Python数据可视化——pyecharts篇

九、Python数据可视化

使用Echarts

1. Python中的Json数据

Json是一种轻量级的数据交互格式, 采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据（就是字符串）

# json数据的格式可以是： 
{"name":"admin","age":18} 


# 也可以是：  
[{"name":"admin","age":18},{"name":"root","age":16},{"name":"张三","age":20}] 

• Json数据格式转换的方法
  • 导入json：import json
  • 通过 json.dumps(data) 方法把python数据转化为了 json数据
    • 如果有中文可以带上：ensure_ascii=False参数来确保中文正常转换
  • 通过 json.loads(data) 方法把josn数据转化为了 python列表或字典

2. pyecharts介绍

Echarts 是个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可. 而 Python 是门富有表达力的语言，很适合用于数据处理. 当数据分析遇上数据可视化时pyecharts 诞生了.

pyecharts官方文档

• 安装pyecharts：pip install pyecharts

3. pyecharts——折线图

• 基础折线图

  from pyecharts.charts import Line
  from pyecharts.options import TitleOpts,LegendOpts,ToolboxOpts,VisualMapOpts
  
  # 创建一个折线图对象
  line = Line()
  # 设置x轴
  line.add_xaxis(['中国', '美国', '英国'])
  # 设置y轴
  line.add_yaxis('GDP', [30, 20, 10])
  # 生成图表
  line.render()
  

• pyecharts的配置项

  • 全局配置项

    配置项	作用	代码实例
    title_opts	设置图标题和位置	title_opts=opts.TitleOpts(title=“标题”, pos_left=“center”)
    yaxis_opts	y轴配置项	yaxis_opts=opts.AxisOpts(name=“累计确诊人数”)
    xaxis_opts	x轴配置项	xaxis_opts=opts.AxisOpts(name=“时间”)
    legend_opts	图例配置项	legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left=‘70%’)

    • 这里全局配置选项可以通过set_global_opts方法来进行配置, 相应的选项和选项的功能如下:
      

    • set_global_opts方法

      # 设置全局配置项set_global_opts来设置
      line.set_global_opts(
          title_opts=TitleOpts('GDP展示',pos_left='center',pos_bottom='0%'),
          legend_opts=LegendOpts(is_show=True),
          toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
          visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True)
      )
      

  • 系列配置项：

    • .add_yaxis相关配置选项:

      配置项	作用	代码实例
      series_name	设置图例名称	series_name=“美国确诊人数”
      y_axis	输入y轴数据	y_axis=[“列表”]
      symbol_size	设置点的大小	symbol_size=10
      label_opts	标签设置项：不显示标签	label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)
      linestyle_opts	线条宽度和样式	linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2)

4. pyecharts——地图

• 基本使用

  from pyecharts.charts import Map
  from pyecharts.options import VisualMapOpts
  
  map = Map()
  data = [
      ("北京市", 99),
      ("上海市", 199),
      ("湖南省", 299),
      ("台湾省", 199),
      ("安徽省", 299),
      ("广东身", 399),
      ("湖北省", 599)
  ]
  
  map.add('测试地图', data, 'china')
  
  map.set_global_opts(
      visualmap_opts=VisualMapOpts(
          is_show=True,
          is_piecewise=True,
          pieces=[
              {'min': 1, 'max': 9, 'label': '1-9', 'color': '#CCFFFF'},
              {'min': 10, 'max': 99, 'label': '10-99', 'color': '#FF6666'},
              {'min': 100, 'max': 500, 'label': '100-500', 'color': '#990033'},
          ]
      )
  )
  # 参数可选 传递对应的名字.html 生成对应网页
  map.render()
  

• 结果：
  

5. pyecharts——动态柱状图

• 构建基础柱状图

  from pyecharts.charts import Bar
  from pyecharts.options import *
  
  # 构建柱状图对象
  bar = Bar()
  
  # 添加x轴数据
  bar.add_xaxis(['中国', '美国', '英国'])
  # 添加y轴数据
  bar.add_yaxis('GDP', [30, 20, 10], label_opts=LabelOpts(
      # 数值标签在右侧 
      position='right'
  ))
  
  # 翻转XY轴
  bar.reversal_axis()
  
  bar.render('GDP基础柱状图.html')
  

  结果：
  

• 基础时间线柱状图

  from pyecharts.charts import Bar, Timeline
  from pyecharts.options import *
  from pyecharts.globals import ThemeType
  
  bar1 = Bar()
  bar1.add_xaxis(['中国', '美国', '英国'])
  bar1.add_yaxis('GDP', [30, 30, 10], label_opts=LabelOpts(
      position='right'
  ))
  bar1.reversal_axis()
  
  bar2 = Bar()
  bar2.add_xaxis(['中国', '美国', '英国'])
  bar2.add_yaxis('GDP', [50, 50, 50], label_opts=LabelOpts(
      position='right'
  ))
  bar2.reversal_axis()
  
  bar3 = Bar()
  bar3.add_xaxis(['中国', '美国', '英国'])
  bar3.add_yaxis('GDP', [70, 60, 60], label_opts=LabelOpts(
      position='right'
  ))
  bar3.reversal_axis()
  
  timeline = Timeline(
      {
          # 设置主题
          'theme': ThemeType.LIGHT
      }
  )
  
  timeline.add(bar1, '点1')
  timeline.add(bar2, '点2')
  timeline.add(bar3, '点3')
  
  timeline.add_schema(
      # 自动播放时间间隔 毫秒
      play_interval=1000,
      # 是否自动播放
      is_auto_play=True,
      # 是否循环播放
      is_loop_play=True,
      # 是否展示时间线
      is_timeline_show=True
  )
  
  timeline.render('基础时间线柱状图.html')
  

  结果：
  

  • 时间线主题设置(设置柱状条样式)