100天精通Python(可视化篇)——第94天:Pyecharts绘制多种炫酷散点图(参数说明+代码实战)

文章目录

  • 专栏导读
  • 一、Scatter(散点图)
    • 1. add函数
    • 2. 数据项
  • 二、基础气泡图
  • 三、多维度散点图
  • 四、添加分割线
  • 五、动态涟漪散点图
  • 六、不同形状散点图
  • 七、3D散点图

专栏导读

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一、Scatter(散点图)

1. add函数

在Pyecharts中,Scatter类的add函数有以下参数:

  • name:str,数据系列的名称。
  • xaxis_data:Sequence,x轴的数据。
  • yaxis_data:Sequence,y轴的数据。
  • symbol_size:Union[int, Sequence],散点的大小。如果为int类型,则所有散点的大小都相同;如果为Sequence类型,则可以为每个散点指定不同的大小。
  • label_opts:LabelOpts,散点的标签配置项。
  • tooltip_opts:TooltipOpts,散点的提示框配置项。
  • itemstyle_opts:ItemStyleOpts,散点的图形样式配置项。
  • encode:Dict,数据编码配置项。用于指定x轴和y轴的数据在数据源中的位置,例如:{“x”: 0, “y”: 1}。

其中,name、xaxis_data和yaxis_data参数是必需的,其他参数都是可选的。

示例代码:

scatter = Scatter()
scatter.add(
    name="散点图",
    xaxis_data=[1, 2, 3, 4, 5],
    yaxis_data=[10, 20, 30, 40, 50],
    symbol_size=10,
    label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{@[2]}"),
    tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter="{@[2]}"),
    itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="red"),
    encode={"x": 0, "y": 1},
)

这个例子创建了一个Scatter对象,然后使用add函数添加了一个散点数据系列,指定了x轴和y轴的数据,散点的大小为10,标签格式化为第三个数据,提示框格式化为第三个数据,散点的颜色为红色,数据编码指定x轴数据在第0个位置,y轴数据在第1个位置。

2. 数据项

class ScatterItem(
    name: Union[str, Numeric] = None,  # 数据系列的名称,可以是字符串或数字
    value: Union[str, Numeric] = None,  # 散点的值,可以是字符串或数字
    symbol: Optional[str] = None,  # 散点的标记符号,可选参数,默认为None
    symbol_size: Union[Sequence[Numeric], Numeric] = None,  # 散点的大小,可以是数字或数字序列
    symbol_rotate: Optional[Numeric] = None,  # 散点的旋转角度,可选参数,默认为None
    symbol_keep_aspect: bool = False,  # 散点的宽高比是否保持一致,可选参数,默认为False
    symbol_offset: Optional[Sequence] = None,  # 散点的偏移量,可选参数,默认为None
    label_opts: Union[LabelOpts, dict, None] = None,  # 散点的标签配置项,可以是LabelOpts对象、字典或None
    itemstyle_opts: Union[ItemStyleOpts, dict, None] = None,  # 散点的图形样式配置项,可以是ItemStyleOpts对象、字典或None
    tooltip_opts: Union[TooltipOpts, dict, None] = None,  # 散点的提示框配置项,可以是TooltipOpts对象、字典或None
)

这个类是用于表示散点图中的每个散点数据项。参数的具体含义已在注释中进行了解释。

二、基础气泡图

要使用Pyecharts绘制普通气泡图,可以按照以下步骤进行链式写法的绘制:

  1. 导入所需模块:
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Scatter
  1. 创建一个Scatter实例,并设置全局配置项:
scatter = Scatter().set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="普通气泡图")
)
  1. 添加数据系列:
scatter.add_xaxis(x_data)  # 设置x轴数据
scatter.add_yaxis("", y_data)  # 设置y轴数据
  1. 设置气泡的大小和颜色:
scatter.set_series_opts(
    label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),  # 不显示标签
    itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="rgba(255, 0, 0, 0.6)"),  # 设置气泡颜色
    symbol_size=20  # 设置气泡大小
)
  1. 渲染图表,并将结果保存为HTML文件:
# 渲染图表
scatter.render_notebook()
scatter.render("scatter.html")

完整代码示例:

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

# 数据
x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
y_data = [10, 20, 30, 40, 50]

# 创建Scatter实例
scatter = Scatter().set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="普通气泡图")
)

# 添加数据系列
scatter.add_xaxis(x_data)
scatter.add_yaxis("", y_data)

# 设置气泡的大小和颜色
scatter.set_series_opts(
    label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
    itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="rgba(255, 0, 0, 0.6)"),
    symbol_size=20
)

# 渲染图表
scatter.render_notebook()
scatter.render("scatter.html")

运行完上述代码后,运行结果:
100天精通Python(可视化篇)——第94天:Pyecharts绘制多种炫酷散点图(参数说明+代码实战)_第1张图片

三、多维度散点图

# 导入需要的模块
from pyecharts.charts import Scatter
from pyecharts.faker import Faker

# 创建Scatter对象
scatter = (
    Scatter()
    # 添加x轴数据
    .add_xaxis(Faker.choose())
    # 添加y轴数据,系列名称为"商家A"
    .add_yaxis("商家A", Faker.values())
    # 添加y轴数据,系列名称为"商家B"
    .add_yaxis("商家B", Faker.values())
    # 设置全局配置项
    .set_global_opts(
        # 设置标题
        title_opts=opts.TitleOpts(title="多维度散点图"),
        # 设置视觉映射配置项,类型为"size",最大值为150,最小值为20
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(type_="size", max_=150, min_=20),
    )
)

# 在Jupyter Notebook中渲染图表
scatter.render_notebook()

运行结果:
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四、添加分割线

通过散点图与分割线相互结合:

import numpy as np
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Scatter

# 生成随机数据
np.random.seed(0)
data = np.random.randn(100, 4)

# 使用链式写法绘制散点图
scatter = (
    Scatter()
    .add_xaxis(list(range(100)))
    .add_yaxis("A", data[:, 0].tolist())
    .add_yaxis("B", data[:, 1].tolist())
    .add_yaxis("C", data[:, 2].tolist())
    .add_yaxis("D", data[:, 3].tolist())
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="多维度散点图"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="Index"),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="Value"),
    )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
)

# 添加分割线
line = (
    Scatter()
    .add_xaxis(list(range(100)))
    .add_yaxis("Line", [0] * 100, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_series_opts(
        symbol_size=0,
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_="dashed", color="red"),
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
    )
)


scatter.render_notebook()

运行结果:
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五、动态涟漪散点图

# 导入所需的类和函数
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import EffectScatter
from pyecharts.faker import Faker

# 创建 EffectScatter 对象,并设置 x 轴数据和 y 轴数据
c = (
    EffectScatter()
    .add_xaxis(Faker.choose())  # 添加 x 轴数据,这里使用了 Faker.choose() 生成随机数据
    .add_yaxis("", Faker.values())  # 添加 y 轴数据,这里使用了 Faker.values() 生成随机数据
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="动态涟漪散点图"))  # 设置全局配置,标题为"动态涟漪散点图"
)

# 在 Jupyter Notebook 中展示
c.render_notebook()

运行结果:
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六、不同形状散点图

在下面的代码中,首先创建了一个Scatter对象,然后通过set_global_opts()方法设置了图表的标题和大小,以及图表的颜色映射范围。接下来,通过add_xaxis()方法设置x轴的数据,通过add_yaxis()方法分别添加了四个系列的散点图数据,并设置了不同的形状和大小。

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

# 创建散点图对象
scatter = Scatter()

# 设置图表标题和大小
scatter.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="不同形状散点图"),
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(type_="size", max_=50, min_=20),
    legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right="10%", pos_bottom="15%"),
)

# 添加散点图数据并设置样式
scatter.add_xaxis(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
scatter.add_yaxis("圆形", [10, 20, 30, 40, 50], symbol_size=10)
scatter.add_yaxis("矩形", [20, 30, 40, 50, 60], symbol='rect', symbol_size=15)
scatter.add_yaxis("三角形", [30, 40, 50, 60, 70], symbol='triangle', symbol_size=20)
scatter.add_yaxis("星形", [40, 50, 60, 70, 80], symbol='star', symbol_size=25)



# 在 Jupyter Notebook 中展示
scatter.render_notebook()

运行结果:
100天精通Python(可视化篇)——第94天:Pyecharts绘制多种炫酷散点图(参数说明+代码实战)_第5张图片在scatter.add_yaxis()函数中,symbol参数用于设置散点图的形状。下面是symbol参数的全部参数说明:

  • ‘circle’:圆形
  • ‘rect’:矩形
  • ‘roundRect’:圆角矩形
  • ‘triangle’:三角形
  • ‘diamond’:菱形
  • ‘pin’:水滴形
  • ‘arrow’:箭头形
  • ‘none’:无形状,即不显示形状,只显示散点

另外,symbol参数还可以是一个自定义的路径字符串,表示使用自定义的形状图片,例如’svg://path/to/custom_symbol.svg’。

在使用scatter.add_yaxis()函数时,可以根据需要选择合适的形状参数来设置散点图的形状。

七、3D散点图

  1. 导入所需的类和函数,在代码中导入所需的类和函数,包括Scatter3D类和configure函数。示例代码如下:
from pyecharts.charts import Scatter3D
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.render import notebook
import random
  1. 创建3D散点图,使用Scatter3D类创建3D散点图,设置散点的属性,如位置、大小、颜色等。示例代码如下:
scatter_data = [[random.randint(0, 100), random.randint(0, 100), random.randint(0, 100)] for _ in range(80)]

scatter3d = (
    Scatter3D()
    .add("", scatter_data)
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="3D散点图"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=10),
    )
)

在上述代码中,scatter_data是一个包含多个散点坐标的列表,每个散点坐标由三个值表示(x、y、z)。

  1. 输出到Jupyter Notebook,使用notebook.render_notebook函数将图表输出到Jupyter Notebook中。示例代码如下:
notebook.render_notebook(scatter3d)
  1. 完整代码:
from pyecharts.charts import Scatter3D
from pyecharts import options as opts
import random

scatter_data = [[random.randint(0, 100), random.randint(0, 100), random.randint(0, 100)] for _ in range(80)]

scatter3d = (
    Scatter3D()
    .add("", scatter_data)
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="3D散点图"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=10),
    )
)

scatter3d.render_notebook()

通过以上步骤,就可以使用Pyecharts的链式写法绘制3D散点图并将结果输出到Jupyter Notebook中。图表将直接在Notebook中渲染和显示,无需额外的保存和导出操作。

运行结果:
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