【Python | 杂代码】教你用pyecharts实现数据视图化分析

简介: 【Python | 杂代码】教你用pyecharts实现数据视图化分析

简说Python,号主老表,Python终身学习者,数据分析爱好者,从18年开始分享Python知识,原创文章227篇,写过Python、SQL、Excel入门文章,也写过Web开发、数据分析文章,老表还总结整理了一份2022Python学习资料和电子书资源,关注后私信回复:2022 即可领取。

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1.模块安装及介绍

###安装

pip install pyecharts

###介绍

pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库, Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化。

2.我的第一个图表


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运行结束后,我们发现控制台输出了一大串字符,看着有点像字典的感觉,好像再没别的界面了,


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其实不然,render() 方法默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件,支持 path 参数,设置文件保存位置,如 :render(r"H:/PyCoding/FlaskCoding/EnglishName/test/templates/test01.html"),注意啦:路径名必须是完整路径,不然会报错;用浏览器打开可以查看效果,后面我们可以结合框架写一些视图函数,在页面中调用打开。

add()方法:用于添加图表的数据和设置各种配置项

show_config()方法:打印输出图表的所有配置项

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在浏览器中运行,结果如下:


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3.常用图展示

(1)叠加图+3D散点图

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注意:

add(name, data,
    grid3d_opacity=1, **kwargs)
  • name : 字符串,表示图例名称
  • data : 列表,包含列表的列表
     其中数据项中,每一行是一个『数据项』,每一列属于一个『维度』

  • grid3d_opacity : 3D 笛卡尔坐标系组的透明度(点的透明度),默认为 1,完全不透明。

运行结果,在templates文件夹下生成一个test02.html文件,用浏览器打开:

image.png

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我们会发现,当我们选择不同的样式时,数据呈现方式也不同,这样就有利于我们从各个方面去观察数据,得出更准确有意义的结论。

(2)扇形图和3D柱状图

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运行结果:

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(3)雷达图和词云图

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运行结果:

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