大家好,我是Python进阶者。
pyecharts简介
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库, Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了。
Pyecharts官网
https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro
pyecharts安装
pip install pyecharts
使用pyecharts可以绘制如下图表:
这里我们简介一下常用的图表的API:
导入相关库:
from pyecharts.charts import * import pyecharts.options as opts
总体说明一下:
这里我们绘制一个正余弦的散点图
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) y = np.sin(x) y2 = np.cos(x) # 参数设置 (Scatter() # 图形种类 .add_xaxis(xaxis_data=x) # 设置x轴序列 .add_yaxis(series_name='sin', y_axis=y) # 设置y轴序列 .add_yaxis(series_name='cos', y_axis=y2, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # is_show = False:表示不显示数值部分 ).render_notebook()
结果如下:
from pyecharts.charts import Line import pyecharts.options as opts x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) y = np.sin(x) ( Line() .add_xaxis(xaxis_data=x) .add_yaxis(series_name='sin', y_axis=y, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .add_yaxis(series_name='cos', y_axis=np.cos(x), label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='曲线'), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(axis_pointer_type='cross') ) ).render_notebook()
结果如下所示:
柱状图的绘制:
from pyecharts.charts import Bar bar = ( Bar() .add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]) .add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90]) ) bar.render_notebook()
结果如下:
当然,这里只是最基本的柱图使用;我们还可以绘制混合柱图;
from pyecharts.charts import Bar import pyecharts.options as opts num = [110, 136, 108, 48, 111, 112, 103] num2 = [90, 110, 101, 70, 90, 120, 99] lab = ['哈士奇', '萨摩耶', '泰迪', '金毛', '牧羊犬', '吉娃娃', '柯基'] ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='320px')) .add_xaxis(xaxis_data=lab) .add_yaxis(series_name='商家A', yaxis_data=num) .add_yaxis(series_name='商家B', yaxis_data=num2) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='各商家拥有犬类数量情况', subtitle='如有雷同,纯属意外') ) ).render_notebook()
结果如下所示:
普通饼图:
from pyecharts.charts import Pie import pyecharts.options as opts num = [110, 136, 108, 48, 111, 112, 103] lab = ['哈士奇', '萨摩耶', '泰迪', '金毛', '牧羊犬', '吉娃娃', '柯基'] ( Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='320px')) .add(series_name='', data_pair=[(j, i) for i, j in zip(num, lab)] ) ).render_notebook()
结果如下:
环状饼图:
from pyecharts.charts import Pie import pyecharts.options as opts num = [110, 136, 108, 48, 111, 112, 103] lab = ['哈士奇', '萨摩耶', '泰迪', '金毛', '牧羊犬', '吉娃娃', '柯基'] ( Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='320px')) .add(series_name='', radius=['40%', '75%'], data_pair=[(j, i) for i, j in zip(num, lab)] ) ).render_notebook()
如图所示:
玫瑰饼图:
from pyecharts.charts import Pie import pyecharts.options as opts num = [110, 136, 108, 48, 111, 112, 103] lab = ['哈士奇', '萨摩耶', '泰迪', '金毛', '牧羊犬', '吉娃娃', '柯基'] ( Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='320px')) .add(series_name='', # radius=['40%', '75%'], # center=['25%', '50%'], rosetype='radius', data_pair=[(j, i) for i, j in zip(num, lab)] ) ).render_notebook()
如图所示:
[图片上传失败…(image-6a148-1646274550486)]
from pyecharts.charts import Bar, Line num = [110, 136, 108, 48, 111, 112, 103] lab = ['哈士奇', '萨摩耶', '泰迪', '金毛', '牧羊犬', '吉娃娃', '柯基'] bar = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='320px')) .add_xaxis(xaxis_data=lab) .add_yaxis(series_name='', yaxis_data=num) ) lines = ( Line() .add_xaxis(xaxis_data=lab) .add_yaxis(series_name='', y_axis=num, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) ) bar.overlap(lines).render_notebook()
如图所示:
Pyecharts可以绘制各种各样的图表,主流的一个数据可视化的库,因为相对于matplotlib,seaborn等数据可视化库,它的交互性比较好,图形绘制的比较清晰美观,所以应用的比较广泛,本文主要就普通常用图形做了简单的总结,当然它还可以绘制地理图形,具体参见官网相关API。