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Python数据可视化库pyecharts

IT知识数据可视化pyecharts

枕上诗书闲处好，门前风景雨来佳。这篇文章主要讲述Python数据可视化库pyecharts相关的知识，希望能为你提供帮助。
针对数据分析团队需求，简单整理了一些相关内容分享同步大家学习，旨在帮助机器学习人员、数据分析人员、NLP算法人员快速了解业务数据，针对性解决工程中面临的问题。
@[TOC]
pyecharts 介绍和安装ECharts，一个使用 javascript 实现的开源可视化库，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（IE8/9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。

  1. Echarts 百度开源可视化工具
?? http://echarts.baidu.com ??
  1. pyecharts： 国内大神实现python 调用echarts 库
特性
  • 简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用
  • 囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有
  • 支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab
  • 可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架
  • 高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表
  • 详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目
  • 多达 400+ 地图文件以及原生的百度地图，为地理数据可视化提供强有力的支持
pyecharts 安装安装库 pip3 install pyecharts如果需要绘制地理图相关内容，需要一并安装如下内容：安装地图文件全球国家地图: echarts-countries-pypkg中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg全部直接使用python的pip安装，安装好之后，就可以使用了pip3 install pyecharts pip3 install echarts-countries-pypkg pip3 install echarts-china-provinces-pypkg pip3 install echarts-china-cities-pypkg使用版本说明：
  1. Python 版本： 3.7.x
  2. pyecharts: 1.x
版本检查
import pyecharts

pyecharts.__version__


1.2.1
pyecharts 折线图绘制一个简单的折线图
# 导入库
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line

# 绘制散点图数据
x = [seaborn,matplotlib,plotly,pyecharts,python]
y1 = [440,550,770,450,800]
y2 = [570,1340,1370,1111,2222]

# 定义Line Charts 的函数
def line_charts()-> Line:
c = Line()
c.add_xaxis(xaxis_data=https://www.songbingjia.com/android/x)
c.add_yaxis(series_name=,y_axis=y1)
c.add_yaxis(series_name=,y_axis=y2)
return c

# 绘制图表
c = line_charts()
c.render_notebook()


Python数据可视化库pyecharts

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Line 增加标题与图例
# 导入库
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
# 绘制散点图数据
x = [seaborn,matplotlib,plotly,pyecharts,python]
y1 = [440,550,770,450,800]
y2 = [570,1340,1370,1111,2222]
# 定义Line Charts 的函数
def line_charts()-> Line:
c = Line()
c.add_xaxis(xaxis_data=https://www.songbingjia.com/android/x)
c.add_yaxis(series_name=A,y_axis=y1)
c.add_yaxis(series_name=B,y_axis=y2)

# 数据项设置
c.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title=数量统计),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True)# is_show = True 默认－展示图例
)
return c

# 绘制图表
c = line_charts()
c.render_notebook()


Python数据可视化库pyecharts

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Line 增加提示项pyecharts 中提供累TooltipOpts trigger 触发类型。可选：item: 数据项图形触发，主要用于散点图，饼图axis:坐标轴触发，主要用在状图，折线图 none: 什么都不做
# 导入库
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
# 绘制散点图数据
x = [seaborn,matplotlib,plotly,pyecharts,python]
y1 = [440,550,770,450,800]
y2 = [570,1340,1370,1111,2222]
# 定义Line Charts 的函数
def line_charts()-> Line:
c = Line()
c.add_xaxis(xaxis_data=https://www.songbingjia.com/android/x)
c.add_yaxis(series_name=A,y_axis=y1)
c.add_yaxis(series_name=B,y_axis=y2)

# 数据项设置 ,全局设置一次
c.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title=数量统计),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True),# is_show = True 默认－展示图例
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger=axis,axis_pointer_type=cross)
)

#c.set_global_opts(tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger=axis,axis_pointer_type=cross))
return c

# 绘制图表
c = line_charts()
c.render_notebook()


【Python数据可视化库pyecharts】
Python数据可视化库pyecharts

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pyecharts Bar 柱状图pyecharts 全局参数设置 jupyter notebook 和 pycharm 基本图表绘制 如何绘制一个简单Bar 图 坐标轴文本倾斜设置 设置图表大小 封装一些绘制图表的函数 设置多组的柱状图 设置图例 区域缩放的配置项
设置多组柱状图
from pyecharts importoptions as opts
from pyecharts.charts import Bar


def bar_charts()-> Bar():


定义一个返回pyecharts Bar 的函数

:return:

x = [seaborn, plotly, pyecharts]
y1 = [1140, 559, 270]
y2 = [570,1340,1370]

c = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width=1000px,height=600px))
c.add_xaxis(xaxis_data=https://www.songbingjia.com/android/x)
c.add_yaxis(series_name=,yaxis_data=https://www.songbingjia.com/android/y1)
c.add_yaxis(series_name=,yaxis_data=https://www.songbingjia.com/android/y2)

c.reversal_axis()

c.set_global_opts(

title_opts=opts.TitleOpts(title=),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=60))
)
return c
c = bar_charts()
c.render_notebook()


Python数据可视化库pyecharts

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折线图 ＋ 柱状图 组合柱状图： y 轴显示 指标1 折线图： y 轴显示 指标2
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar,Line

x = [Python,Seaborn,Plotly,pyecharts]
# 绘制柱状图方法
def bar_charts()-> Bar():

y1 = [1140, 559, 270,1200]
y2 = [570,1340,1370,900]
bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width=1000px,height=600px))
bar.add_xaxis(xaxis_data=https://www.songbingjia.com/android/x)
bar.add_yaxis(series_name=A,yaxis_data=https://www.songbingjia.com/android/y1,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
bar.add_yaxis(series_name=B,yaxis_data=https://www.songbingjia.com/android/y2,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))

bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=统计))

# bar 扩展
bar.extend_axis(
yaxis=opts.AxisOpts(
name=价格,
type_=value,
min_=0,
max_=200,
interval=10,
axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter=value 元)) # value
)
return bar


# 绘制Line 方法
def line_charts()-> Line():
y = [159,29,49,79]
c = Line()
c.add_xaxis(xaxis_data=https://www.songbingjia.com/android/x)
c.add_yaxis(series_name=价格,yaxis_index=1,y_axis= y,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
return c


# Bar + Line
bar = bar_charts()
line = line_charts()

bar.overlap(line).render_notebook()


Python数据可视化库pyecharts

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pyecharts Pie 饼图pyecharts 第一个Pie 饼图Pie 需要的数据格式：[[x1,y1],[x2,y2]]绘制饼图的操作步骤：
  • 构建Pie 的数据
  • 为Pie 示例对象添加数据
  • 设置标题
  • 设置每一项占比
我们分析一些我的一些课程不同的来源销售的占比
from pyecharts.charts importPie
from pyecharts importoptions as opts

# 构建Pie的数据
x_data = https://www.songbingjia.com/android/[直接访问,营销推广,博客推广,搜索引擎]
y_data = https://www.songbingjia.com/android/[830,214,300,1100]

# Pie 设置指定的格式

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