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Py之pyecharts:python包之数据可视化包pyecharts简介、安装、使用方法之详细攻略

简介: Py之pyecharts:python包之数据可视化包pyecharts简介、安装、使用方法之详细攻略
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目录


pyecharts简介


pyecharts的安装


pyecharts的使用方法


1、图形绘制过程,基本上所有的图表类型都是这样绘制


2、各种属性方法


3、地图数据包


4、使用 pyecharts-snapshot 插件




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Py之pyecharts:python包之数据可视化包pyecharts简介、安装、使用方法之详细攻略

Pyecharts:pyecharts实战之基于pyecharts百度的绘图api绘制各种吊炸天的图表(图文+代码)



pyecharts简介


    ECharts是Enterprise Charts的缩写,商业级数据图表,一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。


支持折线图(区域图)、柱状图(条状图)、散点图(气泡图)、K线图、饼图(环形图)、雷达图(填充雷达图)、和弦图、力导向布局图、地图、仪表盘、漏斗图、事件河流图等12类图表,同时提供标题,详情气泡、图例、值域、数据区域、时间轴、工具箱等7个可交互组件,支持多图表、组件的联动和混搭展现。


     通过上边的叙述,我们都知道有一个很厉害的可视化工具:Echarts,但是国内的一个大神创建了一个轮子:pyecharts,可以实现用python调用echatrs。


     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。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。只是用于展示使用 pyecharts 生成的图的效果,如果您对项目感兴趣,可前往 pyecharts/pyecharts 了解更多内容。

1、图表详细种类


Bar(柱状图/条形图)

Bar3D(3D 柱状图)

Boxplot(箱形图)

EffectScatter(带有涟漪特效动画的散点图)

Funnel(漏斗图)

Gauge(仪表盘)

Geo(地理坐标系)

GeoLines(地理坐标系线图)

Graph(关系图)

HeatMap(热力图)

Kline/Candlestick(K线图)

Line(折线/面积图)

Line3D(3D 折线图)

Liquid(水球图)

Map(地图)

Parallel(平行坐标系)

Pie(饼图)

Polar(极坐标系)

Radar(雷达图)

Sankey(桑基图)

Scatter(散点图)

Scatter3D(3D 散点图)

ThemeRiver(主题河流图)

TreeMap(矩形树图)

WordCloud(词云图)

2、用户自定义


Grid 类:并行显示多张图

Overlap 类:结合不同类型图表叠加画在同张图上

Page 类:同一网页按顺序展示多图

Timeline 类:提供时间线轮播多张图

BTW: 这个网站是用 Flask+pyecharts 写的,并部署在 Heroku。网站源码在 pyecharts/pyecharts-app


pyecharts


pyecharts的安装

image.png

image.png


更新pyecharts

pip install --upgrade pyecharts

image.png



pyecharts的使用方法


1、图形绘制过程,基本上所有的图表类型都是这样绘制


chart_name = Type()    #初始化具体类型图表。

add()                             #添加数据及配置项。

render()                        #生成本地文件(html/svg/jpeg/png/pdf/gif)。


pyecharts绘图流程

(1)、chart_name = Type() 初始化具体类型图表

(2)、add() 添加数据及配置项

(3)、render() 生成 .html 文件

2、各种属性方法


add() 主要方法,用于添加图表的数据和设置各种配置项

render() 默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件,文件用浏览器打开。

(1)、图表配置:图形初始化,通用配置项


xyAxis:平面直角坐标系中的 x、y 轴。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)

dataZoom:dataZoom 组件 用于区域缩放,从而能自由关注细节的数据信息,或者概览数据整体,或者去除离群点的影响。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)

legend:图例组件。图例组件展现了不同系列的标记(symbol),颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。

label:图形上的文本标签,可用于说明图形的一些数据信息,比如值,名称等。

lineStyle:带线图形的线的风格选项(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)

grid3D:3D笛卡尔坐标系组配置项,适用于 3D 图形。(Bar3D, Line3D, Scatter3D)

axis3D:3D 笛卡尔坐标系 X,Y,Z 轴配置项,适用于 3D 图形。(Bar3D, Line3D, Scatter3D)

visualMap:是视觉映射组件,用于进行『视觉编码』,也就是将数据映射到视觉元素(视觉通道)

markLine&markPoint:图形标记组件,用于标记指定的特殊数据,有标记线和标记点两种。(Bar、Line、Kline)

tooltip:提示框组件,用于移动或点击鼠标时弹出数据内容

toolbox:右侧实用工具箱

3、地图数据包


因为pyecharts v0.3.2以后,pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表,可自行安装对应的地图文件包。地图文件被分成了三个 Python 包,分别为:


pip3 install echarts-countries-pypkg              #全球国家地图

pip3 install echarts-china-provinces-pypkg   #中国省级地图

pip3 install echarts-china-cities-pypkg          #中国市级地图


4、使用 pyecharts-snapshot 插件


如果想直接将图片保存为 png, pdf, gif 格式的文件,可以使用 pyecharts-snapshot。使用该插件请确保你的系统上已经安装了 Nodejs 环境。

安装 phantomjs $ npm install -g phantomjs-prebuilt

安装 pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot

调用 render 方法 bar.render(path='snapshot.png') 文件结尾可以为 svg/jpeg/png/pdf/gif。请注意,svg 文件需要你在初始化 bar 的时候设置 renderer='svg'。


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一个处女座的程序猿
国内互联网圈知名博主、人工智能领域优秀创作者,全球最大中文IT社区博客专家、CSDN开发者联盟生态成员、中国开源社区专家、华为云社区专家、51CTO社区专家、Python社区专家等,曾受邀采访和评审十多次。仅在国内的CSDN平台,博客文章浏览量超过2500万,拥有超过57万的粉丝。
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