pyecharts 安装及使用指南

发布时间:2020-11-11 13:25:00编辑:admin阅读(152)

    一、概述

    Charts是一个纯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,底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,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。ECharts提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图、热力图、线图,用于关系数据可视化的关系图、treemap,多维数据可视化的平行坐标,还有用于BI的漏斗图、仪表盘,并且支持图与图之间的混搭。

    pyEcharts目前有0.5及以下版本和1.0以上版本,新版的pyecharts发生了许多变化。最为明显的是以前调整变量的命令现在都发生了改变。width是旧版本中对图表调整的参数,在新版本这一功能被调整到了option里面。网上大部分教程都是0.5及以下版本。

     

    环境说明

    python版本:3.7.9

    操作系统:windows 10

    开发工具:pycharm 2020

     

    安装

    因此,这里直接使用最新版本来进行讲解

    pip3 install pyecharts

    目前最新版本为1.8.1

     

    自从 v0.3.2 开始,为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts 项目的轻量化运行,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。下面介绍如何安装。

    • 全球国家地图: echarts-countries-pypkg (1.9MB): 世界地图和 213 个国家,包括中国地图

    • 中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg (730KB):23 个省,5 个自治区

    • 中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB):370 个中国城市

    • 中国县区级地图: echarts-china-counties-pypkg (4.1MB):2882 个中国县·区

    • 中国区域地图: echarts-china-misc-pypkg (148KB):11 个中国区域地图,比如华南、华北。

    选择自己需要的安装

    pip3 install echarts-countries-pypkg
    pip3 install echarts-china-provinces-pypkg
    pip3 install echarts-china-cities-pypkg
    pip3 install echarts-china-counties-pypkg
    pip3 install echarts-china-misc-pypkg
    pip3 install echarts-united-kingdom-pypkg


     pyecharts 中文文档:https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro

     

    二、柱状图

    基本柱状图

    示例代码

    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Bar
    from pyecharts.faker import Faker
    import os
    
    # 基础数据
    value = [40, 30, 26, 22, 15]
    attr = ["贵阳市", "遵义市", "六盘水市", "安顺市", "黔东南州"]
    
    # 制作图表
    c = (
        # 定义Bar()柱状图
        Bar()
        # x坐标
        .add_xaxis(attr)
        # y坐标
        .add_yaxis("GDP", value)
        # 设置标题
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="贵州GDP柱状图", subtitle="副标题"))
        # 渲染网页,输出图表的所有配置项
        .render()
    )
    
    # 打开网页
    os.system("render.html")


     

    执行之后,会在当前目录生成render.html文件,并会自动打开此网页。

    效果如下:

    1.png

     

     

    注意:执行代码后,会输出一段警告信息:

    PendingDeprecationWarning: pyecharts 所有图表类型将在 v1.9.0 版本开始强制使用 ChartItem 进行数据项配置 :)
      super().__init__(init_opts=init_opts)

    这个可以忽略掉,因为目前最新版本是1.8.1,更高级的版本1.9.0还没有出来,等新版本出来时,这个警告就会消失。

     

    如果实在忍受不了这个提示,可以去到pyecharts库下面的globals.py文件,找到_WarningControl类,将ShowWarning设置为False即可

    1.png

    参考链接:https://github.com/pyecharts/pyecharts/issues/1675

     

    横向柱状图

    示例代码

    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Bar
    from pyecharts.faker import Faker
    import os
    
    # 基础数据
    city = ["贵阳市", "遵义市", "六盘水市", "安顺市", "黔东南州"]
    data1 = [40, 30, 26, 22, 15]
    data2 = [13, 43, 32, 38, 20]
    
    # 制作图表
    c = (
        # 定义Bar()柱状图
        Bar()
        # x坐标
        .add_xaxis(city)
        # y坐标
        .add_yaxis("2017年GD", data1)
        .add_yaxis("2016年GD", data2)
        # 翻转 XY 轴
        .reversal_axis()
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
        # 设置标题
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="贵州GDP柱状图"))
        # 渲染网页,输出图表的所有配置项
        .render()
    )
    
    # 打开网页
    os.system("render.html")


    效果如下:

    1.png

     

    三、带有涟漪特效动画的散点图

    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import EffectScatter
    from pyecharts.faker import Faker
    
    c = (
        EffectScatter()
        .add_xaxis(Faker.choose())
        .add_yaxis("", Faker.values())
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="EffectScatter-基本示例"))
        .render()
    )
    # 打开网页
    os.system("render.html")


    效果如下:

    1.png

     

     

    四、绘制3D图形

    3D折线图

    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Line3D
    from pyecharts.faker import Faker
    
    data = [[1,2,3,4], [1,2,3,4], [0,4,8,16]]
    
    c = (
        Line3D()
        .add(
            "",
            data,
            xaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(Faker.clock, type_="value"),
            yaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(Faker.week_en, type_="value"),
            grid3d_opts=opts.Grid3DOpts(
                width=100, depth=100
            ),
        )
        .set_global_opts(
            # visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
            #     max_=30, min_=0, range_color=Faker.visual_color
            # ),
            title_opts=opts.TitleOpts(title="3D 折线图示例"),
        )
        .render()
    )
    
    # 打开网页
    os.system("render.html")


    效果如下:

    1.png

     

    3D散点图

    import pyecharts.options as opts
    from pyecharts.charts import Scatter3D
    import random
    
    data = [[random.randint(0, 100), random.randint(0, 100), random.randint(0, 100)] for _ in range(80)]
    
    range_color = ['#313695', '#4575b4', '#74add1', '#abd9e9', '#e0f3f8', '#ffffbf',
    
                   '#fee090', '#fdae61', '#f46d43', '#d73027', '#a50026']
    
    c = (
        Scatter3D(
            init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="600px")
        )  # bg_color="black"
        .add(
            series_name="3D 散点图示例",
            data=data,
            xaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(
                # name=config_xAxis3D,
                type_="value",
                # textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"),
            ),
            yaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(
                # name=config_yAxis3D,
                type_="value",
                # textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"),
            ),
            zaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(
                # name=config_zAxis3D,
                type_="value",
                # textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"),
            ),
            grid3d_opts=opts.Grid3DOpts(width=100, height=100, depth=100),
        )
        .set_global_opts(
            visualmap_opts=[
                opts.VisualMapOpts(
                    type_="color",
                    is_calculable=True,
                    dimension=3,
                    pos_top="10",
                    max_=79 / 2,
                    range_color=range_color,
                ),
                # opts.VisualMapOpts(
                #     type_="size",
                #     is_calculable=True,
                #     dimension=4,
                #     pos_bottom="10",
                #     max_=2.4 / 2,
                #     range_size=[10, 40],
                # ),
            ]
        )
        .render()
    )
    # # 打开网页
    os.system("render.html")


    效果如下:

    1.png

     

    五、仪表盘

    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Gauge
    
    c = (
        Gauge()
        .add("重大项目", [("投资占比", 66.66)])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="仪表盘图形"))
        .render()
    )
    # # 打开网页
    os.system("render.html")


    效果如下:

    1.png

     

    六、水球图

    from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Liquid
    import os
    
    c = (
        Liquid()
        .add("Liquid", [0.8])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="水球图"))
        .render()
    )
    # # 打开网页
    os.system("render.html")


    效果如下:

     1.png

     

    讲到这里基本的图形讲解完毕,更多知识推荐大家结合实际应用研究

     

    本文参考链接:

    https://www.cnblogs.com/dgwblog/p/11811562.html


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