Python使用pyecharts控件繪制圖表

第Python使用pyecharts控件繪制圖表目錄一、Echarts簡介1、特性2、相關(guān)資源：二、使用1、柱狀圖-Bar2、餅圖-Pie3、箱體圖-Boxplot4、折線圖-Line5、雷達圖-Rader6、散點圖-scatter7、圖表布局Grid總結(jié)

一、Echarts簡介

Echarts是一個由百度開源的數(shù)據(jù)可視化，憑借著良好的交互性，精巧的圖表設(shè)計，得到了眾多開發(fā)者的認可。而Python是一門富有表達力的語言，很適合用于數(shù)據(jù)處理。當(dāng)數(shù)據(jù)分析遇上數(shù)據(jù)可視化時，pyecharts誕生了。

分v0.5.x和V1間不兼容，導(dǎo)致很多代碼不可復(fù)用，舊版本將不再維護。

1、特性

簡潔的API設(shè)計，使用如絲滑般流暢，支持鏈式調(diào)用囊括了30+種常見圖表，應(yīng)有盡有支持主流Notebook環(huán)境，JupyterNotebook和JupyterLab可輕松集成至Flask，Sanic，Django等主流Web框架高度靈活的配置項，可輕松搭配出精美的圖表詳細的文檔和示例，幫助開發(fā)者更快的上手項目多達400+地圖文件，并且支持原生百度地圖，為地理數(shù)據(jù)可視化提供強有力的支持

2、相關(guān)資源：

官網(wǎng)項目地址中文文檔（含5分鐘入門教程）EnglishDocumentation示例Example

二、使用

現(xiàn)在我們來開始正式使用pycharts，這里我們直接使用官方的數(shù)據(jù)：

1、柱狀圖-Bar

//導(dǎo)入柱狀圖-Bar

frompyechartsimportBar

//設(shè)置行名

columns=["Jan","Feb","Mar","Apr","May","Jun","Jul","Aug","Sep","Oct","Nov","Dec"]

//設(shè)置數(shù)據(jù)

data1=[2.0,4.9,7.0,23.2,25.6,76.7,135.6,162.2,32.6,20.0,6.4,3.3]

data2=[2.6,5.9,9.0,26.4,28.7,70.7,175.6,182.2,48.7,18.8,6.0,2.3]

//設(shè)置柱狀圖的主標題與副標題

bar=Bar("柱狀圖","一年的降水量與蒸發(fā)量")

//添加柱狀圖的數(shù)據(jù)及配置項

bar.add("降水量",columns,data1,mark_line=["average"],mark_point=["max","min"])

bar.add("蒸發(fā)量",columns,data2,mark_line=["average"],mark_point=["max","min"])

//生成本地文件（默認為.html文件）

bar.render()

簡單的幾行代碼就可以將數(shù)據(jù)進行非常好看的可視化，而且還是動態(tài)的，在這里還是要安利一下jupyter，pyecharts在v0.1.9.2版本開始，在jupyter上直接調(diào)用實例（例如上方直接調(diào)用bar）就可以將圖表直接表示出來，非常方便。

筆者數(shù)了數(shù)，目前pyecharts上的圖表大概支持到二十多種，接下來，我們再用上方的數(shù)據(jù)來生成幾個數(shù)據(jù)挖掘常用的圖表示例：

2、餅圖-Pie

//導(dǎo)入餅圖Pie

frompyechartsimportPie

//設(shè)置主標題與副標題，標題設(shè)置居中，設(shè)置寬度為900

pie=Pie("餅狀圖","一年的降水量與蒸發(fā)量",title_pos='center',width=900)

//加入數(shù)據(jù)，設(shè)置坐標位置為【25，50】，上方的colums選項取消顯示

pie.add("降水量",columns,data1,center=[25,50],is_legend_show=False)

//加入數(shù)據(jù)，設(shè)置坐標位置為【75，50】，上方的colums選項取消顯示，顯示label標簽

pie.add("蒸發(fā)量",columns,data2,center=[75,50],is_legend_show=False,is_label_show=True)

//保存圖表

pie.render()

3、箱體圖-Boxplot

//導(dǎo)入箱型圖Boxplot

frompyechartsimportBoxplot

boxplot=Boxplot("箱形圖","一年的降水量與蒸發(fā)量")

x_axis=['降水量','蒸發(fā)量']

y_axis=[data1,data2]

//prepare_data方法可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為嵌套的[min,Q1,median(orQ2),Q3,max]

yaxis=boxplot.prepare_data(y_axis)

boxplot.add("天氣統(tǒng)計",x_axis,_yaxis)

boxplot.render()

4、折線圖-Line

frompyechartsimportLine

line=Line("折線圖","一年的降水量與蒸發(fā)量")

//is_label_show是設(shè)置上方數(shù)據(jù)是否顯示

line.add("降水量",columns,data1,is_label_show=True)

line.add("蒸發(fā)量",columns,data2,is_label_show=True)

line.render()

5、雷達圖-Rader

frompyechartsimportRadar

radar=Radar("雷達圖","一年的降水量與蒸發(fā)量")

//由于雷達圖傳入的數(shù)據(jù)得為多維數(shù)據(jù)，所以這里需要做一下處理

radar_data1=[[2.0,4.9,7.0,23.2,25.6,76.7,135.6,162.2,32.6,20.0,6.4,3.3]]

radar_data2=[[2.6,5.9,9.0,26.4,28.7,70.7,175.6,182.2,48.7,18.8,6.0,2.3]]

//設(shè)置column的最大值，為了雷達圖更為直觀，這里的月份最大值設(shè)置有所不同

schema=[

("Jan",5),("Feb",10),("Mar",10),

("Apr",50),("May",50),("Jun",200),

("Jul",200),("Aug",200),("Sep",50),

("Oct",50),("Nov",10),("Dec",5)

//傳入坐標

radar.config(schema)

radar.add("降水量",radar_data1)

//一般默認為同一種顏色，這里為了便于區(qū)分，需要設(shè)置item的顏色

radar.add("蒸發(fā)量",radar_data2,item_color="#1C86EE")

radar.render()

6、散點圖-scatter

frompyechartsimportScatter

scatter=Scatter("散點圖","一年的降水量與蒸發(fā)量")

//xais_name是設(shè)置橫坐標名稱，這里由于顯示問題，還需要將y軸名稱與y軸的距離進行設(shè)置

scatter.add("降水量與蒸發(fā)量的散點分布",data1,data2,xaxis_name="降水量",yaxis_name="蒸發(fā)量",

yaxis_name_gap=40)

scatter.render()

7、圖表布局Grid

由于標題與圖表是屬于兩個不同的控件，所以這里必須對下方的圖表Line進行標題位置設(shè)置，否則會出現(xiàn)標題重疊的bug。

frompyechartsimportGrid

//設(shè)置折線圖標題位置

line=Line("折線圖","一年的降水量與蒸發(fā)量",title_top="45%")

line.add("降水量",columns,data1,is_label_show=True)

line.add("蒸發(fā)量",columns,data2,is_label_show=True)

grid=Grid()

//設(shè)置兩個圖表的相對位置

grid.add(bar,grid_bottom="60%")

grid.add(line,grid_top="60%")

grid.render()

frompyechartsimportOverlap

overlap=Overlap()

bar=Bar("柱狀圖-折線圖合并","一年的降水量與蒸發(fā)量")

bar.add("降水量",columns,data1,mark_point=["max","min"])

bar.add("蒸發(fā)量",columns,data2,mark_point=["max","min"])

overlap.add(bar)

overlap.add(line)

overlap.render()

總結(jié)

導(dǎo)入相關(guān)圖表包進行圖表的基礎(chǔ)設(shè)置，創(chuàng)建圖表對象利用add()方法進行數(shù)據(jù)輸入與圖表