运用Pyecharts绘制基本图形
- 美国1995年-2009年邮费变化折线图、阶梯图；
数据如下：
年份 ： [“1995”, “1996”, “1997”, “1998”, “1999”, “2000”,
“2001”, “2002”, “2003”, “2004”, “2005”, “2006”,
“2007”, “2008”, “2009”]
邮费： [0.32, 0.32, 0.32, 0.32, 0.33, 0.33, 0.34, 0.37, 0.37, 0.37, 0.37, 0.39, 0.41, 0.42, 0.44]
from pyecharts.charts import Line
import pyecharts.options as opts
year=["1995", "1996", "1997", "1998", "1999", "2000","2001", "2002", "2003", "2004", "2005", "2006","2007", "2008", "2009"]
postage=[0.32, 0.32, 0.32, 0.32, 0.33, 0.33, 0.34, 0.37, 0.37, 0.37, 0.37, 0.39, 0.41, 0.42, 0.44]
line1=(Line(init_opts=opts.InitOpts(width='720px',height='320px'))
.add_xaxis(xaxis_data=year)
.add_yaxis(series_name='',y_axis=postage)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='美国1995年-2009年邮费变化折线图'))
)
line1.render('美国1995年-2009年邮费变化折线图.html') # 在当前目录下存为html文件
line1.render_notebook()
from pyecharts.charts import Line
import pyecharts.options as opts
year=["1995", "1996", "1997", "1998", "1999", "2000","2001", "2002", "2003", "2004", "2005", "2006","2007", "2008", "2009"]
postage=[0.32, 0.32, 0.32, 0.32, 0.33, 0.33, 0.34, 0.37, 0.37, 0.37, 0.37, 0.39, 0.41, 0.42, 0.44]
line2=(Line(init_opts=opts.InitOpts(width='720px',height='320px'))
.add_xaxis(xaxis_data=year)
.add_yaxis(series_name='',y_axis=postage,is_step=True) # 阶梯图
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='美国1995年-2009年邮费变化阶梯图'))
)
line2.render('美国1995年-2009年邮费变化阶梯图.html')
line2.render_notebook()
2. 2000年-2010年热狗大胃王比赛前三名成绩的堆叠柱形图、极坐标系-堆叠柱状图（南丁格尔玫瑰图）；
数据文件：hot-dog-places.csv
import pandas as pd
hot_dog=pd.read_csv('hot-dog-places.csv')
hot_dog.head()
years=['2000年','2001年','2002年','2003年','2004年','2005年','2006年','2007年','2008年','2009年','2010年']
from pyecharts.charts import Bar
import pyecharts.options as opts
bar=(Bar()
.add_xaxis(xaxis_data=years)
.add_yaxis(series_name='第1名',yaxis_data=list(hot_dog.loc[0,:]),stack=True)
.add_yaxis(series_name='第2名',yaxis_data=list(hot_dog.loc[1,:]),stack=True)
.add_yaxis(series_name='第3名',yaxis_data=list(hot_dog.loc[2,:]),stack=True)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2000年-2010年热狗大胃王比赛前三名成绩的堆叠柱形图',padding=20))
)
bar.render('2000年-2010年热狗大胃王比赛前三名成绩的堆叠柱形图.html')
bar.render_notebook()
from pyecharts.charts import Polar,Page
from pyecharts import options as opts
years=['2000','2001','2002','2003','2004','2005','2006','2007','2008','2009','2010']
polar= (Polar()
.add_schema(
radiusaxis_opts=opts.RadiusAxisOpts(data=years, type_="category"),
angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts(is_clockwise=True)
.add("第1名",list(hot_dog.loc[0,:]), type_="bar", stack=True)
.add("第2名",list(hot_dog.loc[1,:]), type_="bar", stack=True)
.add("第3名",list(hot_dog.loc[2,:]), type_="bar", stack=True)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2000年-2010年热狗大胃王比赛前三名成绩", subtitle="极坐标系-堆叠柱状图1",padding=20)))
polar1= (Polar()
.add_schema(
angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts(data=years, type_="category",is_clockwise=True)
)
.add("第1名",list(hot_dog.loc[0,:]), type_="bar", stack=True)
.add("第2名",list(hot_dog.loc[1,:]), type_="bar", stack=True)
.add("第3名",list(hot_dog.loc[2,:]), type_="bar", stack=True)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2000年-2010年热狗大胃王比赛前三名成绩", subtitle='极坐标系-堆叠柱状图2',padding=20)))
page=Page(layout=Page.DraggablePageLayout)
page.add(polar,polar1)
page.render("极坐标系-堆叠柱状图.html")
- 某网站用户感兴趣的领域的投票结果绘制饼图、环形图；
数据文件：vote_result.csv
vote_result=pd.read_csv('vote_result.csv')
vote_result
lab_p=vote_result.loc[:,'感兴趣的领域']
num=vote_result.loc[:,'票数']
from pyecharts.charts import Pie
import pyecharts.options as opts
pie1=(Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='720px',height='320px'))
.add(series_name='',data_pair=[(i,j)for i,j in zip(lab_p,num)])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='某网站用户感兴趣的领域的投票结果饼图',
pos_right=True,padding=20))
)
pie1.render('某网站用户感兴趣的领域的投票结果饼图.html')
pie1.render_notebook()
lab_p=vote_result.loc[:,'感兴趣的领域']
num=vote_result.loc[:,'票数']
pie2=(Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='720px',height='320px'))
.add(series_name='',data_pair=[(i,j)for i,j in zip(lab_p,num)],radius=['40%','75%'])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='某网站用户感兴趣的领域的投票结果环形图',pos_right=True,padding=20))
)
pie2.render('某网站用户感兴趣的领域的投票结果环形图.html')
pie2.render_notebook()
- 奥巴马的政治举措民意调查结果的堆叠柱形图；
数据文件：approval_rate.csv
from pyecharts.charts import Bar
import pyecharts.options as opts
import pandas as pd
approval_rate=pd.read_csv('approval_rate.csv')
bar3=(Bar()
.add_xaxis(xaxis_data=list(approval_rate.loc[:,'政治举措']))
.add_yaxis(series_name='支持',yaxis_data=list(approval_rate.loc[:,'支持']),stack=True)
.add_yaxis(series_name='反对',yaxis_data=list(approval_rate.loc[:,'反对']),stack=True)
.add_yaxis(series_name='不发表意见',yaxis_data=list(approval_rate.loc[:,'不发表意见']),stack=True)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='奥巴马的政治举措民意调查结果的堆叠柱形图',padding=20))
)
bar3.render('奥巴马的政治举措民意调查结果的堆叠柱形图.html')
bar3.render_notebook()
