这篇文章将为大家详细讲解有关pyecharts如何实现数据可视化,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
pyecharts 是百度开源的,适用于数据可视化的工具,配置灵活,展示图表相对美观,顺滑。
python3环境下的安装:
pip3 install pyecharts
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.faker import Faker c = ( Bar() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家A", Faker.values(), stack="stack1") .add_yaxis("商家B", Faker.values(), stack="stack1") .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-堆叠数据(全部)")) .render("bar_stack0.html") )
执行上述代码,会在相对目录生成mycharts.html
文件,通过页面打开。
import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Line """ Gallery 使用 pyecharts 1.1.0 参考地址: https://echarts.apache.org/examples/editor.html?c=line-smooth 目前无法实现的功能: 暂无 """ x_data = ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"] y_data = [820, 932, 901, 934, 1290, 1330, 1320] ( Line() .set_global_opts( tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=False), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="value", axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True), splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True), ), ) .add_xaxis(xaxis_data=x_data) .add_yaxis( series_name="", y_axis=y_data, symbol="emptyCircle", is_symbol_show=True, is_smooth=True, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), ) .render("smoothed_line_chart.html") )
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Pie from pyecharts.faker import Faker c = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())], radius=["40%", "75%"], ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-Radius"), legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="15%", pos_left="2%"), ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")) .render("pie_radius.html") )
关于“pyecharts如何实现数据可视化”这篇文章就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,使各位可以学到更多知识,如果觉得文章不错,请把它分享出去让更多的人看到。
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