python可视化利器——pyecharts详解
pyecharts安装
安装pyecharts的0.5.的版本，最新的版本不太好用，命令如下：
pip install pyecharts==0.5.11
失败的话可以试着换下pip的源
#使用豆瓣源
pip install pyecharts==0.5.11 -i https://pypi.doubanio.com/simple/
pyecharts使用
1.基本使用
直方图
import pyecharts as pe
x = ['裤子', '篮球鞋', '短袖'] # x轴数据
y = [12, 23, 10] # y轴数据
y1 = [22, 13, 16]
Bar= pe.Bar(title="直方图", width=1200, height=500)
Bar.add("第一个", x, y, is_datazoom_show=True) # is_datazoom_show是用来区域缩放的
Bar.use_theme("dark") # 使用主题
Bar.add("第二个", x, y1)
Bar.render("test.html") # 保存到本地
折线图
import pyecharts as pe
x = ['裤子', '篮球鞋', '短袖'] # x轴数据
y = [12, 23, 10] # y轴数据
y1 = [22, 13, 16]
Line = pe.Line(title="直方图", width=1200, height=500)
Line.add("第一个", x, y, is_datazoom_show=True) # is_datazoom_show是用来区域缩放的
Line.use_theme("dark") # 使用主题
Line.add("第二个", x, y1)
Line.render("test.html") # 保存到本地
仪表盘
import pyecharts as pe
Gauge = pe.Gauge(title="仪表盘", width=1200, height=500)
Gauge.add("业务指标", "完成率", 55.0) # is_datazoom_show是用来区域缩放的
Gauge.render("test.html") # 保存到本地
地理坐标图
import pyecharts as pe
data = [
("海门", 9),("鄂尔多斯", 12),("招远", 12),("舟山", 12),("齐齐哈尔", 14),("盐城", 15),
("赤峰", 16),("青岛", 18),("乳山", 18),("金昌", 19),("泉州", 21),("莱西", 21),
("日照", 21),("胶南", 22),("南通", 23),("拉萨", 24),("云浮", 24),("梅州", 25),
("文登", 25),("上海", 25),("攀枝花", 25),("威海", 25),("承德", 25),("厦门", 26),
("汕尾", 26),("潮州", 26),("丹东", 27),("太仓", 27),("曲靖", 27),("烟台", 28),
("福州", 29),("瓦房店", 30),("即墨", 30),("抚顺", 31),("玉溪", 31),("张家口", 31),
("阳泉", 31),("莱州", 32),("湖州", 32),("汕头", 32),("昆山", 33),("宁波", 33),
("湛江", 33),("揭阳", 34),("荣成", 34),("连云港", 35),("葫芦岛", 35),("常熟", 36),
("东莞", 36),("河源", 36),("淮安", 36),("泰州", 36),("南宁", 37),("营口", 37),
("惠州", 37),("江阴", 37),("蓬莱", 37),("韶关", 38),("嘉峪关", 38),("广州", 38),
("延安", 38),("太原", 39),("清远", 39),("中山", 39),("昆明", 39),("寿光", 40),
("盘锦", 40),("长治", 41),("深圳", 41),("珠海", 42),("宿迁", 43),("咸阳", 43),
("铜川", 44),("平度", 44),("佛山", 44),("海口", 44),("江门", 45),("章丘", 45),
("肇庆", 46),("大连", 47),("临汾", 47),("吴江", 47),("石嘴山", 49),("沈阳", 50),
("苏州", 50),("茂名", 50),("嘉兴", 51),("长春", 51),("胶州", 52),("银川", 52),
("张家港", 52),("三门峡", 53),("锦州", 54),("南昌", 54),("柳州", 54),("三亚", 54),
("自贡", 56),("吉林", 56),("阳江", 57),("泸州", 57),("西宁", 57),("宜宾", 58),
("呼和浩特", 58),("成都", 58),("大同", 58),("镇江", 59),("桂林", 59),("张家界", 59),
("宜兴", 59),("北海", 60),("西安", 61),("金坛", 62),("东营", 62),("牡丹江", 63),
("遵义", 63),("绍兴", 63),("扬州", 64),("常州", 64),("潍坊", 65),("重庆", 66),
("台州", 67),("南京", 67),("滨州", 70),("贵阳", 71),("无锡", 71),("本溪", 71),
("克拉玛依", 72),("渭南", 72),("马鞍山", 72),("宝鸡", 72),("焦作", 75),("句容", 75),
("北京", 79),("徐州", 79),("衡水", 80),("包头", 80),("绵阳", 80),("乌鲁木齐", 84),
("枣庄", 84),("杭州", 84),("淄博", 85),("鞍山", 86),("溧阳", 86),("库尔勒", 86),
("安阳", 90),("开封", 90),("济南", 92),("德阳", 93),("温州", 95),("九江", 96),
("邯郸", 98),("临安", 99),("兰州", 99),("沧州", 100),("临沂", 103),("南充", 104),
("天津", 105),("富阳", 106),("泰安", 112),("诸暨", 112),("郑州", 113),("哈尔滨", 114),
("聊城", 116),("芜湖", 117),("唐山", 119),("平顶山", 119),("邢台", 119),("德州", 120),
("济宁", 120),("荆州", 127),("宜昌", 130),("义乌", 132),("丽水", 133),("洛阳", 134),
("秦皇岛", 136),("株洲", 143),("石家庄", 147),("莱芜", 148),("常德", 152),("保定", 153),
("湘潭", 154),("金华", 157),("岳阳", 169),("长沙", 175),("衢州", 177),("廊坊", 193),
("菏泽", 194),("合肥", 229),("武汉", 273),("大庆", 279)]
geo = pe.Geo(
"全国主要城市空气质量",
"data from pm2.5",
title_color="#fff",
title_pos="center",
width=1200,
height=600,
background_color="#404a59",
)
attr, value = geo.cast(data)
geo.add(
"",
attr,
value,
visual_range=[0, 200],
visual_text_color="#fff",
symbol_size=15,
is_visualmap=True,
)
geo.render("test.html")
水球图
import pyecharts as pe
liquid = pe.Liquid("水球图示例")
liquid.add("Liquid", [0.6], is_liquid_outline_show=False)
liquid.render("test.html")
饼图
import pyecharts as pe
attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1 = [11, 12, 13, 10, 10, 10]
pie = pe.Pie("饼图示例")
pie.add("", attr, v1, is_label_show=True)
pie.render("test.html")
以上只是部分的图表示例，以及部分的配置，详细的图表应用在官方文档里写的很详细，用到什么可以去文档里边查
pyecharts文档：https://05x-docs.pyecharts.org/#/zh-cn/charts_base