软件测试|Python数据可视化神器——pyecharts教程(七)

简介: 软件测试|Python数据可视化神器——pyecharts教程(七)

pyecharts绘制炫酷日历图

什么是日历图

日历图(Calendar Chart)是一种用于可视化时间序列数据的图表类型。它以日历的形式展示数据,将时间与数据值结合在一起,使得数据的周期性和趋势在日历的视觉布局中更加直观和易于理解。

在日历图中,每个单元格代表一个日期(通常是天),并用不同的颜色、大小或其他视觉属性来表示该日期对应的数据值。例如,可以使用不同的颜色来表示数据的强度,或者使用不同的大小来表示数据的数量。

日历图通常用于展示时间序列数据的周期性、趋势和模式。它适用于各种领域,如气候数据、销售数据、股票价格、社交媒体活动等。通过日历图,用户可以更容易地发现数据中的季节性变化、周期性趋势以及异常值。

除了用于展示时间序列数据外,日历图还可以用于计划和时间管理,例如将日历图用于标记某个时间段的任务和事件,以帮助用户更好地规划和安排时间。

作为数据可视化神器,pyecharts也同样支持绘制日历图,下面我们就来介绍如何使用pyecharts来绘制日历图。

绘图实战

pyecharts有一个Calendar类来绘制日历图,我们绘制日历图主要是使用这个类来进行绘制。

比如我们要绘制2022年凯美瑞车型的销售情况日历图,数据随机生成,代码如下:

import datetime
import random
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Calendar

# 设置开始日期和结束日期
begin = datetime.date(2022, 1, 1)
end = datetime.date(2022, 12, 31)

# 生成数据,每天的日期和随机步数
data = [
    [str(begin + datetime.timedelta(days=i)), random.randint(500, 1500)]
    for i in range((end - begin).days + 1)
]

# 创建日历图对象
c = (
    Calendar()
    .add("", data, calendar_opts=opts.CalendarOpts(range_="2022"))  # 添加数据和日历选项
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="2022年凯美瑞销售情况"),  # 设置标题
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            max_=1500,  # 设置最大值
            min_=500,  # 设置最小值
            orient="horizontal",  # 设置视觉映射条的方向
            is_piecewise=True,  # 是否分段显示
            pos_top="230px",  # 设置视觉映射条的上边距
            pos_left="100px",  # 设置视觉映射条的左边距
        ),
    )
)

# 输出为HTML文件
c.render("calendar_sale.html")

绘制的图像如下:

image.png

当然,我们也可以绘制成热力图,代码如下:

import random
import datetime
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Calendar

# 设置开始日期和结束日期
begin = datetime.date(2022, 1, 1)
end = datetime.date(2022, 12, 31)

# 生成数据,每天的日期和随机步数
data = [
    [str(begin + datetime.timedelta(days=i)), random.randint(500, 1500)]
    for i in range((end - begin).days + 1)
]

# 创建日历图对象
c = (
    Calendar()
    .add(
        series_name="",  # 设置图例名称
        yaxis_data=data,  # 设置y轴数据
        calendar_opts=opts.CalendarOpts(
            pos_top="120",  # 设置日历图的上边距
            pos_left="30",  # 设置日历图的左边距
            pos_right="30",  # 设置日历图的右边距
            range_="2022",  # 设置日历的范围
            yearlabel_opts=opts.CalendarYearLabelOpts(is_show=False),  # 设置年份标签选项,不显示年份
        ),
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(pos_top="30", pos_left="center", title="2022年凯美瑞销售情况"),  # 设置标题
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            max_=1500, min_=500, orient="horizontal", is_piecewise=False  # 设置视觉映射选项
        ),
    )
)

# 输出为HTML文件
c.render("calendar_heat.html")

运行代码,生成的日历热力图如下图所示:

image.png

我们可以通过移动左下角的标尺来看的不同热力的图像展示,如下图:

image.png

总结

这只是一个简单的例子,你可以根据需要自定义图表样式和数据,以满足你的具体需求。在Pyecharts的官方文档中,你可以找到更多关于日历图和其他图表的详细用法和选项。

相关文章
|
9天前
|
数据可视化 数据挖掘 数据处理
利用Python实现简单的数据可视化
本文将介绍如何利用Python中的Matplotlib库和Seaborn库实现简单的数据可视化,通过图表展示数据分布、趋势和关联性,帮助读者更直观地理解数据。
19 1
|
2天前
|
数据可视化 数据挖掘 大数据
Python数据分析中的数据可视化技术应用
数据可视化是数据分析中至关重要的一环,能够帮助分析师和决策者更直观地理解数据。本文将介绍Python数据分析中常用的数据可视化技术,包括Matplotlib、Seaborn和Plotly,并结合实际案例演示它们在数据分析中的应用。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
如何使用Python进行数据可视化
在现代数据分析和机器学习领域,数据可视化已经成为了不可或缺的一部分。Python作为一种功能强大、易于学习的编程语言,提供了许多用于数据可视化的库和工具。本文将介绍如何使用Python进行数据可视化,包括Matplotlib、Seaborn和Plotly等库的基本用法和示例。
|
4天前
|
数据可视化 数据挖掘 DataX
利用Python实现简单的数据可视化
本文将介绍如何使用Python中的Matplotlib库和Seaborn库进行简单的数据可视化。通过学习本文,读者可以了解如何使用这两个库创建各种图表,包括折线图、散点图、直方图等,从而更好地展示和分析数据。
132 50
|
4天前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
Python中的数据可视化工具Matplotlib详解
本文将深入探讨Python中广泛应用的数据可视化工具Matplotlib,介绍其基本概念、常用功能和实际应用,帮助读者更好地利用Matplotlib进行数据可视化,提升技术水平。
|
6天前
|
测试技术 Python
Python中的单元测试与测试驱动开发(TDD)实践
Python中的单元测试与测试驱动开发(TDD)实践
|
6天前
|
数据可视化 数据挖掘 数据处理
Python中的数据可视化:matplotlib与seaborn的用法
Python中的数据可视化:matplotlib与seaborn的用法
|
6天前
|
开发框架 数据可视化 数据挖掘
Python数据可视化神器Matplotlib及其应用
数据可视化在数据分析和展示中扮演着至关重要的角色,而Matplotlib作为Python中最流行的数据可视化库之一,提供了丰富的功能和灵活性,本文将介绍Matplotlib的基本用法和常见应用场景。
|
6天前
|
数据可视化 数据处理 Python
Python 与数据可视化的完美结合:使用 Matplotlib 和 Seaborn 制作图表
【2月更文挑战第1天】 数据可视化是现代数据科学中不可或缺的一环。Python 语言具有强大的数据处理和分析能力,加上丰富的可视化库,更是成为了数据可视化的首选工具。本文将介绍 Python 中两个常用的可视化库 Matplotlib 和 Seaborn,并通过实例演示它们的使用方法,帮助读者更好地理解数据可视化的思路和技巧。
|
7天前
|
人工智能 数据可视化 测试技术
Python数据可视化之Matplotlib实战Python中的装饰器:优雅而强大的函数增强工具
Python是一门强大的编程语言,它在数据科学和人工智能领域有着广泛应用。Matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一,它可以帮助开发者将复杂的数据呈现出来,以更好的展示和分析数据。本文将通过实例,介绍如何使用Matplotlib进行数据可视化。 在Python编程中,装饰器是一种强大的工具,可以用来增强函数的功能而不改变其结构。本文将深入探讨Python中装饰器的原理、应用及实例,帮助读者更好地理解和运用这一技术。