深入解析Pyecharts箱型图：多样式展示与数据分析实战【第48篇—python：热力图】
文章目录
- 深入解析Pyecharts箱型图：多样式展示与数据分析实战
-
- 引言
- 安装Pyecharts
- 绘制基本箱形图
- 炫酷箱形图样式
-
- 1. 渐变色箱形图
- 2. 半透明箱形图
- 3. 自定义箱线位置
- 进阶应用：箱形图与其他图表的结合
- 交互式箱形图：添加工具与事件
- 结尾
深入解析Pyecharts箱型图：多样式展示与数据分析实战
引言
箱形图（Box Plot），又称为盒须图，是一种用于显示一组数据分布情况的统计图表。Pyecharts是一个基于Echarts的Python库，可以轻松地绘制各种交互式图表，包括箱形图。本文将介绍Pyecharts库中绘制箱形图的多种炫酷样式，同时详细说明相关参数，并通过实际代码演示实战操作。
安装Pyecharts
在开始之前，确保已安装Pyecharts库。如果没有安装，可使用以下命令进行安装：
pip install pyecharts
绘制基本箱形图
首先，我们将演示如何绘制基本的箱形图。以下是一个简单的示例代码：
from pyecharts.charts import Boxplot
from pyecharts import options as opts
data = [
[850, 740, 900, 1070, 930, 850, 950, 980, 980, 880],
[960, 940, 960, 940, 880, 800, 850, 880, 900],
[890, 810, 810, 820, 800, 770, 760, 740],
]
x_axis = ['Category A', 'Category B', 'Category C']
boxplot = (
Boxplot()
.add_xaxis(x_axis)
.add_yaxis("Boxplot", Boxplot.prepare_data(data))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Basic Boxplot Example"))
)
boxplot.render("basic_boxplot.html")
在这个例子中，我们定义了三个类别（Category A、Category B、Category C）的数据，并使用Boxplot类绘制了基本的箱形图。通过add_xaxis设置x轴标签，通过add_yaxis添加数据，最后通过set_global_opts设置全局选项，包括标题。
炫酷箱形图样式
1. 渐变色箱形图
from pyecharts.charts import Boxplot
from pyecharts import options as opts
data = [
[850, 740, 900, 1070, 930, 850, 950, 980, 980, 880],
[960, 940, 960, 940, 880, 800, 850, 880, 900],
[890, 810, 810, 820, 800, 770, 760, 740],
]
x_axis = ['Category A', 'Category B', 'Category C']
gradient_boxplot = (
Boxplot()
.add_xaxis(x_axis)
.add_yaxis("Gradient Boxplot", Boxplot.prepare_data(data))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="Gradient Boxplot"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
is_show=True,
dimension=1,
series_index=0,
min_=min(min(data[0]), min(data[1]), min(data[2])),
max_=max(max(data[0]), max(data[1]), max(data[2])),
range_text=["High", "Low"],
orient="horizontal",
pos_top="top",
pos_left="right",
),
)
)
gradient_boxplot.render("gradient_boxplot.html")
在渐变色箱形图中，我们通过visualmap_opts设置了颜色渐变，使箱体的颜色根据数据的大小变化而变化。
2. 半透明箱形图
from pyecharts.charts import Boxplot
from pyecharts import options as opts
data = [
[850, 740, 900, 1070, 930, 850, 950, 980, 980, 880],
[960, 940, 960, 940, 880, 800, 850, 880, 900],
[890, 810, 810, 820, 800, 770, 760, 740],
]
x_axis = ['Category A', 'Category B', 'Category C']
transparent_boxplot = (
Boxplot()
.add_xaxis(x_axis)
.add_yaxis("Transparent Boxplot", Boxplot.prepare_data(data))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="Transparent Boxplot"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
is_show=True,
dimension=1,
series_index=0,
min_=min(min(data[0]), min(data[1]), min(data[2])),
max_=max(max(data[0]), max(data[1]), max(data[2])),
range_text=["High", "Low"],
orient="horizontal",
pos_top="top",
pos_left="right",
is_piecewise=True,
pieces=[
{"value": 800, "label": "800以下", "color": "rgba(0,71,255,0.5)"},
{"value": 900, "label": "800-900", "color": "rgba(0,71,255,0.7)"},
{"value": 1000, "label": "900-1000", "color": "rgba(0,71,255,0.9)"},
{"value": 1100, "label": "1000-1100", "color": "rgba(0,71,255,1)"},
],
),
)
)
transparent_boxplot.render("transparent_boxplot.html")
在半透明箱形图中，我们通过设置color参数为带有透明度的rgba值，使箱体呈现半透明效果。同时，通过is_piecewise和pieces设置颜色分段，以更好地展示数据区间。
3. 自定义箱线位置
from pyecharts.charts import Boxplot
from pyecharts import options as opts
data = [
[850, 740, 900, 1070, 930, 850, 950, 980, 980, 880],
[960, 940, 960, 940, 880, 800, 850, 880, 900],
[890, 810, 810, 820, 800, 770, 760, 740],
]
x_axis = ['Category A', 'Category B', 'Category C']
custom_boxplot = (
Boxplot()
.add_xaxis(x_axis)
.add_yaxis("Custom Boxplot", Boxplot.prepare_data(data), box_gap=10)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Custom Boxplot"))
)
custom_boxplot.render("custom_boxplot.html")
通过设置box_gap参数，我们可以调整箱线之间的间距，使箱体更加紧凑或者间隔开。
进阶应用：箱形图与其他图表的结合
在实际数据分析中，箱形图通常用于展示数据的中位数、上下四分位数等统计指标。然而，为了更全面地呈现数据特征，我们经常需要将箱形图与其他图表结合使用。以下是一个将箱形图与折线图结合的示例：
from pyecharts.charts import Boxplot, Line
from pyecharts import options as opts
data_box = [
[850, 740, 900, 1070, 930, 850, 950, 980, 980, 880],
[960, 940, 960, 940, 880, 800, 850, 880, 900],
[890, 810, 810, 820, 800, 770, 760, 740],
]
data_line = [830, 850, 910, 940, 960, 920]
x_axis = ['Category A', 'Category B', 'Category C']
combined_chart = (
Boxplot()
.add_xaxis(x_axis)
.add_yaxis("Boxplot", Boxplot.prepare_data(data_box))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Combined Boxplot and Line Chart"))
.extend_axis(
yaxis=opts.AxisOpts(
name="Line Chart",
type_="value",
min_=min(data_line),
max_=max(data_line),
position="right",
axisline_opts=opts.AxisLineOpts(
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="green")
),
)
)
)
line_chart = (
Line()
.add_xaxis(x_axis)
.add_yaxis("Line Chart", data_line, yaxis_index=1)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
)
combined_chart.overlap(line_chart).render("combined_chart.html")
在这个例子中，我们使用extend_axis方法在右侧添加了一个与箱形图共享x轴的折线图。通过设置yaxis_index=1，我们让折线图与右侧的y轴关联。这样，我们可以在同一图表中同时展示箱形图和折线图，更全面地了解数据的分布情况。
这种结合不同类型图表的方式可以根据实际需求灵活运用，例如结合散点图、柱状图等，以展示更多数据维度的信息。
交互式箱形图：添加工具与事件
Pyecharts不仅提供了丰富的图表样式，还支持添加各种交互式工具和事件，使得用户能够更灵活地进行数据探索。以下是一个例子，演示了如何添加工具和事件来增强箱形图的交互性：
from pyecharts.charts import Boxplot
from pyecharts import options as opts
data = [
[850, 740, 900, 1070, 930, 850, 950, 980, 980, 880],
[960, 940, 960, 940, 880, 800, 850, 880, 900],
[890, 810, 810, 820, 800, 770, 760, 740],
]
x_axis = ['Category A', 'Category B', 'Category C']
interactive_boxplot = (
Boxplot()
.add_xaxis(x_axis)
.add_yaxis("Interactive Boxplot", Boxplot.prepare_data(data))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="Interactive Boxplot"),
toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True, feature={"saveAsImage": {}}),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
is_show=True, trigger="item", formatter="{a}
{b} : {c}"
),
)
.set_series_opts(
markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
data=[
{"type": "max", "name": "最大值"},
{"type": "min", "name": "最小值"},
]
),
markline_opts=opts.MarkLineOpts(
data=[
{"type": "average", "name": "平均值"},
]
),
)
)
interactive_boxplot.render("interactive_boxplot.html")
在这个例子中，我们通过toolbox_opts添加了保存为图片的工具，并通过tooltip_opts设置了鼠标悬停时的提示信息格式。同时，通过set_series_opts添加了标记点（最大值、最小值）和标记线（平均值），使得这些关键点更加直观。
结尾
通过本文的介绍和示例代码，读者可以学到如何使用Pyecharts库绘制多种炫酷样式的箱形图，以及如何与其他图表结合使用，以及如何增加交互性工具和事件。这些技巧可以使数据可视化更加生动和丰富，提高数据分析的效果。
在实际项目中，根据具体的数据和分析目的，可以选择合适的箱形图样式和交互方式，以更好地传达数据的含义。希望本文能够帮助读者更好地掌握Pyecharts库的箱形图绘制功能，为数据可视化提供更多可能性。祝愿大家在数据分析和可视化的路上取得更多的成功！