pyecharts生成各种图表

pyecharts的使用

pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。

echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于数据可视化。pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。实际上就是 Echarts 与 Python 的对接。

使用 pyecharts 可以生成独立的网页，也可以在 flask , Django 中集成使用。

pyecharts包含的图表

Bar（柱状图/条形图） 
Bar3D（3D 柱状图） 
Boxplot（箱形图） 
EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图） 
Funnel（漏斗图） 
Gauge（仪表盘） 
Geo（地理坐标系） 
Graph（关系图） 
HeatMap（热力图） 
Kline（K线图） 
Line（折线/面积图） 
Line3D（3D 折线图） 
Liquid（水球图） 
Map（地图） 
Parallel（平行坐标系） 
Pie（饼图） 
Polar（极坐标系） 
Radar（雷达图） 
Sankey（桑基图） 
Scatter（散点图） 
Scatter3D（3D 散点图） 
ThemeRiver（主题河流图） 
WordCloud（词云图）

1. 柱状图

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options

# 1.准备数据
cate = ['湖北', '四川', '重庆', '河北', '云南']
data1 = [34500, 3000, 3218, 2890, 50023]
data2 = [1200, 100, 300, 130, 1004]

# 2. 创建图表对象
bar = Bar()

# 3. 关联数据
bar.add_xaxis(cate)    # 确定x轴上要显示的内容
bar.add_yaxis('确诊人数', data1)
bar.add_yaxis('死亡人数', data2)

# 4. 设置图表
# 全局设置
bar.set_global_opts(
        # 设置标题信息
        title_opts=options.TitleOpts(title='全国疫情数据统计', subtitle='确诊人数和死亡人数'),
        # 显示工具箱
        toolbox_opts=options.ToolboxOpts())

# 系列设置
bar.set_series_opts(
        # 设置是否显示数值
        label_opts=options.LabelOpts(is_show=False),
        # 添加标记点
        markpoint_opts=options.MarkPointOpts(data=[
            options.MarkPointItem(type_='min', name='最小值'),
            options.MarkPointItem(type_='max', name='最大值')
        ]))


# 5. 数据渲染 - 生成图表
bar.render('files/柱状图.html')

2. 饼状图

from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts import options

# 1. 准备数据
data = [('苹果', 153), ('三星', 56), ('华为', 200), ('Oppo', 89)]

# 2. 创建图标对象
pie = Pie()

# 3. 关联数据
pie.add(
        # 设置系列名称
        series_name='手机销量',
        # 设置需要展示的数据
        data_pair=data,
        # 设置圆环空心部分和数据显示部分的比例
        radius=['30%', '70%'],
        # 设置饼是不规则的
        rosetype='radius'
)

# 设置数据显示的格式
pie.set_series_opts(label_opts=options.LabelOpts(formatter='{b}：{d}%'))
# pie.set_series_opts(label_opts=options.LabelOpts(formatter='{b}的占比:百分之{d}'))

# 设置图表的标题
pie.set_global_opts(title_opts=options.TitleOpts(title='手机销量'))

# 5. 渲染数据
pie.render('files/饼状图.html')

3. 折线图

from pyecharts.charts import Line
from pyecharts import options

# 1.准备数据
cate = ['湖北', '四川', '重庆', '河北', '云南']
data1 = [3400, 3000, 3218, 2890, 5023]
data2 = [600, 100, 300, 130, 504]

# 2.创建图表
line = Line()

# 3. 关联数据
line.add_xaxis(cate)
# line.add_yaxis('确诊人数', data1,
#                markline_opts=options.MarkLineOpts(data=[
#                    options.MarkPointItem(type_='average')
#                ]))
line.add_yaxis('确定人数', data1,
               # 设置折线是否平滑
               is_smooth=True)

line.add_yaxis('死亡人数', data2, markpoint_opts=options.MarkPointOpts(
        data=[options.MarkPointItem(type_='min', name='最小值')]
))

line.set_series_opts(markline_opts=options.MarkLineOpts(
        # 设置平均值的标记线
        data=[options.MarkPointItem(type_='average', name='平均值'),
              # 设置最大值的标记线
              options.MarkPointItem(type_='max', name='最大值')]
))

line.set_global_opts(title_opts=options.TitleOpts(title='主标题', subtitle='副标题'))

# 5. 渲染数据
line.render('files/折线图.html')

4. 地图

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options

# 1. 准备数据
data = [('湖北', 1500), ('四川', 340), ('西藏', 34), ('黑龙江', 123)]


# 2.创建地图对象
map1 = Map()

# 3. 关联数据
map1.add('疫情数据', data, 'china')


# 4. 设置
map1.set_global_opts(
        # 设置颜色块标记范围
        visualmap_opts=options.VisualMapOpts(max_=2000, is_piecewise=True),
        # 隐藏顶部的数据导航显示
        legend_opts=options.LegendOpts(is_show=False),
        title_opts=options.TitleOpts(title='大标题', subtitle='副标题')
)

# 5. 渲染数据
map1.render('files/地图.html')

5. 组合图

from pyecharts.charts import Grid

grid = Grid()
grid.add(bar, grid_opts=options.GridOpts(pos_bottom='60%'))
grid.add(line, grid_opts=options.GridOpts(pos_top='60%'))

grid.render('files/组合.html')

最近在b站上发现了一个很好的python基础教学视频感兴趣的可以看看：https://www.bilibili.com/video/BV1jE411x7ss