100天精通Python（可视化篇）——第101天：Pyecharts绘制多种炫酷仪表盘图参数说明+代码实战
文章目录
- 专栏导读
- 一、仪表盘图介绍
-
- 1. 仪表盘图是什么？
- 2. 仪表盘图应用场景
- 二、仪表盘图类配置选项
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- 1. 导包
- 2. add函数
- 3. 仪表盘标题配置
- 4. 仪表盘数据内容配置
- 5. 仪表盘进度条配置
- 6. 仪表盘指针指针配置
- 7. 仪表盘标记点配置
- 三、仪表盘图实战
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- 1. 基础仪表盘图
- 2. 改变轮盘内的字体
- 3. 修改仪表盘不同区间颜色
- 4. 修改仪表盘刻度分割段数
- 5. 修改仪表盘半径大小
专栏导读
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一、仪表盘图介绍
1. 仪表盘图是什么？
仪表盘图（Dashboard）是一种数据可视化工具，用于以图表、表格、指标等形式展示关键数据和指标，以便用户能够快速了解和分析数据的状态、趋势和关联关系。它通常以仪表盘的形式呈现，类似于汽车仪表盘上的指示器。
仪表盘图的设计旨在提供直观、简洁和易于理解的数据展示，帮助用户快速捕捉到关键信息和洞察。通过仪表盘图，用户可以实时监测业务指标、数据趋势和关键绩效指标，从而做出更加明智的决策。
2. 仪表盘图应用场景
仪表盘图在各个领域都有广泛的应用，下面列举了一些常见的应用场景：
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业务分析和绩效管理：仪表盘图可以用于监测和管理关键业务指标和绩效指标。例如，销售团队可以使用仪表盘图来追踪销售额、客户满意度和销售渠道的效果，以便做出调整和优化策略。
-
市场营销和广告效果分析：仪表盘图可以用于监测市场活动和广告效果。市场营销团队可以使用仪表盘图来追踪市场份额、广告点击率和转化率等指标，以便评估市场营销策略的有效性。
-
金融管理和投资决策：仪表盘图可以用于监测投资组合的绩效和风险。投资者可以使用仪表盘图来追踪股票、债券和基金的回报率、波动性和相关性等指标，以便做出投资决策。
-
运营监控和供应链管理：仪表盘图可以用于监测生产和供应链的运营情况。运营团队可以使用仪表盘图来追踪生产效率、库存水平和交货准时率等指标，以便优化运营流程和供应链管理。
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客户服务和用户体验分析：仪表盘图可以用于监测客户服务和用户体验的指标。客户服务团队可以使用仪表盘图来追踪客户满意度、服务响应时间和问题解决率等指标，以便改进客户服务和用户体验。
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IT系统监控和网络安全：仪表盘图可以用于监测和管理IT系统的性能和网络安全。IT团队可以使用仪表盘图来追踪系统的可用性、响应时间和网络攻击情况，以便及时发现和解决问题。
总之，仪表盘图在各个领域的数据分析和决策过程中都有广泛的应用。它可以帮助用户快速了解关键数据和指标，做出明智的决策，并实时监测和管理业务和运营的状态。
二、仪表盘图类配置选项
1. 导包
from pyecharts.charts import Gauge
from pyecharts import options as opts
2. add函数
这是一个函数的定义，函数名为add，包含多个参数和默认值。每个参数都有相应的类型注释和默认值说明。该函数用于向仪表盘图中添加数据，并配置相关的样式和选项。
def add(
self,
series_name: str, # 系列名称，字符串类型
data_pair: types.Sequence, # 数据对，序列类型
*,
min_: types.Numeric = 0, # 最小值，默认为0
max_: types.Numeric = 100, # 最大值，默认为100
split_number: types.Numeric = 10, # 分割段数，默认为10
center: types.Sequence = None, # 中心位置，默认为空
radius: types.Union[types.Numeric, str] = "75%", # 半径，默认为"75%"
start_angle: types.Numeric = 225, # 起始角度，默认为225
end_angle: types.Numeric = -45, # 结束角度，默认为-45
is_clock_wise: bool = True, # 是否顺时针，默认为True
title_label_opts: types.GaugeTitle = opts.GaugeTitleOpts( # 仪表盘标题配置，默认为指定的配置
offset_center=["0%", "20%"],
),
detail_label_opts: types.GaugeDetail = opts.GaugeDetailOpts( # 仪表盘详细标签配置，默认为指定的配置
formatter="{value}%",
offset_center=["0%", "40%"],
),
progress: types.GaugeProgress = opts.GaugeProgressOpts(), # 仪表盘进度配置，默认为指定的配置
pointer: types.GaugePointer = opts.GaugePointerOpts(), # 仪表盘指针配置，默认为指定的配置
anchor: types.GaugeAnchor = opts.GaugeAnchorOpts(), # 仪表盘锚点配置，默认为指定的配置
tooltip_opts: types.Tooltip = None, # 提示框配置，默认为空
axisline_opts: types.AxisLine = None, # 坐标轴线配置，默认为空
axistick_opts: types.AxisTick = None, # 坐标轴刻度配置，默认为空
axislabel_opts: types.AxisLabel = None, # 坐标轴标签配置，默认为空
itemstyle_opts: types.ItemStyle = None, # 数据项样式配置，默认为空
)
3. 仪表盘标题配置
这是一个名为GaugeTitleOpts的类，它继承自BasicOpts类。类中定义了一个构造方法__init__，用于初始化类的属性。每行代码都是一个参数，包含了参数名、类型注解和默认值。这些参数用于配置仪表盘图中标题的样式和选项。
class GaugeTitleOpts(BasicOpts):
def __init__(
self,
is_show: bool = True, # 是否显示标题，默认为True
offset_center: Sequence = None, # 标题的偏移中心位置，默认为空
color: str = "#333", # 标题的颜色，默认为"#333"
font_style: str = "normal", # 标题的字体样式，默认为"normal"
font_weight: str = "normal", # 标题的字体粗细，默认为"normal"
font_family: str = "sans-serif", # 标题的字体族，默认为"sans-serif"
font_size: Numeric = 15, # 标题的字体大小，默认为15
background_color: str = "transparent", # 标题的背景颜色，默认为"transparent"
border_color: str = "transparent", # 标题的边框颜色，默认为"transparent"
border_width: Numeric = 0, # 标题的边框宽度，默认为0
border_radius: Numeric = 0, # 标题的边框圆角半径，默认为0
padding: Numeric = 0, # 标题的内边距，默认为0
shadow_color: Optional[str] = "transparent", # 标题的阴影颜色，默认为"transparent"
shadow_blur: Optional[Numeric] = 0, # 标题的阴影模糊大小，默认为0
shadow_offset_x: Numeric = 0, # 标题的阴影水平偏移量，默认为0
shadow_offset_y: Numeric = 0, # 标题的阴影垂直偏移量，默认为0
overflow: Optional[str] = "none", # 标题的溢出处理方式，默认为"none"
rich: Optional[dict] = None, # 标题的富文本样式配置，默认为空
is_value_animation: bool = True, # 是否开启标题数值动画效果，默认为True
)
4. 仪表盘数据内容配置
配置仪表盘图的数据内容：
class GaugeDetailOpts(BasicOpts):
def __init__(
self,
is_show: bool = True, # 是否显示仪表盘详情
background_color: str = "transparent", # 背景颜色
border_width: Numeric = 0, # 边框宽度
border_color: str = "transparent", # 边框颜色
offset_center: Sequence = None, # 仪表盘详情的偏移中心
formatter: Optional[JSFunc] = None, # 格式化函数
color: str = "#464646", # 字体颜色
font_style: str = "normal", # 字体样式
font_weight: str = "normal", # 字体粗细
font_family: str = "sans-serif", # 字体类型
font_size: Numeric = 15, # 字体大小
border_radius: Numeric = 0, # 边框圆角
padding: Numeric = 0, # 内边距
shadow_color: Optional[str] = "transparent", # 阴影颜色
shadow_blur: Optional[Numeric] = 0, # 阴影模糊度
shadow_offset_x: Numeric = 0, # 阴影水平偏移量
shadow_offset_y: Numeric = 0, # 阴影垂直偏移量
overflow: Optional[str] = "none", # 文字超出部分的处理方式
rich: Optional[dict] = None, # 富文本样式
is_value_animation: bool = True, # 是否开启数值动画效果
)
5. 仪表盘进度条配置
class GaugeProgressOpts(BasicOpts):
def __init__(
self,
is_show: bool = False, # 是否显示仪表盘进度条，默认为False不显示
is_overlap: bool = True, # 是否允许仪表盘进度条重叠，默认为True允许重叠
width: Numeric = 10, # 仪表盘进度条的宽度，默认为10
is_round_cap: bool = False, # 是否使用圆形的末端样式，默认为False不使用
is_clip: bool = False, # 是否裁剪超出仪表盘范围的进度条，默认为False不裁剪
itemstyle_opts: Union[ItemStyleOpts, dict, None] = None, # 进度条样式选项，可以是ItemStyleOpts对象、字典或None，默认为None
)
6. 仪表盘指针指针配置
class GaugePointerOpts(BasicOpts):
def __init__(
self,
is_show: bool = True, # 是否显示仪表盘指针，默认为True显示
length: Union[str, Numeric] = "80%", # 仪表盘指针的长度，默认为"80%"
width: Numeric = 8, # 仪表盘指针的宽度，默认为8
)
7. 仪表盘标记点配置
class GaugeAnchorOpts(BasicOpts):
def __init__(
self,
is_show: bool = True, # 是否显示标记点
is_show_above: bool = False, # 是否显示在仪表盘上方
size: Numeric = 6, # 标记点的大小
icon: str = "circle", # 标记点的形状
offset_center: Optional[Sequence] = None, # 标记点相对于仪表盘中心的偏移量
is_keep_aspect: bool = False, # 是否保持标记点的纵横比
itemstyle_opts: Union[ItemStyleOpts, dict, None] = None, # 标记点的样式选项
):
三、仪表盘图实战
1. 基础仪表盘图
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Gauge
c = (
Gauge() # 创建一个Gauge对象
.add("", [("完成率", 66.6)]) # 添加系列数据，完成率为66.6%
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="基础仪表盘图")) # 设置全局配置项，包括标题
)
# 保存为HTML文件
c.render("基础仪表盘图.html")
# 在Jupyter Notebook中显示漏斗图
c.render_notebook()
运行结果：
2. 改变轮盘内的字体
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Gauge
c = (
Gauge() # 创建一个Gauge对象
.add("业务指标", [("完成率", 66.6)],# 添加系列数据，完成率为66.6%
# 给标题标签设置选项
title_label_opts=opts.LabelOpts(
font_size=40, # 设置字体大小为40
color="red", # 设置字体颜色为红色
font_family="Microsoft YaHei" # 设置字体为"Microsoft YaHei"
),
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="改变轮盘内的字体")) # 设置全局配置项，包括标题
)
# 保存为HTML文件
c.render("改变轮盘内的字体.html")
# 在Jupyter Notebook中显示漏斗图
c.render_notebook()
运行结果：
3. 修改仪表盘不同区间颜色
在 linestyle_opts 中，color 的可选颜色有以下几种：
- 使用十六进制颜色码：例如
"#67e0e3"、"#37a2da"、"#fd666d"。 - 使用 RGB 颜色值：例如
(0, 255, 0)、(255, 0, 0)、(0, 0, 255)。 - 使用 RGBA 颜色值：例如
(0, 255, 0, 0.5)、(255, 0, 0, 0.7)、(0, 0, 255, 1)。 - 使用颜色名称：例如
"red"、"blue"、"green"。
除了单一颜色外，还可以使用渐变色来设置 color。渐变色用于在图形中创建平滑的过渡效果，可以使用 (位置, 颜色) 的形式来设置渐变色。其中，位置 是一个介于 0 到 1 之间的数值，表示颜色在渐变中的位置，颜色 可以是任意一种上述的颜色表示方法。
在 linestyle_opts 中，使用渐变色的示例为 color=[(0.3, "#67e0e3"), (0.7, "#37a2da"), (1, "#fd666d")]，表示从位置 0 到位置 0.3 使用颜色 #67e0e3，从位置 0.3 到位置 0.7 使用颜色 #37a2da，从位置 0.7 到位置 1 使用颜色 #fd666d。
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Gauge
c = (
Gauge() # 创建一个Gauge对象
.add("业务指标", [("完成率", 66.6)],# 添加系列数据，完成率为66.6%
# 创建一个 AxisLineOpts 对象，并设置 linestyle_opts 参数
axisline_opts=opts.AxisLineOpts(
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(
color=[(0.3, "#67e0e3"), (0.7, "#37a2da"), (1, "#fd666d")], width=10
)
)
# AxisLineOpts 对象用于设置坐标轴线的样式
# linestyle_opts 参数用于设置线条的样式，包括颜色和宽度
# color 参数是一个列表，用于设置线条的颜色，列表中的每个元素都是一个元组，元组的第一个元素表示颜色的位置，第二个元素表示颜色的值
# 在这个例子中，线条的颜色在位置 0.3 处为 "#67e0e3"，在位置 0.7 处为 "#37a2da"，在位置 1 处为 "#fd666d"
# width 参数用于设置线条的宽度，这里设置为 10
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="不同颜色仪表盘图")) # 设置全局配置项，包括标题
)
# 保存为HTML文件
c.render("不同颜色仪表盘图.html")
# 在Jupyter Notebook中显示漏斗图
c.render_notebook()
运行结果：
4. 修改仪表盘刻度分割段数
通过在add函数中添加split_number=段数参数修改刻度分割段数：
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Gauge
c = (
Gauge() # 创建一个Gauge对象
.add("业务指标",
[("完成率", 66.6)],# 添加系列数据，完成率为66.6%
split_number=5, # 修改刻度分割段数
# 创建一个 AxisLineOpts 对象，并设置 linestyle_opts 参数
axisline_opts=opts.AxisLineOpts(
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(
color=[(0.3, "#67e0e3"), (0.7, "#37a2da"), (1, "#fd666d")], width=10
)
)
# AxisLineOpts 对象用于设置坐标轴线的样式
# linestyle_opts 参数用于设置线条的样式，包括颜色和宽度
# color 参数是一个列表，用于设置线条的颜色，列表中的每个元素都是一个元组，元组的第一个元素表示颜色的位置，第二个元素表示颜色的值
# 在这个例子中，线条的颜色在位置 0.3 处为 "#67e0e3"，在位置 0.7 处为 "#37a2da"，在位置 1 处为 "#fd666d"
# width 参数用于设置线条的宽度，这里设置为 10
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="不同颜色仪表盘图")) # 设置全局配置项，包括标题
)
# 保存为HTML文件
c.render("不同颜色仪表盘图.html")
# 在Jupyter Notebook中显示漏斗图
c.render_notebook()
运行结果，和上一个图对应可以发现单数段数刻度没有了：
5. 修改仪表盘半径大小
通过在add函数中添加radius="50%"参数修改刻度分割段数：
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Gauge
c = (
Gauge() # 创建一个Gauge对象
.add("业务指标",
[("完成率", 66.6)],# 添加系列数据，完成率为66.6%
radius="50%", # 修改仪表盘半径
# 创建一个 AxisLineOpts 对象，并设置 linestyle_opts 参数
axisline_opts=opts.AxisLineOpts(
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(
color=[(0.3, "#67e0e3"), (0.7, "#37a2da"), (1, "#fd666d")], width=10
)
)
# AxisLineOpts 对象用于设置坐标轴线的样式
# linestyle_opts 参数用于设置线条的样式，包括颜色和宽度
# color 参数是一个列表，用于设置线条的颜色，列表中的每个元素都是一个元组，元组的第一个元素表示颜色的位置，第二个元素表示颜色的值
# 在这个例子中，线条的颜色在位置 0.3 处为 "#67e0e3"，在位置 0.7 处为 "#37a2da"，在位置 1 处为 "#fd666d"
# width 参数用于设置线条的宽度，这里设置为 10
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="不同颜色仪表盘图")) # 设置全局配置项，包括标题
)
# 保存为HTML文件
c.render("不同颜色仪表盘图.html")
# 在Jupyter Notebook中显示漏斗图
c.render_notebook()
运行结果：
