python中数据可视化柱状图_python数据可视化,pyecharts柱状图绘制

python中数据可视化柱状图_python数据可视化,pyecharts柱状图绘制_第1张图片

一、pyecharts简介

pyecharts主要基于Web浏览器进行显示,绘制的图形比较多,包括折线图、柱状图、饼图、漏斗图 地图和极坐标图等。使用pyecharts绘图代码量很少,但绘制的图形比较美观。

pyecharts 分为 v0.5.X 和 v1 两个大版本,v0.5.X 和 v1 间不兼容,v1 是一个全新的版本 v0.5.X支持 Python2.7,3.4+。

经开发团队决定,0.5.x 版本将不再进行维护,0.5.x 版本代码位于 05x 分支 ,v1仅支持 Python3.6+,新版本系列将从 v1.0.0 开始。

本文所讲主要基于 pyecharts 1.7.1 版本进行展示 安装命令为:

pip install pyecharts==1.7.1

二、pyecharts柱状图/条形图全解

1.基本柱状图/条形图

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

l1=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日'] l2=[100,200,300,400,500,400,300]bar = ( Bar() .add_xaxis(l1) .add_yaxis("基本柱状图", l2) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题")) )bar.render_notebook()

python中数据可视化柱状图_python数据可视化,pyecharts柱状图绘制_第2张图片

参数介绍:

add_xaxis:添加横坐标,需传入列表 add_yaxis:添加纵坐标,需传入列表,且列表元素为数值

2.添加坐标轴名称

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

l1=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日'] l2=[100,200,300,400,500,400,300] bar = ( Bar() .add_xaxis(l1) .add_yaxis("基本柱状图", l2) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="人流量"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="星期"),) ) bar.render_notebook()

python中数据可视化柱状图_python数据可视化,pyecharts柱状图绘制_第3张图片

3.多个纵坐标的柱状图/条形图

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

l1=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日'] l2=[100,200,300,400,500,400,300]l3=[300,400,500,400,300,200,100] bar = ( Bar() .add_xaxis(l1) .add_yaxis("l2", l2) .add_yaxis("l3", l3) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题"), toolbox_opts=opts.BrushOpts(),) ) bar.render_notebook()

python中数据可视化柱状图_python数据可视化,pyecharts柱状图绘制_第4张图片

opts.BrushOpts()为圈选工具,如图形右上角所示

4.设置柱状图间隔和颜色

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

l1=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日'] l2=[100,200,300,400,500,400,300] bar = ( Bar() .add_xaxis(l1) .add_yaxis("l2",l2,category_gap=0, color='#FFFF00') .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题")) ) bar.render_notebook()

python中数据可视化柱状图_python数据可视化,pyecharts柱状图绘制_第5张图片

category_gap:设置间隔

color:设置柱状图颜色

5.横向柱状图

python中数据可视化柱状图_python数据可视化,pyecharts柱状图绘制_第6张图片

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

l1=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日'] l2=[100,200,300,400,500,400,300]l3=[300,400,500,400,300,200,100] bar = ( Bar() .add_xaxis(l1) .add_yaxis("l2", l2) .add_yaxis("l3", l3) .reversal_axis() .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right")) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="横向柱状图")) ) bar.render_notebook()

reversal_axis将图形反转

position="right"表示将数值在图形右侧显示,同理left、center分别表示左侧和中间

6.显示最大值、最小值和平均值

a.标记线

python中数据可视化柱状图_python数据可视化,pyecharts柱状图绘制_第7张图片

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Barimport random

l1=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日'] l2=[100,200,300,400,500,400,300] bar = ( Bar() .add_xaxis(l1) .add_yaxis("l2", l2) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标记线柱状图")) .set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), markline_opts=opts.MarkLineOpts( data=[ opts.MarkLineItem(type_="min", name="最小值"), opts.MarkLineItem(type_="max", name="最大值"), opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值"), ] ), ) ) bar.render_notebook()

b.标记点

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Barimport random

l1=['星期一','星期二','星期三','星期四','星期五','星期七','星期日'] l2=[100,200,300,400,500,400,300] bar = ( Bar() .add_xaxis(l1) .add_yaxis("l2", l2) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="标记线柱状图")) .set_series_opts( label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), markpoint_opts=opts.MarkPointOpts( data=[ opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"), opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"), opts.MarkPointItem(type_="average", name="平均值"), ] ), ) )bar.render_notebook()

python中数据可视化柱状图_python数据可视化,pyecharts柱状图绘制_第8张图片

7.旋转x轴坐标

python中数据可视化柱状图_python数据可视化,pyecharts柱状图绘制_第9张图片

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts im

port Barimport random

l1=['很长很长很长很长很长的坐标轴{}'.format(i) for i in range(10)] l2=[random.choice(range(10,100,10)) for i in range(10)] bar = ( Bar() .add_xaxis(l1) .add_yaxis("l2", l2) .set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=-15)), title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-旋转X轴标签", subtitle="解决标签名字过长的问题")) ) bar.render_notebook()

rotate=-15表示将坐标轴逆时针旋转15度

8.横坐标缩放

a.整体缩放(type_=“inside”)

```python from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Barimport random

l1=['{}日'.format(i) for i in range(1,31)] l2=[random.choice(range(100,3100,100)) for i in range(1,31)] bar = ( Bar() .add_xaxis(l1) .add_yaxis("l2", l2) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="区域缩放柱状图"), datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_="inside")) ) bar.render_notebook()

python中数据可视化柱状图_python数据可视化,pyecharts柱状图绘制_第10张图片

b.左右滑动缩放

```python

from pyecharts import options as opts

from pyecharts.charts import Barimport random

l1=['{}日'.format(i) for i in range(1,31)]

l2=[random.choice(range(100,3100,100)) for i in range(1,31)]bar = (

Bar()

.add_xaxis(l1)

.add_yaxis("l2", l2)

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="区域缩放柱状图"),

datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_="slider"))

)

bar.render_notebook()

python中数据可视化柱状图_python数据可视化,pyecharts柱状图绘制_第11张图片

本次主要介绍了pyecharts柱状图的常见形式,后续会出来pyecharts柱状图的高阶用法,敬请关注!

本文地址:https://blog.csdn.net/Androidyuexia/article/details/108247393

希望与广大网友互动??

点此进行留言吧!

你可能感兴趣的:(python中数据可视化柱状图)