100天精通Python（可视化篇）——第93天：Pyecharts绘制多种炫酷饼图参数说明+代码实战（百分比、环形、玫瑰、内嵌、多个子图饼图）
文章目录
- 专栏导读
- 1. 基础饼图
-
- add函数
- 简单案例
- 改变颜色
- 2. 百分比饼图
- 3. 环形饼图
- 4. 玫瑰饼图
- 5. 内嵌环图
- 6. 多个饼图
- 书籍推荐（包邮送书5本）
专栏导读
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1. 基础饼图
add函数
Pie.add()方法是Pyecharts模块中用于向饼图中添加数据的方法。该方法的所有参数如下：
add(
series_name: str = "",
data_pair: Union[List[Tuple], List[dict]] = None,
*,
radius: Optional[Sequence] = None,
center: Optional[Sequence] = None,
rosetype: Optional[str] = None,
label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict, None] = None,
tooltip_opts: Union[opts.TooltipOpts, dict, None] = None,
itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] = None,
encode: Optional[dict] = None,
sort_: Optional[str] = None,
selected_mode: Optional[str] = None,
selected_offset: Optional[int] = None,
clockwise: Optional[bool] = None,
start_angle: Optional[int] = None,
min_angle: Optional[int] = None,
rose_area_color: Optional[str] = None,
label_line_opts: Union[opts.LabelLineOpts, dict, None] = None,
zlevel: Optional[int] = None,
z: Optional[int] = None,
) -> "Pie"
参数说明：
series_name：（str）系列名称，用于区分不同的系列数据。默认为""。data_pair：（Union[List[Tuple], List[dict]]）数据对，数据对是一个元组或字典，包含两个元素：名称和值。例如：[(“A”, 10), (“B”, 20), (“C”, 30)]或[{“name”: “A”, “value”: 10}, {“name”: “B”, “value”: 20}, {“name”: “C”, “value”: 30}]。radius：（Optional[Sequence]）饼图的半径，可以设置为一个列表，包含内半径和外半径。例如：[“40%”, “75%”]。center：（Optional[Sequence]）饼图的中心位置，可以设置为一个列表，包含横坐标和纵坐标。例如：[“50%”, “50%”]。rosetype：（Optional[str]）玫瑰图类型，可选值为"radius"和"area"。默认为None。label_opts：（Union[opts.LabelOpts, dict, None]）标签配置项，用于设置标签的样式、格式等。默认为None。tooltip_opts：（Union[opts.TooltipOpts, dict, None]）提示框配置项，用于设置提示框的样式、格式等。默认为None。itemstyle_opts：（Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None]）图形样式配置项，用于设置饼图的颜色、阴影等。默认为None。encode：（Optional[dict]）数据编码，用于指定数据项和维度的对应关系。例如：{“itemName”: 0, “value”: 1}。sort_：（Optional[str]）数据排序方式，可选值为"ascending"和"descending"。默认为None。selected_mode：（Optional[str]）选中模式，可选值为"single"和"multiple"。默认为None。selected_offset：（Optional[int]）选中偏移量，用于设置选中的图形偏移的像素值。默认为None。clockwise：（Optional[bool]）饼图是否顺时针排列。默认为None。start_angle：（Optional[int]）饼图的起始角度。默认为None。min_angle：（Optional[int]）饼图的最小角度。默认为None。rose_area_color：（Optional[str]）玫瑰图区域颜色。默认为None。label_line_opts：（Union[opts.LabelLineOpts, dict, None]）标签线配置项，用于设置标签线的样式、格式等。默认为None。zlevel：（Optional[int]）图形所在图层。默认为None。z：（Optional[int]）图形的 z 坐标。默认为None。
以上代码为Pie.add()方法的所有参数示例。在实际使用中，可以根据需要选择设置相应的参数。
简单案例
下面是使用Pyecharts链式写法绘制基础饼图的代码和说明介绍：
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
# 构造数据
data = [("A", 55), ("B", 20), ("C", 18), ("D", 5), ("E", 2)]
# 使用链式写法创建Pie实例，添加数据并设置全局属性、系列属性
pie = (Pie()
.add("", data)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="基础饼图"))
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)
# 在jupyter notebook输出
pie.render_notebook()
# 在浏览器中显示图表
pie.render("basic_pie.html")
代码说明：
- 导入Pyecharts的options和Pie模块。
- 构造数据，这里用了一个列表，每个元素是一个元组，第一个元素是标签，第二个元素是数值。
- 使用链式写法创建Pie实例，并调用
add()方法添加数据，第一个参数是饼图的名称，第二个参数是数据列表。 - 继续使用链式写法调用
set_global_opts()方法，设置全局属性，这里设置了标题。 - 继续使用链式写法调用
set_series_opts()方法，设置系列属性，这里设置了标签格式。 - 调用
render_notebook方法，在jupyter notebook输出
运行结果：
改变颜色
在Pyecharts中，set_colors()函数可以用于设置图表中的颜色，可以传入一个颜色列表，每个元素是一个字符串，表示一个颜色值。下面是一些常用的颜色值及其对应的字符串：
- 红色：
"#c23531" - 绿色：
"#61a0a8" - 蓝色：
"#2f4554" - 橙色：
"#d48265" - 紫色：
"#91c7ae" - 黄色：
"#749f83" - 粉色：
"#ca8622" - 深红色：
"#bda29a" - 浅蓝色：
"#6e7074" - 深蓝色：
"#546570" - 浅绿色：
"#c4ccd3" - 深绿色：
"#4b565b"
当然，还有很多其他的颜色值可以使用，可以根据需要自行搜索。在Pyecharts中，可以使用set_colors()函数将这些颜色值传入图表中，或者使用JS代码自定义颜色。
调用set_colors()方法，设置颜色，这里使用了五种颜色：
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
# 构造数据
data = [("A", 55), ("B", 20), ("C", 18), ("D", 5), ("E", 2)]
# 使用链式写法创建Pie实例，添加数据并设置全局属性、系列属性
pie = (Pie()
.add("", data)
.set_colors(["#c23531", "#2f4554", "#61a0a8", "#d48265", "#91c7ae"]) # 修改颜色
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="基础饼图"))
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
)
# 在jupyter notebook输出
pie.render_notebook()
运行结果：
2. 百分比饼图
下面是使用Pyecharts链式写法绘制百分比饼图并在jupyter notebook中输出的代码和说明介绍
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
# 构造数据
data = [("A", 55), ("B", 20), ("C", 18), ("D", 5), ("E", 2)]
# 绘制饼图
pie = (Pie()
.add("", data)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="百分比饼图"))
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%"))
)
# 在jupyter notebook输出
pie.render_notebook()
代码说明：
导入Pyecharts的options和Pie模块。
构造数据，这里用了一个列表，每个元素是一个元组，第一个元素是标签，第二个元素是数值。
创建Pie实例，使用链式写法设置图表的各种属性。.add("", data)表示将数据添加到饼图中，set_global_opts()设置全局属性，这里设置了标题，set_series_opts()设置系列属性，这里设置了标签格式。
调用render_notebook()方法，在jupyter notebook中输出饼图。
运行结果：
3. 环形饼图
通过在add函数中设置radius设置饼图内圈和外圈的大小比例，绘制环形饼图：
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
# 构造数据
data = [("A", 55), ("B", 20), ("C", 18), ("D", 5), ("E", 2)]
# 绘制饼图
pie = (Pie()
.add("", data, radius=["15%", "50%"]) # 设置饼图内圈和外圈的大小比例
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="环形饼图"))
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%"))
)
# 在jupyter notebook输出
pie.render_notebook()
运行结果：
4. 玫瑰饼图
下面是使用Pyecharts链式写法绘制玫瑰饼图并在jupyter notebook中输出的示例代码：
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.options import InitOpts, TitleOpts, LegendOpts, ToolboxOpts, LabelOpts
# 初始化Pie对象
pie = Pie(init_opts=InitOpts(width='800px', height='400px'))
# 添加数据
data = [('类别1', 15), ('类别2', 20), ('类别3', 10), ('类别4', 5), ('类别5', 5), ('类别6', 5)]
pie.add(series_name='', data_pair=data, radius=['30%', '70%'], rosetype='radius')
# 设置全局配置项
pie.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title='玫瑰饼图示例'),
legend_opts=LegendOpts(is_show=True),
toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
)
# 设置系列配置项
pie.set_series_opts(label_opts=LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)"))
# 输出到jupyter notebook
pie.render_notebook()
代码说明：
-
首先，我们导入需要使用的类和模块：Pie、InitOpts、TitleOpts、LegendOpts、ToolboxOpts和LabelOpts。
-
然后，我们初始化一个Pie对象，并设置图表的宽度和高度。
-
接着，我们添加数据。这里我们使用一个元组列表来表示数据，元组的第一个元素是类别名称，第二个元素是类别所占比例。
-
我们设置全局配置项，包括标题、图例和工具栏等。
-
我们设置系列配置项，包括标签格式化和玫瑰图的类型等。
-
最后，我们使用render_notebook()方法将图表输出到jupyter notebook中。
运行代码后，你应该可以在jupyter notebook中看到绘制的玫瑰饼图：
5. 内嵌环图
内嵌环图是一种可以在一个圆环内部再嵌套一个圆环的饼图，通常用于展示两层数据之间的关系：
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Pie
# 定义内环数据
inner_x_data = ["直达", "营销广告", "搜索引擎"]
inner_y_data = [335, 679, 1548]
inner_data_pair = [list(z) for z in zip(inner_x_data, inner_y_data)]
# 定义外环数据
outer_x_data = ["直达", "营销广告", "搜索引擎", "邮件营销", "联盟广告", "视频广告", "百度", "谷歌", "必应", "其他"]
outer_y_data = [335, 310, 234, 135, 1048, 251, 147, 102]
outer_data_pair = [list(z) for z in zip(outer_x_data, outer_y_data)]
# 创建Pie对象
pie = (
Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="800px")) # 设置图表大小
.add(
series_name="访问来源", # 设置系列名称
data_pair=inner_data_pair, # 设置内环数据
radius=[0, "30%"], # 设置内外环半径
label_opts=opts.LabelOpts(position="inner"), # 设置标签位置
)
.add(
series_name="访问来源", # 设置系列名称
radius=["40%", "55%"], # 设置内外环半径
data_pair=outer_data_pair, # 设置外环数据
label_opts=opts.LabelOpts(
position="outside", # 设置标签位置
formatter="{a|{a}}{abg|}\n{hr|}\n {b|{b}: }{c} {per|{d}%} ", # 设置标签格式
background_color="#eee", # 标签背景色
border_color="#aaa", # 标签边框颜色
border_width=1, # 标签边框宽度
border_radius=4, # 标签边框圆角半径
rich={
"a": {"color": "#999", "lineHeight": 22, "align": "center"},
"abg": {
"backgroundColor": "#e3e3e3",
"width": "100%",
"align": "right",
"height": 22,
"borderRadius": [4, 4, 0, 0],
},
"hr": {
"borderColor": "#aaa",
"width": "100%",
"borderWidth": 0.5,
"height": 0,
},
"b": {"fontSize": 16, "lineHeight": 33},
"per": {
"color": "#eee",
"backgroundColor": "#334455",
"padding": [2, 4],
"borderRadius": 2,
},
},
),
)
.set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="left", orient="vertical")) # 设置全局配置
.set_series_opts(
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
trigger="item", formatter="{a}
{b}: {c} ({d}%)"
) # 设置提示框格式
)
)
# 输出到jupyter notebook
pie.render_notebook()
运行结果：
6. 多个饼图
本代码使用了 Pyecharts 库中的 Pie 类，绘制了一个多饼图的基本示例，展示了不同类型电影的占比情况。
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.globals import ThemeType
c = (
Pie()
.add(
"",
[list(z) for z in zip(["剧情", "其他"], [30, 70])],
center=["20%", "30%"],
radius=[60, 80],
label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%") # 给每个饼图加上百分比
)
.add(
"",
[list(z) for z in zip(["奇幻", "其他"], [40, 60])],
center=["55%", "30%"],
radius=[60, 80],
label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%")
)
.add(
"",
[list(z) for z in zip(["爱情", "其他"], [24, 76])],
center=["20%", "70%"],
radius=[60, 80],
label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%")
)
.add(
"",
[list(z) for z in zip(["惊悚", "其他"], [11, 89])],
center=["55%", "70%"],
radius=[60, 80],
label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%")
)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-多饼图基本示例"),
legend_opts=opts.LegendOpts(
type_="scroll", pos_top="20%", pos_left="80%", orient="vertical"
),
)
)
c.render_notebook()
具体实现过程如下：
导入所需库：pyecharts.options、pyecharts.charts 和 pyecharts.globals。
创建一个 Pie 类实例。
使用 add() 方法添加四个饼图，分别表示剧情、奇幻、爱情和惊悚类型电影的占比情况。
在每个饼图中使用 label_opts 参数的 formatter 属性，给每个饼图加上百分比的标签。
使用 set_global_opts() 方法设置全局参数，包括标题和图例的位置和样式。
最后使用 render_notebook() 方法将图表渲染到 Jupyter Notebook 中。
需要注意的是，饼图的位置和大小可以通过 center 和 radius 参数来设置，每个饼图的数据以列表形式传入，每个元素包含两个值，分别表示该数据的名称和数值。在本示例中，其他类型电影的占比是通过剩余部分的方式计算得出的。
运行结果：
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