Python之圖表Pyecharts

Echarts 是百度開源的一個數據可視化 JS 庫。主要用於數據可視化。
而 pyecharts 是一個用於生成 Echarts 圖表的類庫（歸屬於python的第三方模塊），自帶dark主題。
【本質上是：Echarts 與 Python 的對接。】

 

通用配置項

xyAxis：直角坐標系中的 x、y 軸(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)
dataZoom：dataZoom 組件 用於區域縮放，從而能自由關注細節的數據信息、概覽數據整體、去除離群點的影響。
legend：圖例組件。圖例組件展現了不同系列的標記(symbol)，顏色和名字等
label：圖形上的文本標簽，可用於說明圖形的一些數據信息，比如值，名稱等
lineStyle：帶線圖形的線的風格選項
grid3D：3D笛卡爾坐標系組配置項，適用於 3D 圖形。(Bar3D, Line3D, Scatter3D)
axis3D：3D 笛卡爾坐標系 X，Y，Z 軸配置項，適用於 3D 圖形。(Bar3D, Line3D, Scatter3D)
visualMap：是視覺映射組件，用於進行『視覺編碼』，也就是將數據映射到視覺元素（視覺通道）
markLine&markPoint：圖形標記組件，用於標記指定的特殊數據，又標記線和標記點兩種。(Bar、Line、Kline)
tooltip：提示框組件，用於移動或點擊鼠標時彈出數據內容.

 

圖表詳細
Bar（柱狀圖/條形圖）                                                                       Bar3D（3D 柱狀圖） 
Boxplot（箱形圖）                                                                            EffectScatter（帶有漣漪特效動畫的散點圖） 
Funnel（漏斗圖）                                                                             Gauge（儀表盤）
Geo（地理坐標系）                                                                          Graph（關系圖）
HeatMap（熱力圖）                                                                          Kline（K線圖） 
Line（折線/面積圖）                                                                         Line3D（3D 折線圖）
Liquid（水球圖）                                                                               Map（地圖） 
Parallel（平行坐標系）                                                                      Pie（餅圖） 
Polar（極坐標系）                                                                             Radar（雷達圖） 
Sankey（桑基圖）                                                                            Scatter（散點圖） 
ThemeRiver（主題河流圖）                                                             Scatter3D（3D 散點圖）
WordCloud（詞雲圖）

示例一：

# encoding: utf-8
from pyecharts import Bar
bar = Bar("圖表", "很任性")    #圖標標題

 #add()主要方法，用於添加圖表的數據和設置各種配置項。is_more_utils 為 True，提供更多實用工具按鈕。
 bar.add("主題-服裝", ["A", "B", "C", "D", "E", "F"], [5, 20, 36, 10, 75, 90],is_more_utils=True)

 #打印輸出圖表的所有配置項
 bar.show_config()
 #默認將會在根目錄下生成一個 render.html 的文件，支持path參數，設置文件保存位置，如render(r”e:\my_first_chart.html”)
 bar.render()

 

示例二：

# encoding: utf-8 6 from pyecharts import Bar, Scatter3D
from pyecharts import Page

#在一個網頁內按順序展示多個圖的話，推薦使用 Page() 類
page = Page()         # step 1

# bar
attr = ["A", "B", "C", "D", "E", "F"]
v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
bar = Bar("柱狀圖數據堆疊示例")
bar.add("商家A", attr, v1, is_stack=True)
bar.add("商家B", attr, v2, is_stack=True)
page.add(bar)         # step 2 使用 Page.add() 增加圖


# 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']
scatter3D = Scatter3D("3D 散點圖示例", width=1200, height=600)
scatter3D.add("", data, is_visualmap=True, visual_range_color=range_color)
page.add(scatter3D)  # step 2

page.render()        # step 3 使用 Page.render() 渲染網頁