目錄
- 什么是pyecharts?
- pyecharts安裝
- 加載
- 折線圖的繪制
- 條形圖和折線圖的結(jié)合
- 繪制漏斗圖
什么是pyecharts?
pyecharts 是一個(gè)用于生成 Echarts 圖表的類庫。
echarts 是百度開源的一個(gè)數(shù)據(jù)可視化 JS 庫，主要用于數(shù)據(jù)可視化。pyecharts 是一個(gè)用于生成 Echarts 圖表的類庫。實(shí)際上就是 Echarts 與 Python 的對(duì)接。
使用 pyecharts 可以生成獨(dú)立的網(wǎng)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(dòng)畫的散點(diǎn)圖）
Funnel（漏斗圖）
Gauge（儀表盤）
Geo（地理坐標(biāo)系）
Graph（關(guān)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(biāo)系）
Pie（餅圖）
Polar（極坐標(biāo)系）
Radar（雷達(dá)圖）
Sankey（?；鶊D）
Scatter（散點(diǎn)圖）
Scatter3D（3D 散點(diǎn)圖）
ThemeRiver（主題河流圖）
WordCloud（詞云圖）
用戶自定義
Grid 類：并行顯示多張圖
Overlap 類：結(jié)合不同類型圖表疊加畫在同張圖上
Page 類：同一網(wǎng)頁按順序展示多圖
Timeline 類：提供時(shí)間線輪播多張圖
pyecharts安裝
pip install pyecharts
下面給大家介紹python pyecharts庫的使用，一起看看！
現(xiàn)在下載的庫都是1.x版本的，使用方法和以前有很大區(qū)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(jìn)入黨政機(jī)關(guān)及事業(yè)單位的比例%', [30.23, 15.06, 17.6, 16.56, 18.51])
)
line1.render_notebook()
高級(jí)版本
多條線，圖片大小，設(shè)置標(biāo)題、圖例及其位置，缺失數(shù)據(jù)的繪制，給圖例也加上顏色進(jìn)行區(qū)分
# https://blog.csdn.net/seakingx/article/details/105531515 繪制百分?jǐn)?shù)
# https://www.freesion.com/article/2819552517/ 圖例添加顏色，color參數(shù)，非linestyle_opts的子參數(shù)
line1 = (
Line(init_opts=opts.InitOpts(width="600px", height="400px"))
.add_xaxis(['2015', '2016', '2017', '2018', '2019'])
.add_yaxis('進(jìn)入黨政機(jī)關(guān)及事業(yè)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(yè)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(xué)本科生的就業(yè)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(bào)錯(cuò)和無反應(yīng)：
line1有render代碼時(shí)，就不能在代碼里添加render_notebook了，否則報(bào)錯(cuò): AttributeError: ‘str' object has no attribute ‘render_notebook'
條形圖和折線圖的結(jié)合
最簡單的形式
x = Faker.choose()
scatter1 = (
Bar()
.add_xaxis(x)
.add_yaxis("商家A", Faker.values(), yaxis_index=0)
# 設(shè)置副坐標(biāo)軸時(shí)，必須加這個(gè)命令，這個(gè)命令并不能決定主副坐標(biāo)軸
.extend_axis(yaxis=opts.AxisOpts(type_="value", name="商家A", position="left"))
.set_global_opts(yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value", name="商家B", position="right"))
)
# 下面的圖里只能設(shè)置個(gè)index
scatter2 = (
Line()
.add_xaxis(x)
.add_yaxis("商家B", [v/1000 for v in Faker.values()], yaxis_index=1)
)
scatter1.overlap(scatter2)
scatter1.render_notebook()
副坐標(biāo)軸的使用和坐標(biāo)軸范圍、刻度大小的設(shè)置，添加坐標(biāo)軸的標(biāo)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(shù)', [11729, 13475, 15659, 15583, 16144, 9657, 13549, 13172])
.add_yaxis('招錄人數(shù)', [19538, 22249, 27817, 27061, 28533, 14537, 24128, 25726])
# 設(shè)置副坐標(biāo)軸
.extend_axis(yaxis=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} 萬"),
interval=30,
max_=180,
min_=0) # 設(shè)置坐標(biāo)軸的區(qū)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(wù)員考試數(shù)據(jù)", pos_right='45%'), # 設(shè)置標(biāo)題及標(biāo)題的位置
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right='10%', # 設(shè)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, 這里沒有這個(gè)lim參數(shù)，在坐標(biāo)軸里面可以設(shè)置
# 設(shè)置主坐標(biāo)軸配置項(xiàng)
yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} 人"),
max_=50000) # 設(shè)置坐標(biāo)軸的范圍 lim
)
)
# 繪制折線圖(也可以不加括號(hào))
line = Line().add_xaxis(['2014', '2015', '2016', '2017', '2018', '2019', '2020', '2021']).add_yaxis("報(bào)名人數(shù)", [152, 140.9, 139.46, 148.63, 138, 137.93, 140, '-'],
yaxis_index=1, #如果不加該參數(shù)，就沒有副坐標(biāo)軸，這樣不同量級(jí)的數(shù)據(jù)就會(huì)出現(xiàn)問題
label_opts=opts.LabelOpts(formatter=JsCode("function (params) {return params.value[1] + '萬'}"))
)
# 兩個(gè)圖形疊加起來
bar.overlap(line)
bar.render("overlap_bar_line.html")
bar.render_notebook()
繪制漏斗圖
最簡單的繪制方法
# 主要是數(shù)據(jù)格式和其他的不一致
funnel = (
Funnel()
.add("商城漏斗", [ 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=": {c}次"))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="請求過濾的漏斗分析"))
)
funnel.render_notebook()
復(fù)雜點(diǎn)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("商城漏斗", [ 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=": {c}, os2kyqs%")) # d是每個(gè)數(shù)值占總體的比重
# 百分比這里建議傳入一組新的y數(shù)據(jù)（用每個(gè)數(shù)據(jù)除以一個(gè)數(shù)值） https://zhuanlan.zhihu.com/p/63976935
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="請求過濾的漏斗分析"),
#yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{data} {value}%')) #"{value} 人"
)
)
funnel.render_notebook()
到此這篇關(guān)于python pyecharts庫的用法大全的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python pyecharts庫內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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