pyecharts生成各种图表

pyecharts的使用

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）

1. 柱状图

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options# 1.准备数据
cate = ['湖北', '四川', '重庆', '河北', '云南']
data1 = [34500, 3000, 3218, 2890, 50023]
data2 = [1200, 100, 300, 130, 1004]# 2. 创建图表对象
bar = Bar()# 3. 关联数据
bar.add_xaxis(cate)    # 确定x轴上要显示的内容
bar.add_yaxis('确诊人数', data1)
bar.add_yaxis('死亡人数', data2)# 4. 设置图表
# 全局设置
bar.set_global_opts(# 设置标题信息title_opts=options.TitleOpts(title='全国疫情数据统计', subtitle='确诊人数和死亡人数'),# 显示工具箱toolbox_opts=options.ToolboxOpts())# 系列设置
bar.set_series_opts(# 设置是否显示数值label_opts=options.LabelOpts(is_show=False),# 添加标记点markpoint_opts=options.MarkPointOpts(data=[options.MarkPointItem(type_='min', name='最小值'),options.MarkPointItem(type_='max', name='最大值')]))# 5. 数据渲染 - 生成图表
bar.render('files/柱状图.html')

2. 饼状图

from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts import options# 1. 准备数据
data = [('苹果', 153), ('三星', 56), ('华为', 200), ('Oppo', 89)]# 2. 创建图标对象
pie = Pie()# 3. 关联数据
pie.add(# 设置系列名称series_name='手机销量',# 设置需要展示的数据data_pair=data,# 设置圆环空心部分和数据显示部分的比例radius=['30%', '70%'],# 设置饼是不规则的rosetype='radius'
)# 设置数据显示的格式
pie.set_series_opts(label_opts=options.LabelOpts(formatter='{b}：{d}%'))
# pie.set_series_opts(label_opts=options.LabelOpts(formatter='{b}的占比:百分之{d}'))# 设置图表的标题
pie.set_global_opts(title_opts=options.TitleOpts(title='手机销量'))# 5. 渲染数据
pie.render('files/饼状图.html')

3. 折线图

from pyecharts.charts import Line
from pyecharts import options# 1.准备数据
cate = ['湖北', '四川', '重庆', '河北', '云南']
data1 = [3400, 3000, 3218, 2890, 5023]
data2 = [600, 100, 300, 130, 504]# 2.创建图表
line = Line()# 3. 关联数据
line.add_xaxis(cate)
# line.add_yaxis('确诊人数', data1,
#                markline_opts=options.MarkLineOpts(data=[
#                    options.MarkPointItem(type_='average')
#                ]))
line.add_yaxis('确定人数', data1,# 设置折线是否平滑is_smooth=True)line.add_yaxis('死亡人数', data2, markpoint_opts=options.MarkPointOpts(data=[options.MarkPointItem(type_='min', name='最小值')]
))line.set_series_opts(markline_opts=options.MarkLineOpts(# 设置平均值的标记线data=[options.MarkPointItem(type_='average', name='平均值'),# 设置最大值的标记线options.MarkPointItem(type_='max', name='最大值')]
))line.set_global_opts(title_opts=options.TitleOpts(title='主标题', subtitle='副标题'))# 5. 渲染数据
line.render('files/折线图.html')

4. 地图

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options# 1. 准备数据
data = [('湖北', 1500), ('四川', 340), ('西藏', 34), ('黑龙江', 123)]# 2.创建地图对象
map1 = Map()# 3. 关联数据
map1.add('疫情数据', data, 'china')# 4. 设置
map1.set_global_opts(# 设置颜色块标记范围visualmap_opts=options.VisualMapOpts(max_=2000, is_piecewise=True),# 隐藏顶部的数据导航显示legend_opts=options.LegendOpts(is_show=False),title_opts=options.TitleOpts(title='大标题', subtitle='副标题')
)# 5. 渲染数据
map1.render('files/地图.html')

5. 组合图

from pyecharts.charts import Gridgrid = Grid()
grid.add(bar, grid_opts=options.GridOpts(pos_bottom='60%'))
grid.add(line, grid_opts=options.GridOpts(pos_top='60%'))grid.render('files/组合.html')

最近在b站上发现了一个很好的python基础教学视频感兴趣的可以看看：https://www.bilibili.com/video/BV1jE411x7ss

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