pyecharts 再學習

大概2年之前，就可以接觸pyecharts，無奈工作中接觸不多，很多功能已經忘記，現在重拾，以求實用

小白學Python（8）——pyecharts 入門 - 徐海建 - 博客園 (cnblogs.com)

 

簡介

Apache ECharts是一個由百度開源的數據可視化，憑借着良好的交互性，精巧的圖表設計，得到了眾多開發者的認可。而 Python 是一門富有表達力的語言，很適合用於數據處理。當數據分析遇上數據可視化時，pyecharts誕生了。

特性

• 簡潔的 API 設計，使用如絲滑般流暢，支持鏈式調用

• 囊括了 30+ 種常見圖表，應有盡有

• 支持主流 Notebook 環境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab

• 可輕松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架

• 高度靈活的配置項，可輕松搭配出精美的圖表

• 詳細的文檔和示例，幫助開發者更快的上手項目

• 多達 400+ 地圖文件，並且支持原生百度地圖，為地理數據可視化提供強有力的支持

網站：GitHub - pyecharts/pyecharts： 🎨 Python Echarts Plotting Library

如何查看使用的 pyecharts 版本？

import pyecharts

print(pyecharts.__version__)

　　

 

 

這應該是最新版本了。

 

生成 HTML

 

from pyecharts.charts import Bar

bar = Bar()
bar.add_xaxis(["襯衫", "羊毛衫", "雪紡衫", "褲子", "高跟鞋", "襪子"])
bar.add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
# render 會生成本地 HTML 文件，默認會在當前目錄生成 render.html 文件
# 也可以傳入路徑參數，如 bar.render("mycharts.html")
bar.render()

　　

 

 pyecharts 所有方法均支持鏈式調用。

 

from pyecharts.charts import Bar

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(["襯衫", "羊毛衫", "雪紡衫", "褲子", "高跟鞋", "襪子"])
    .add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
)
bar.render()

　　

快速開始 - pyecharts - A Python Echarts Plotting Library built with love.

　　

Jupyter Notebook 直接調用 render_notebook 隨時隨地渲染圖表，默認為 Jupter-Notebook。

 

Jupyter Lab 渲染的時候要注意

在頂部聲明 Notebook 類型，必須在引入 pyecharts.charts 等模塊前聲明

 

 from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType
 CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.JUPYTER_LAB

　　

 

 

 

 

 

使用 options 配置項，在 pyecharts 中，一切皆 Options。

 

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

# V1 版本開始支持鏈式調用
# 你所看到的格式其實是 `black` 格式化以后的效果
# 可以執行 `pip install black` 下載使用
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(["襯衫", "羊毛衫", "雪紡衫", "褲子", "高跟鞋", "襪子"])
    .add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主標題", subtitle="副標題"))
    # 或者直接使用字典參數
    # .set_global_opts(title_opts={"text": "主標題", "subtext": "副標題"})
)
bar.render()

# 不習慣鏈式調用的開發者依舊可以單獨調用方法
bar = Bar()
bar.add_xaxis(["襯衫", "羊毛衫", "雪紡衫", "褲子", "高跟鞋", "襪子"])
bar.add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主標題", subtitle="副標題"))
bar.render()

　　

 

 

使用主題

pyecharts 提供了 10+ 種內置主題，開發者也可以定制自己喜歡的主題，進階話題-定制主題 有相關介紹。

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
# 內置主題類型可查看 pyecharts.globals.ThemeType
from pyecharts.globals import ThemeType

bar = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
    .add_xaxis(["襯衫", "羊毛衫", "雪紡衫", "褲子", "高跟鞋", "襪子"])
    .add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
    .add_yaxis("商家B", [15, 6, 45, 20, 35, 66])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主標題", subtitle="副標題"))
)

　　

 

 偽數據包,系統自動生成

from pyecharts.faker import Faker #偽數據生成包
Faker.choose()

　　

 

每次運行都不一樣

 

 

pyecharts-gallery   pyecharts 圖例 

中文簡介 - Document (pyecharts.org)