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:

  1. 导入Pyecharts的options和Pie模块。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 调用render_notebook方法,在jupyter notebook输出

运行结果:
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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:
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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:
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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:
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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:

  1. 首先,我们导入需要使用的类和模块:Pie、InitOpts、TitleOpts、LegendOpts、ToolboxOpts和LabelOpts。

  2. 然后,我们初始化一个Pie对象,并设置图表的宽度和高度。

  3. 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。

  4. 我们设置全局配置项,包括标题、图例和工具栏等。

  5. 我们设置系列配置项,包括标签格式化和玫瑰图的类型等。

  6. 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:
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)_第5张图片

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()

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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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