菜鸟笔记-python pyecharts的入门使用

目录

前言

        1.在Python环境中安装Pyecharts库。

        2.在Python代码中导入所需的Pyecharts模块和图表类型。

        3. 制作时间表

        4.基本图形的绘制

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前言

  Pyecharts是一个用于基于Python语言的数据可视化库，它能够轻松地实现各种类型的图表，如折线图、散点图、柱状图、饼图、地图等，并且最重要的是其图表展示非常美观和直观。Pyecharts使用JavaScript语言的开源图表库Echarts作为绘图引擎，而内置数据转换器能够自动将Python数据转换成JS所需的数据格式。因此，使用Pyecharts可以很方便地在Python环境中创建交互式图表，并进行数据分析和数据可视化。

 

        1.在Python环境中安装Pyecharts库。

例如，在终端中执行以下命令将安装最新版本的Pyecharts包：

pip install pyecharts

        2.在Python代码中导入所需的Pyecharts模块和图表类型。

例如，在代码中导入Pyecharts Line（折线图）模块并创建一个简单的折线图：

from pyecharts.charts import Line

from pyecharts import options as opts



# x轴数据

x_data = ['10:00', '10:15', '10:30', '10:45']



# y轴数据

y_data = [36.6, 37.0, 36.9, 37.2]



# 创建 Line 类对象并添加x、y数据

line_chart = Line()

line_chart.add_xaxis(x_data)

line_chart.add_yaxis("体温", y_data)



# 美化图表并设置标题、副标题

line_chart.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="体温变化趋势图", subtitle="2023年6月1日 - 2023年6月5日"))



# 渲染图表并保存为HTML文件或在Jupyter Notebook显示

line_chart.render("temperature.html")

  在这个例子中，我们导入了Line模块和TitleOpts，然后创建了一个简单的折线图，并将其渲染为HTML格式文件。

        3. 制作时间表

  使用图表类型为 Timeline。

以下是制作 Pyecharts 时间轴的基本步骤：

 

        （1）导入必要模块

在代码开头导入所需的模块：

from pyecharts.charts import Timeline

from pyecharts.options import TimelineOpts

 

        （2）创建数据和图表对象

将数据按照不同的时间点分组，每组数据表示一个时间段。然后创建一个空的时间轴图表对象，设置图表或时间轴的样式，如下面的例子：

# 设定时间轴整体样式

time_line = Timeline(init_opts=TimelineOpts(width="1600px", height="800px"))
# 遍历数据，添加时间点（时间段）以及对应的图表到时间轴中
for time_period, data in data_dict.items():

    # 添加时间点（时间段）

    time_line.add_schema(play_interval=5000,  # 自动播放间隔

                         is_loop_play=True,  # 是否循环播放

                         width="1400px",

                         )

    # 根据数据创建图表并添加到当前时间点

    chart = (

        Line()  # 创建一条折线图

            .add_xaxis(data['x_data'])

            .add_yaxis("数据", data['y_data'])

            .set_global_opts(

            title_opts=opts.TitleOpts(title=time_period),  # 标题为时间段名称

            xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),

            yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"),

        )

    )

    time_line.add(chart, time_period)  # 添加图表到时间轴中

这里假设 data_dict 是一个字典，其中每个键表示一个时间段，对应的值为包含该时间段数据的字典。例如：

 

        （3）渲染图表并保存或展示

最后，将时间轴图表对象渲染成 HTML 文件或在 Jupyter Notebook 中直接显示，如下所示：

time_line.render("timeline.html")

        4.基本图形的绘制

  使用图表类型为 Line 和 Bar，绘制折线图和柱状图。

以下是绘制 Pyecharts 折线图和柱状图的基本步骤：

        （1）导入必要模块和数据

在代码开头导入所需的模块，并准备好需要展示的数据。

from pyecharts.charts import Line, Bar

from pyecharts import options as opts



# 准备数据，比如

x_data = ["2022-01", "2022-02", "2022-03"]

y_data = [100, 120, 80]

        （2）创建折线图或柱状图对象

根据不同的需求，选择创建折线图或柱状图对象。例如，下面是创建一个折线图对象的简单例子：

line_chart = Line()  # 创建一个空白的折线图对象

这里也可以直接在创建对象时传入数据，例如：

line_chart = (

    Line()

    .add_xaxis(x_data)

    .add_yaxis("数据", y_data)

    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图"))

)

        （3）向图表对象中添加数据

使用 .add_xaxis() 方法添加 x 轴标签，使用 .add_yaxis() 方法添加 y 轴标签并填充对应的数据。例如：

line_chart.add_xaxis(x_data)

line_chart.add_yaxis("数据", y_data)

        （4）配置图表样式（可选）

使用 .set_global_opts() 方法修改全局配置，例如设置标题、格式等。例如：

line_chart.set_global_opts(

    title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图标题"),

    xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),  # x轴标签为字符串类型

    yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value", min_=0, max_=200),  # y轴范围为0到200

)

        （5）渲染图表并保存或展示

最后调用 .render() 方法将图表对象渲染成 HTML 文件或在 Jupyter Notebook 中直接显示。

line_chart.render("line_chart.html")

                                                                                                                                此致与君共勉