软件测试|Python数据可视化神器——pyecharts教程（十一）

使用 Pyecharts 绘制仪表图 —— 数据可视化的高级展示

仪表图介绍

仪表图是一种数据可视化图标，类似汽车仪表盘的仪表，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。

仪表盘图提供直观、简洁和易于理解的数据展示，帮助我们快速捕捉到关键信息和洞察。通过仪表盘图，可以实时监测业务指标、数据趋势和关键绩效指标，更便于我们做出快速的决策。

Pyecharts作为数据可视化的神器，当然也能绘制仪表图，本文就来介绍一下如何使用Pyecharts来绘制仪表图。

仪表图类基础配置

1. 导包

在Pyecharts中，每一种图都有不同的类，仪表图也不例外，仪表图的类为Gauge，现在我们来进行导包，这是绘制仪表图的第一步：

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

2. add函数配置

我们在导入类之后，接下来就需要考虑对仪表图进行具体的配置，add函数是我们对仪表图进行配置的函数，我们可以使用不同的参数对仪表图进行设置，通过查看源码，我们可以发现参数说明如下：

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
    )

绘图实战

1. 绘制基础仪表图

我们将演示如何创建一个简单的仪表图。假设我们要显示某个电池的电量百分比，代码如下：

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


gauge = (
    Gauge()
    .add("", [("电量", 80)])  # 标题和数据
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="电池电量仪表图"))
)
gauge.render("basic_gauge.html")

运行脚本，在浏览器中打开生成的html文件，如下：

2. 仪表图的定制和美化

上面我们只是绘制了一个基础的仪表图，但是在实际生活中，比如汽车的仪表盘，对于速度是有不一样的颜色表示的，比如靠近极速的刻度为红色，比如字体可以进行修改等，现在我们来对仪表盘进行优化。

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


gauge = (
    Gauge()
    .add("", [("电量", 80)], split_number=5)
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="电池电量仪表图", subtitle="示例"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
    )
    .set_series_opts(
        axisline_opts=opts.AxisLineOpts(
            linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(

                color=[[0.2, "#c23531"], [0.8, "#63869e"], [1, "#91c7ae"]],
                width=30,
            )
        ),
        splitline_opts=opts.SplitLineOpts(

            is_show=True,
            linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=3, color="auto"),
        ),
    )
)
gauge.render("customized_gauge.html")

这个示例中，我们添加了标题和子标题，隐藏了图例，更改了仪表盘的颜色，并调整了刻度线的样式，运行脚本，生成的HTML文件，在浏览器中打开如下图：

总结

使用 Pyecharts 绘制仪表图是一种强大的数据可视化方式，可用于直观地展示单一指标的数据。本文介绍了如何开始使用 Pyecharts 创建基本的仪表图，并演示了如何定制和美化它以适应我们的需求。通过深入了解 Pyecharts 的功能和选项，我们可以创建令人印象深刻的仪表图，从而更好地传达和分享数据分析的结果。开始使用 Pyecharts，让数据更具有说服力和吸引力！

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