Pyecharts 绘图 AP I总结

开发 架构
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。

 [[436713]]

一、初识Pyecharts

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

  1. pip install pyecharts 

二、Pyecharts可视化

使用pyecharts可以绘制如下图表:

Scatter 散点图 Funnel 漏斗图
Bar 柱状图 Gauge 仪表盘
Pie 饼图 Graph 关系图
Line 折线/面积图 Liquid 水球图
Radar 雷达图 Parallel 平行坐标系
Sankey 桑基图 Polar 极坐标系
WordCloud 词云图 HeatMap 热力图

2.0、初始化设置

导入相关库:

  1. from pyecharts.charts import * 
  2. import pyecharts.options as opts 
  • from pyecharts.charts import *: 可以使用所有的图表对应的函数;
  • 使用 options 配置项,在 pyecharts 中,一切皆 Options,进行参数设置;

总体说明一下:

  • .render_notebook ()随时随地渲染图表;
  • .render() 这个不会直接产生图表,而是形成一个render.html的文件,可在浏览器中打开查看图表;

2.1、scatter()

这里我们绘制一个正余弦的散点图

  1. x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) 
  2. y = np.sin(x) 
  3. y2 = np.cos(x) 
  4.  
  5. # 参数设置 
  6. (Scatter() # 图形种类 
  7.  .add_xaxis(xaxis_data=x) # 设置x轴序列 
  8.  .add_yaxis(series_name='sin', y_axis=y) # 设置y轴序列 
  9.  .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 
  10. ).render_notebook() 

结果如下:

2.2、line()

  1. from pyecharts.charts import Line 
  2. import pyecharts.options as opts 
  3.  
  4. x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100) 
  5. y = np.sin(x) 
  6.  
  7.     Line() 
  8.     .add_xaxis(xaxis_data=x) 
  9.     .add_yaxis(series_name='sin', y_axis=y, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) 
  10.     .add_yaxis(series_name='cos', y_axis=np.cos(x), label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) 
  11.     .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='曲线'), 
  12.                      tooltip_opts=opts.TooltipOpts(axis_pointer_type='cross'
  13.                     ) 
  14. ).render_notebook() 

结果如下所示:

2.3、Bar()

柱状图的绘制:

  1. from pyecharts.charts import Bar 
  2.  
  3. bar = ( 
  4.     Bar() 
  5.     .add_xaxis(["衬衫""羊毛衫""雪纺衫""裤子""高跟鞋""袜子"]) 
  6.     .add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90]) 
  7. 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;

  1. from pyecharts.charts import Bar 
  2. import pyecharts.options as opts 
  3.  
  4. num = [110, 136, 108, 48, 111, 112, 103] 
  5. num2 = [90, 110, 101, 70, 90, 120, 99] 
  6. lab = ['哈士奇''萨摩耶''泰迪''金毛''牧羊犬''吉娃娃''柯基'
  7.  
  8.     Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='320px')) 
  9.     .add_xaxis(xaxis_data=lab) 
  10.     .add_yaxis(series_name='商家A', yaxis_data=num) 
  11.     .add_yaxis(series_name='商家B', yaxis_data=num2) 
  12.     .set_global_opts( 
  13.         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'
  14.     ) 
  15. ).render_notebook() 

结果如下所示:

2.4、Pie()

普通饼图:

  1. from pyecharts.charts import Pie 
  2. import pyecharts.options as opts 
  3.  
  4. num = [110, 136, 108, 48, 111, 112, 103] 
  5. lab = ['哈士奇''萨摩耶''泰迪''金毛''牧羊犬''吉娃娃''柯基'
  6.  
  7.     Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='320px')) 
  8.     .add(series_name='',  
  9.          data_pair=[(j, i) for i, j in zip(num, lab)] 
  10.         ) 
  11. ).render_notebook() 

结果如下:

环状饼图:

  1. from pyecharts.charts import Pie 
  2. import pyecharts.options as opts 
  3.  
  4. num = [110, 136, 108, 48, 111, 112, 103] 
  5. lab = ['哈士奇''萨摩耶''泰迪''金毛''牧羊犬''吉娃娃''柯基'
  6.  
  7.     Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='320px')) 
  8.     .add(series_name='',  
  9.          radius=['40%''75%'], 
  10.          data_pair=[(j, i) for i, j in zip(num, lab)] 
  11.         ) 
  12. ).render_notebook() 

如图所示:

玫瑰饼图:

  1. from pyecharts.charts import Pie 
  2. import pyecharts.options as opts 
  3.  
  4. num = [110, 136, 108, 48, 111, 112, 103] 
  5. lab = ['哈士奇''萨摩耶''泰迪''金毛''牧羊犬''吉娃娃''柯基'
  6.  
  7.     Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='320px')) 
  8.     .add(series_name='',  
  9. #          radius=['40%''75%'], 
  10. #          center=['25%''50%'], 
  11.          rosetype='radius'
  12.          data_pair=[(j, i) for i, j in zip(num, lab)] 
  13.         ) 
  14. ).render_notebook() 

如图所示:

2.5、图表的组合使用

  1. from pyecharts.charts import Bar, Line 
  2.  
  3. num = [110, 136, 108, 48, 111, 112, 103] 
  4. lab = ['哈士奇''萨摩耶''泰迪''金毛''牧羊犬''吉娃娃''柯基'
  5.  
  6. bar = ( 
  7.     Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='720px', height='320px')) 
  8.     .add_xaxis(xaxis_data=lab) 
  9.     .add_yaxis(series_name='', yaxis_data=num) 
  10.  
  11. lines = ( 
  12.     Line() 
  13.     .add_xaxis(xaxis_data=lab) 
  14.     .add_yaxis(series_name='', y_axis=num, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) 
  15.  
  16. bar.overlap(lines).render_notebook() 

如图所示:

三、总结

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。

本文转载自微信公众号「IT共享之家」,可以通过以下二维码关注。转载本文请联系IT共享之家公众号。

 

责任编辑:武晓燕 来源: IT共享之家
相关推荐

2021-06-28 10:51:58

PyechartsPython绘图库

2010-01-26 10:52:01

Android绘图

2022-12-05 10:20:52

胖AP瘦AP云AP

2019-07-02 08:47:44

WiFiAPAC

2010-04-01 15:15:35

WA2600系列无线A

2018-10-26 13:30:32

AP组网无线

2010-03-19 10:01:57

单纯性无线AP

2010-03-19 13:04:11

无线软AP

2020-10-13 08:51:55

Python开发可视化动图

2011-05-24 10:27:18

GoogleAndroidChrome

2018-08-20 15:22:23

AP无线有线

2023-04-03 07:17:34

CP集群AP

2021-03-05 07:03:38

Pyecharts可视化工具复合图

2021-03-08 08:11:09

Pyecharts可视化工具云图

2022-07-28 11:09:44

Linux优化IO

2014-06-26 15:23:55

谷歌IO大会Android生态

2021-03-17 08:54:43

Pyecharts可视化工具地图

2022-02-23 09:50:52

PythonEchartspyecharts

2010-03-19 12:14:13

无线AP Client

2011-05-11 10:39:46

NetStumbler无线AP无线搜索
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号