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怎么在Python中使用pyecharts实现数据可视化

发布时间:2021-03-24 17:11:19 阅读:833 作者:Leah 栏目:开发技术
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怎么在Python中使用pyecharts实现数据可视化?很多新手对此不是很清楚,为了帮助大家解决这个难题,下面小编将为大家详细讲解,有这方面需求的人可以来学习下,希望你能有所收获。

什么是pyecharts?  

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,主要用于数据可视化。pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。实际上就是 Echarts 与 Python 的对接。

使用 pyecharts可以生成独立的网页,也可以在 flask , Django中集成使用。

pyecharts包含的图表

  • 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)

  • Graph(关系图)

  • HeatMap(热力图)

  • Kline(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)

  • WordCloud(词云图)

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

pyecharts安装

pip install pyecharts

这里要专门说明一下,自从 0.3.2 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(Geo、Map),可自行安装对应的地图文件包。

否则在用到这两个包的时候,并能完整的显示地图效果。

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

Windows下通过已下的pip命令进行安装

pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg

Linux下通过以下的pip命令进行安装

sudo pip3 install echarts-countries-pypkg 
sudo pip3 install echarts-china-provinces-pypkg
sudo pip3 install echarts-china-cities-pypkg
sudo pip3 install echarts-countries-pypkg 
sudo pip3 install echarts-china-provinces-pypkg
sudo pip3 install echarts-china-cities-pypkg

相关函数、参数说明

先介绍一些可能会用到的基本函数:

  • add() 主要方法,用于添加图表的数据和设置各种配置项

  • show_config() 打印输出图表的所有配置项

  • render() 默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件,支持 path 参数,设置文件保存位置,如 render(r"e:my_first_chart.html"),文件用浏览器打开。

默认的编码类型为 UTF-8,在 Python3 中是没什么问题的,Python3 对中文的支持好很多。但是在 Python2 中,编码的处理是个很头疼的问题,暂时没能找到完美的解决方法,目前只能通过文本编辑器自己进行二次编码,我用的是 Visual Studio Code,先通过 Gbk 编码重新打开,然后再用 UTF-8 重新保存,这样用浏览器打开的话就不会出现中文乱码问题了。(这里是某位大佬遇到的问题,我直接复制过来了,供大家参考)

基本上所有的图表类型都是这样绘制的:

  • chart_name = Type() 初始化具体类型图表。

  • add() 加数据及配置项。

  • render() 生成 .html 文件。

基本图表使用实例

Bar(柱状图/条形图)

from pyecharts import Bar
bar =Bar("我的第一个图表""这里是副标题")
bar.add("服装", ["衬衫""羊毛衫""雪纺衫""裤子""高跟鞋""袜子"], [52036107590])
bar.show_config()
bar.render()

怎么在Python中使用pyecharts实现数据可视化

from pyecharts import Bar
bar =Bar("x 轴和 y 轴交换")
bar.add("商家A", attr, v1)
bar.add("商家B", attr, v2, is_convert=True)
bar.render()

怎么在Python中使用pyecharts实现数据可视化

说明:如下代码,atf_tb1属性是并不会显示在图表中的

bar = Bar()
bar.add('格式化',["atf_tb1","shop"],[10,50])
bar.add("范围", ["shop"], [120])
bar.render()

怎么在Python中使用pyecharts实现数据可视化

怎么在Python中使用pyecharts实现数据可视化

可以看到atf_tb1并没有加载到图表中,说明并不支持这么使用

Pie(饼图)

from pyecharts import Pie
attr =["衬衫""羊毛衫""雪纺衫""裤子""高跟鞋""袜子"]
v1 =[11, 12, 13, 10, 10, 10]
pie =Pie("饼图示例")
pie.add("", attr, v1, is_label_show=True)
pie.show_config()
pie.render()

怎么在Python中使用pyecharts实现数据可视化

WordCloud(词云图)

from pyecharts import WordCloud 
name =['Sam S Club''Macys''Amy Schumer''Jurassic World''Charter Communications''Chick Fil A''Planet Fitness''Pitch Perfect''Express''Home''Johnny Depp''Lena Dunham''Lewis Hamilton''KXAN''Mary Ellen Mark''Farrah Abraham''Rita Ora''Serena Williams''NCAA baseball tournament''Point Break']
value =[1000061814386405524672244189814841112965847582555550462366360282273265]
wordcloud =WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20100])
wordcloud.show_config()
wordcloud.render()

怎么在Python中使用pyecharts实现数据可视化

词云图的形状可以通过shape参数来选择

wordcloud =WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[30100], shape='diamond')
wordcloud.show_config()
wordcloud.render()

怎么在Python中使用pyecharts实现数据可视化

Geo(地理坐标系)

from pyecharts import Geo 
data =[("海门"9), ("鄂尔多斯"12), ("招远"12), ("舟山"12), ("齐齐哈尔"14), ("盐城"15)]
geo =Geo("全国主要城市空气质量""data from pm2.5", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200, height=600, background_color='#404a59')
attr, value =geo.cast(data)
geo.add("", attr, value, type="effectScatter", is_random=True, effect_scale=5)
geo.show_config()
geo.render()

这里也要先说明一点因为echarts里面有的地点可能没有,一旦添加了没有的在这里面,将会生成一个空的图。

有四个解决办法:

一是最简单的把不存在删掉;

二是到百度地图api里把找不到的地方的经纬度加进原始的包里(这个办法大家可以参看这位大佬的博客https://www.jb51.net/article/163958.htm);

三是如果你的数据在地图中并没有坐标城市,可以通过geo_cities_coords 自己进行添加,GeoLine图同样如此

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author: jyroy
from pyecharts import Geo
 if __name__ == '__main__':

 list_city_name=["100,30-1","130,40-2"]
 list_num = [["value1","value2"],["value3"]]
 geo_cities_coords = {"100,30-1":[100,30],"130,40-2":[130,40]}

 geo = Geo("Geo 实例")
 geo.add("",list_city_name, list_num, geo_cities_coords=geo_cities_coords)
 geo.render()

怎么在Python中使用pyecharts实现数据可视化

四是如果你是批量的导入导入数据(类似从数据库中),异常数据并不想插入到地图中去,可以通过try...except...来清除这少部分的异常数据,如下代码,这是我自己遇到的问题的想到的一个解决办法,data是我从数据库中得到的字典

当然如果数据量比较大的话,这样做效率可能不高,给大家一个参考吧

 for n, m in data.items(): #data是我从数据库中读取的城市的字典数据
  list_1 = []
  list_2 = []
  list_1.append(n)
  list_2.append(m)
  try:
   geo.add("", list_1, list_2, visual_range=[03000], visual_text_color="#fff", symbol_size=15, is_visualmap=True)
  except Exception as e:
   pass

当然如果数据量比较大的话,这样做效率可能不高,给大家一个参考吧这是我的项目里一部分的数据得到的结果,我拿了7万多条数据来做的测试,感觉效果还ok

怎么在Python中使用pyecharts实现数据可视化

Line(折线/面积图)

from pyecharts import Line 
attr =["衬衫""羊毛衫""雪纺衫""裤子""高跟鞋""袜子"]
v1 =[520361010100]v2 =[556016201580]
line =Line("折线图示例")
line.add("商家A", attr, v1, mark_point=["average"])
line.add("商家B", attr, v2, is_smooth=True, mark_line=["max""average"])
line.show_config()
line.render()

怎么在Python中使用pyecharts实现数据可视化

line =Line("折线图-面积图示例")
line.add("商家A", attr, v1, is_fill=True, line_opacity=0.2, area_opacity=0.4, symbol=None)
line.add("商家B", attr, v2, is_fill=True, area_color='#000', area_opacity=0.3, is_smooth=True)
line.show_config()
line.render()

怎么在Python中使用pyecharts实现数据可视化

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