pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具。
安装
pip install pyecharts
柱状图-Bar
//导入柱状图-Bar
from pyecharts import Bar
//设置行名
columns = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
//设置数据
data1 = [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3]
data2 = [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]
//设置柱状图的主标题与副标题
bar = Bar("柱状图", "一年的降水量与蒸发量")
//添加柱状图的数据及配置项
bar.add("降水量", columns, data1, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
bar.add("蒸发量", columns, data2, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
//生成本地文件（默认为.html文件）
bar.render()
image.png
饼图-Pie
//导入饼图Pie
from pyecharts import Pie
//设置主标题与副标题，标题设置居中，设置宽度为900
pie = Pie("饼状图", "一年的降水量与蒸发量",title_pos='center',width=900)
//加入数据，设置坐标位置为【25，50】，上方的colums选项取消显示
pie.add("降水量", columns, data1 ,center=[25,50],is_legend_show=False)
//加入数据，设置坐标位置为【75，50】，上方的colums选项取消显示，显示label标签
pie.add("蒸发量", columns, data2 ,center=[75,50],is_legend_show=False,is_label_show=True)
//保存图表
pie.render()
image.png
箱体图-Boxplot
//导入箱型图Boxplot
from pyecharts import Boxplot
boxplot = Boxplot("箱形图", "一年的降水量与蒸发量")
x_axis = ['降水量','蒸发量']
y_axis = [data1,data2]
//prepare_data方法可以将数据转为嵌套的 [min, Q1, median (or Q2), Q3, max]
yaxis = boxplot.prepare_data(y_axis)
boxplot.add("天气统计", x_axis, _yaxis)
boxplot.render()
image.png
折线图-Line
from pyecharts import Line
line = Line("折线图","一年的降水量与蒸发量")
//is_label_show是设置上方数据是否显示
line.add("降水量", columns, data1, is_label_show=True)
line.add("蒸发量", columns, data2, is_label_show=True)
line.render()
image.png
雷达图-Rader
from pyecharts import Radar
radar = Radar("雷达图", "一年的降水量与蒸发量")
//由于雷达图传入的数据得为多维数据，所以这里需要做一下处理
radar_data1 = [[2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3]]
radar_data2 = [[2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]]
//设置column的最大值，为了雷达图更为直观，这里的月份最大值设置有所不同
schema = [
("Jan", 5), ("Feb",10), ("Mar", 10),
("Apr", 50), ("May", 50), ("Jun", 200),
("Jul", 200), ("Aug", 200), ("Sep", 50),
("Oct", 50), ("Nov", 10), ("Dec", 5)
]
//传入坐标
radar.config(schema)
radar.add("降水量",radar_data1)
//一般默认为同一种颜色，这里为了便于区分，需要设置item的颜色
radar.add("蒸发量",radar_data2,item_color="#1C86EE")
radar.render()
散点图-scatter
from pyecharts import Scatter
scatter = Scatter("散点图", "一年的降水量与蒸发量")
//xais_name是设置横坐标名称，这里由于显示问题，还需要将y轴名称与y轴的距离进行设置
scatter.add("降水量与蒸发量的散点分布", data1,data2,xaxis_name="降水量",yaxis_name="蒸发量",
yaxis_name_gap=40)
scatter.render()
image.png
图表布局 Grid
由于标题与图表是属于两个不同的控件，所以这里必须对下方的图表Line进行标题位置设置，否则会出现标题重叠的bug。
from pyecharts import Grid
//设置折线图标题位置
line = Line("折线图","一年的降水量与蒸发量",title_top="45%")
line.add("降水量", columns, data1, is_label_show=True)
line.add("蒸发量", columns, data2, is_label_show=True)
grid = Grid()
//设置两个图表的相对位置
grid.add(bar, grid_bottom="60%")
grid.add(line, grid_top="60%")
grid.render()
image.png
地图Map
1.导入from pyecharts import Map, Geo
2.数据列表
value = [95.1, 23.2, 43.3, 66.4, 88.5]
attr= ["China", "Canada", "Brazil", "Russia", "United States"]
3.确定地图并导入数据和生成地图
map0 = Map("世界地图示例", width=1200, height=600)
map0.add("世界地图", attr, value, maptype="world", is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
map0.render(path="世界地图.html")
完整代码：
from pyecharts import Map, Geo
# 世界地图数据
value = [95.1, 23.2, 43.3, 66.4, 88.5]
attr= ["China", "Canada", "Brazil", "Russia", "United States"]
# 省和直辖市
province_distribution = {'河南': 45.23, '北京': 37.56, '河北': 21, '辽宁': 12, '江西': 6, '上海': 20, '安徽': 10, '江苏': 16, '湖南': 9, '浙江': 13, '海南': 2, '广东': 22, '湖北': 8, '黑龙江': 11, '澳门': 1, '陕西': 11, '四川': 7, '内蒙古': 3, '重庆': 3, '云南': 6, '贵州': 2, '吉林': 3, '山西': 12, '山东': 11, '福建': 4, '青海': 1, '舵主科技，质量保证': 1, '天津': 1, '其他': 1}
provice=list(province_distribution.keys())
values=list(province_distribution.values())
# 城市 -- 指定省的城市 xx市
city = ['武汉市', '宜昌市', '襄阳市', '黄冈市', '咸宁市', '孝感市', '荆州市', '十堰市', '黄石市']
values2 = [1.07, 3.85, 6.38, 8.21, 2.53, 4.37, 9.38, 4.29, 6.1]
# 区县 -- 具体城市内的区县 xx县
quxian = ['武昌区', '江岸区', '江汉区', '汉阳区', '青山区', '洪山区','新洲区','黄陂区','江夏区','东西湖区','蔡甸区']
values3 = [3, 5, 7, 8, 2, 4, 8, 4, 6, 2, 4]
# map0 = Map("世界地图示例", width=1200, height=600)
# map0.add("世界地图", attr, value, maptype="world", is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
# map0.render(path="世界地图.html")
# maptype='china' 只显示全国直辖市和省级
# 数据只能是省名和直辖市的名称
map = Map("中国地图",'中国地图', width=1200, height=600)
map.add("", provice, values, visual_range=[0, 50], maptype='china', is_visualmap=True,
visual_text_color='#000')
map.show_config()
map.render(path="03-26中国地图.html")
# 湖北地图 数据必须是省内放入城市名
map2 = Map("湖北地图",'湖北', width=1200, height=600)
map2.add('湖北', city, values2, visual_range=[1, 10], maptype='湖北', is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
map2.show_config()
map2.render(path="03-25湖北地图.html")
#
# # 武汉地图 数据为武汉市下的区县
map3 = Map("武汉地图",'武汉', width=1200, height=600)
map3.add("武汉", quxian, values3, visual_range=[1, 10], maptype='武汉', is_visualmap=True,
visual_text_color='#000')
map3.render(path="03-25武汉地图.html")
总结
导入相关图表包
进行图表的基础设置，创建图表对象
利用add()方法进行数据输入与图表设置(可以使用print_echarts_options()来输出所有可配置项)
利用render()方法来进行图表保存
pyecharts还有许多好玩的3D图表和地图图表，个人觉得地图图表是最好玩的，各位有兴趣可以去pyecharts的使用手册查看，有中文版的非常方便：pyecharts。