数据可视化库pyecharts简单入门

0. 介绍

pyecharts是百度开源的数据可视化工具，交互性良好，图表设计精巧，非常适合用于数据处理。

1. 支持30+常见图表
2. 支持notebook环境（jupyter）
3. 集成Flask、Django等主流框架
4. 400+地图文件
5. ……

echarts官网https://echarts.apache.org/zh/index.html

pyecharts首页https://pyecharts.org/#/

pyecharts使用文档

pyecharts—github

1. 快速开始

1.1 安装

1.1.1 pip安装

pip install pyecharts

1.1.2 源码安装

git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git
cd pyecharts
pip install -r requirements.txt
python setup.py install# 或者执行 python install.py

1.2 快速上手

1.2.1 柱状图

from pyecharts.charts import Bar

bar = Bar()
bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
# render 会生成本地 HTML 文件，默认会在当前目录生成 render.html 文件
# 也可以传入路径参数，如 bar.render("mycharts.html")
bar.render()

1.2.2 链式调用

from pyecharts.charts import Bar

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
    .add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
)
bar.render()

1.2.3 使用options选项配置参数（一切皆options）

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

# V1 版本开始支持链式调用
# 你所看到的格式其实是 `black` 格式化以后的效果
# 可以执行 `pip install black` 下载使用
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
    .add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题"))
    # 或者直接使用字典参数
    # .set_global_opts(title_opts={"text": "主标题", "subtext": "副标题"})
)
bar.render()

# 不习惯链式调用的开发者依旧可以单独调用方法
bar = Bar()
bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题"))
bar.render()

1.2.4 渲染成图片文件

通常是html文件，可以使用snapshot-selenium渲染成图片文件

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.render import make_snapshot

# 使用 snapshot-selenium 渲染图片 pip install snapshot-selenium
from snapshot_selenium import snapshot

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
    .add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
)
make_snapshot(snapshot, bar.render(), "bar.png")

1.2.5 使用主题

如：

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
# 内置主题类型可查看 pyecharts.globals.ThemeType
from pyecharts.globals import ThemeType

bar = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
    .add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
    .add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
    .add_yaxis("商家B", [15, 6, 45, 20, 35, 66])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题"))
)

1.2.6 地图

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
map = Map()

data = [
    ("北京", 1),
    ("上海", 11),
    ("广州", 111),
    ("深圳", 1111),
]

map.add("地图名称", data, "china")
map.set_global_opts(
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
        # 是否显示视觉映射
        is_show=True,
        # 是否分段
        is_piecewise=True,
        pieces=[
            # 每一段的范围
            {"min": 1, "max": 100, "label": "1-100", "color": "#CCFFFF"},
            {"min": 101, "max": 1000, "label": "101-1000", "color": "#FF9966"},
            {"min": 1001, "label": "1001+", "color": "#990033"}
        ]
    )
)

map.render()

2. 全局配置项

2.1 使用指南

创建图表对象后，可以设置全局配置项

# 导入折线图
from pyecharts.charts import Line
# 创建折线对象
line=Line()
# 设置全局配置项
line.set_global_opts(
		# 设置标题
	    title_opts=opts.TitleOpts(
            # 是否显示标题
            is_show=True,
            # 显示主标题
            title="a test of abc",# subtitle是次标题
            # 标题距左侧10%距离
            pos_left="10%", 
            # 标题距上测1%的距离
            pos_top="1%")
    )
)

2.2 常用全局配置项

2.2.1 TitleOpts：标题配置项

class TitleOpts(
    # 是否显示标题组件。
    is_show: bool = True,

    # 主标题文本，支持使用 \n 换行。
    title: Optional[str] = None,

    # 主标题跳转 URL 链接
    title_link: Optional[str] = None,

    # 主标题跳转链接方式
    # 默认值是: blank
    # 可选参数: 'self', 'blank'
    # 'self' 当前窗口打开; 'blank' 新窗口打开
    title_target: Optional[str] = None,

    # 副标题文本，支持使用 \n 换行。
    subtitle: Optional[str] = None,

    # 副标题跳转 URL 链接
    subtitle_link: Optional[str] = None,

    # 副标题跳转链接方式
    # 默认值是: blank
    # 可选参数: 'self', 'blank'
    # 'self' 当前窗口打开; 'blank' 新窗口打开
    subtitle_target: Optional[str] = None,

    # title 组件离容器左侧的距离。
    # left 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比，
    # 也可以是 'left', 'center', 'right'。
    # 如果 left 的值为'left', 'center', 'right'，组件会根据相应的位置自动对齐。
    pos_left: Optional[str] = None,

    # title 组件离容器右侧的距离。
    # right 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比。
    pos_right: Optional[str] = None,

    # title 组件离容器上侧的距离。
    # top 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比，
    # 也可以是 'top', 'middle', 'bottom'。
    # 如果 top 的值为'top', 'middle', 'bottom'，组件会根据相应的位置自动对齐。
    pos_top: Optional[str] = None,

    # title 组件离容器下侧的距离。
    # bottom 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比。
    pos_bottom: Optional[str] = None,

    # 标题内边距，单位px，默认各方向内边距为5，接受数组分别设定上右下左边距。
    # // 设置内边距为 5
    # padding: 5
    # // 设置上下的内边距为 5，左右的内边距为 10
    # padding: [5, 10]
    # // 分别设置四个方向的内边距
    # padding: [
    #     5,  // 上
    #     10, // 右
    #     5,  // 下
    #     10, // 左
    # ]
    padding: Union[Sequence, Numeric] = 5,

    # 主副标题之间的间距。
    item_gap: Numeric = 10,

    # 整体（包括 text 和 subtext）的水平对齐。
    # 可选值：'auto'、'left'、'right'、'center'。
    text_align: str = "auto",

    # 整体（包括 text 和 subtext）的垂直对齐。
    # 可选值：'auto'、'left'、'right'、'center'。
    text_vertical_align: str = "auto",

    # 是否触发事件。
    is_trigger_event: bool = False,

    # 主标题字体样式配置项，参考 `series_options.TextStyleOpts`
    title_textstyle_opts: Union[TextStyleOpts, dict, None] = None,

    # 副标题字体样式配置项，参考 `series_options.TextStyleOpts`
    subtitle_textstyle_opts: Union[TextStyleOpts, dict, None] = None,
)

2.2.2 ToolBoxFeatureSaveAsImagesOpts：工具箱保存图片配置项

class ToolBoxFeatureSaveAsImageOpts(
    # 保存的图片格式。支持 'png' 和 'jpeg'。
    type_: str = "png",

    # 保存的文件名称，默认使用 title.text 作为名称。
    name: Optional[str] = None,

    # 保存的图片背景色，默认使用 backgroundColor，如果backgroundColor不存在的话会取白色。
    background_color: str = "auto",

    # 如果图表使用了 echarts.connect 对多个图表进行联动，则在导出图片时会导出这些联动的图表。该配置项决定了图表与图表之间间隙处的填充色。
    connected_background_color: str = "#fff",

    # 保存为图片时忽略的组件列表，默认忽略工具栏。
    exclude_components: Optional[Sequence[str]] = None,

    # 是否显示该工具。
    is_show: bool = True,

    # 提示语
    title: str = "保存为图片",

    # 可以通过 'image://url' 设置为图片，其中 URL 为图片的链接，或者 dataURI。
    icon: Optional[JSFunc] = None,

    # 保存图片的分辨率比例，默认跟容器相同大小，如果需要保存更高分辨率的，可以设置为大于 1 的值，例如 2。
    pixel_ratio: Numeric = 1,
)

2.2.3 ToolBoxFeatureMagicTypeOpts：工具箱动态类型切换配置项

class ToolBoxFeatureMagicTypeOpts(
    # 是否显示该工具。
    is_show: bool = True,

    # 启用的动态类型
    # 包括'line'（切换为折线图）, 'bar'（切换为柱状图）,
    # 'stack'（切换为堆叠模式）, 'tiled'（切换为平铺模式）。
    type_: Optional[Sequence] = None,    

    # 各个类型的标题文本，可以分别配置。
    line_title: str = "切换为折线图",

    # 各个类型的标题文本，可以分别配置。
    bar_title: str = "切换为柱状图",

    # 各个类型的标题文本，可以分别配置。
    stack_title: str = "切换为堆叠",

    # 各个类型的标题文本，可以分别配置。
    tiled_title: str = "切换为平铺",

    # 各个类型的 icon path，可以分别配置。
    line_icon: Optional[JSFunc] = None,

    # 各个类型的 icon path，可以分别配置。
    bar_icon: Optional[JSFunc] = None,

    # 各个类型的 icon path，可以分别配置。
    stack_icon: Optional[JSFunc] = None,

    # 各个类型的 icon path，可以分别配置。
    tiled_icon: Optional[JSFunc] = None,
)

2.2.4 VisualMapOpts：视觉映射配置项

class VisualMapOpts(
    # 是否显示视觉映射配置
    is_show: bool = True,

    # 映射过渡类型，可选，"color", "size"
    type_: str = "color",

    # 指定 visualMapPiecewise 组件的最小值。
    min_: Union[int, float] = 0,

    # 指定 visualMapPiecewise 组件的最大值。
    max_: Union[int, float] = 100,

    # 两端的文本，如['High', 'Low']。
    range_text: Union[list, tuple] = None,

    # visualMap 组件过渡颜色
    range_color: Union[Sequence[str]] = None,

    # visualMap 组件过渡 symbol 大小
    range_size: Union[Sequence[int]] = None,

    # visualMap 图元以及其附属物（如文字标签）的透明度。
    range_opacity: Optional[Numeric] = None,

    # 如何放置 visualMap 组件，水平（'horizontal'）或者竖直（'vertical'）。
    orient: str = "vertical",

    # visualMap 组件离容器左侧的距离。
    # left 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比，
    # 也可以是 'left', 'center', 'right'。
    # 如果 left 的值为'left', 'center', 'right'，组件会根据相应的位置自动对齐。
    pos_left: Optional[str] = None,

    # visualMap 组件离容器右侧的距离。
    # right 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比。
    pos_right: Optional[str] = None,

    # visualMap 组件离容器上侧的距离。
    # top 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比，
    # 也可以是 'top', 'middle', 'bottom'。
    # 如果 top 的值为'top', 'middle', 'bottom'，组件会根据相应的位置自动对齐。
    pos_top: Optional[str] = None,

    # visualMap 组件离容器下侧的距离。
    # bottom 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比。
    pos_bottom: Optional[str] = None,

    # 对于连续型数据，自动平均切分成几段。默认为5段。连续数据的范围需要 max 和 min 来指定
    split_number: int = 5,

    # 指定取哪个系列的数据，默认取所有系列。
    series_index: Union[Numeric, Sequence, None] = None,

    # 组件映射维度
    dimension: Optional[Numeric] = None,

    # 是否显示拖拽用的手柄（手柄能拖拽调整选中范围）。
    is_calculable: bool = True,

    # 是否为分段型
    is_piecewise: bool = False,

    # 是否反转 visualMap 组件
    is_inverse: bool = False,

    # 数据展示的小数精度。
    # 连续型数据平均分段，精度根据数据自动适应。
    # 连续型数据自定义分段或离散数据根据类别分段模式，精度默认为0（没有小数）。
    precision: Optional[int] = None,

    # 自定义的每一段的范围，以及每一段的文字，以及每一段的特别的样式。例如：
    # pieces: [
    #   {"min": 1500}, // 不指定 max，表示 max 为无限大（Infinity）。
    #   {"min": 900, "max": 1500},
    #   {"min": 310, "max": 1000},
    #   {"min": 200, "max": 300},
    #   {"min": 10, "max": 200, "label": '10 到 200（自定义label）'},
    #   {"value": 123, "label": '123（自定义特殊颜色）', "color": 'grey'}, //表示 value 等于 123 的情况
    #   {"max": 5}     // 不指定 min，表示 min 为无限大（-Infinity）。
    # ]
    pieces: Optional[Sequence] = None,

    # 定义 在选中范围外 的视觉元素。（用户可以和 visualMap 组件交互，用鼠标或触摸选择范围）
    #  可选的视觉元素有：
    #  symbol: 图元的图形类别。
    #  symbolSize: 图元的大小。
    #  color: 图元的颜色。
    #  colorAlpha: 图元的颜色的透明度。
    #  opacity: 图元以及其附属物（如文字标签）的透明度。
    #  colorLightness: 颜色的明暗度，参见 HSL。
    #  colorSaturation: 颜色的饱和度，参见 HSL。
    #  colorHue: 颜色的色调，参见 HSL。
    out_of_range: Optional[Sequence] = None,

    # 图形的宽度，即长条的宽度。
    item_width: int = 0,

    # 图形的高度，即长条的高度。
    item_height: int = 0,

    # visualMap 组件的背景色。
    background_color: Optional[str] = None,

    # visualMap 组件的边框颜色。
    border_color: Optional[str] = None,

    # visualMap 边框线宽，单位px。
    border_width: int = 0,

    # 文字样式配置项，参考 `series_options.TextStyleOpts`
    textstyle_opts: Union[TextStyleOpts, dict, None] = None,
)

2.3 系列配置项

详见文档:https://pyecharts.org/#/zh-cn/series_options

3. 常用图表

3.1 简单图表

3.1.1 折线图Line

3.1.2 柱状图Bar

3.1.3 饼图Pie

3.1.4 散点图Scatter

3.1.5 热力图HeatMap

3.1.6 树图Tree

3.1.7 地图Map

3.2 高级图表

3.2.1 日历图Calendar

3.2.2 极坐标图Polar

3.2.3 词云图WordCloud

3.3 3D图表

3.3.1 3D折线图Line3D

3.3.2 3D柱状图Bar3D

3.3.3 3D散点图Scatter3D

3.3.4 3D地图Map3D

3.4 组合图表

3.4.1 并行多图Grid

3.4.2 顺序多图Page

3.4.3 选项卡多图Tab

3.4.4 时间线轮播多图Timeline