmap_pyecharts.html )

结语

pyecharts 有30多种不同的可视化图形,开源免费且文档案例详细,可作为数据可视化首选。

中文文档:

https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro

源码:

https://github.com/pyecharts/pyecharts

代码语言:javascript
复制
(完)
机器学习与python集中营有趣的灵魂在等你长按扫码可关注
● 非常全的通俗易懂 Python 魔法方法指南(下)● 【Math】常见的几种最优化方法● 爬虫 (二十六) python源码解读闭包实现 (十七)● 非常全的通俗易懂 Python 魔法方法指南(上)● Linux终端神器tmux使用教程● python(高级特性)的四个骚操作
你点的每个赞,我都认真当成了喜欢
本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2020-03-04,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 机器学习与python集中营 微信公众号,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • pyecharts 是一个对接 Echarts(百度开源的数据可视化库)的 python 库,通过调用 API,可以绘制多种酷炫的图表,在做数据展示时非常简便实用。
    • 1 仪表盘
      • 6 饼图
        • 7 极坐标
          • 8 词云图
            • 9 系列柱状图
              • 10 热力图
              领券
              问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档