pyecharts的绘图原理详解-技术圈

其实学习任何一门编程语言，最重要的就是学习它的原理。今天给大家介绍的是，我认为交互效果最好的一个python绘图库pyecharts，学会了绝对不亏。

1.pyecharts简介

Echarts是一个由百度开源的数据可视化工具，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而python是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上了数据可视化时，pyecharts诞生了。

pyecharts分为v0.5和v1两个大版本，v0.5和v1两个版本不兼容，v1是一个全新的版本，因此我们的学习尽量都是基于v1版本进行操作。

学习任何编程语言，其实官网是最好的老师，下面我们列出了echarts和pyecharts的官网，比较幸运的是，pyecharts是由一个中国人开发的，也存在一个中文网站，这样学习起来就方便多了。

echarts官网：

https://www.echartsjs.com/index.html

pyecharts官网：

https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro

安装：

pip install pyecharts

查看版本：

print(pyecharts.version)

2.pyecharts绘图逻辑

1）pyecharts绘图逻辑说明

pyecharts是一个全新的可视化绘图工具，因此它的绘图逻辑完全不同于前面说到的matplotlib、seaborn、plotly。因此你想要学好这个可视化工具，最主要的就是要学会它的绘图逻辑，俗话说：“知己知彼，百战不殆”，你只有了解别人，才可以用起来顺手呀。pyecharts的绘图逻辑分为以下几步。

① 选择图表类型；
② 声明图形类并添加数据；
③ 选择全局变量；
④ 显示及保存图表；

第一步是选择图表类型，基于自己的数据特点，我们看看自己想要绘制那种图形，需要什么图形就导入什么图形，下面我简单列举了几个导入方法。

from pyecharts.charts import Scatter  # 导入散点图
from pyecharts.charts import Line     # 导入折线图
from pyecharts.charts import Pie      # 导入饼图
from pyecharts.charts import Geo      # 导入地图

第二步是声明图形类并添加数据，什么是图形类呢？其实每一个图形库都是被pyecharts作者封装成为了一个类，这就是所谓的面向对象，我们在使用这个类的时候，需要实例化这个类(观察下面代码)。声明类之后，相当于初始化了一个画布，我们之后的绘图就是在这个画布上进行。接下来要做的就是添加数据，pyecharts中添加数据共有2种方式，一种是普通方式添加数据，一种是链式调用(观察下面代码)来添加数据，后面我会分章节一个个为大家介绍。

"下面绘制的是：正弦曲线的散点图"
# 1.选择图表类型：我们使用的是散点图，就直接从charts模块中导入Scatter这个图形。
from pyecharts.charts import Scatter
import numpy as np

x = np.linspace(0,2 * np.pi,100)
y = np.sin(x)

(
 # 注意：使用什么图形，就要实例化该图形的类；
 # 2.我们绘制的是Scatter散点图，就需要实例化散点图类，直接Scatter() 即可；
 Scatter() 
 # 实例化类后，接着就是添加数据，下面这种方式就是使用“链式调用”的方式绘图；
 # 注意：散点图有X、Y轴，因此需要分别给X轴、Y轴添加数据；
 # 3.我们先给X轴添加数据；
 .add_xaxis(xaxis_data=x)
 # 4.我们再给Y轴添加数据；
 .add_yaxis(series_name="这个图是干嘛的",y_axis=y)
).render_notebook()

第三步就是设置全局变量，用通俗的话说就是：调节各种各样的参数，把图形变得更好看。常用的有标题配置项、图例配置项、工具配置项、视觉映射配置项、提示框配置项、区域缩放配置项。你也许不知道这几个名词是什么意思，但是不用担心，你首先是学会了如何使用pyecharts绘图后，再慢慢学习这方面的内容。

默认情况下图例配置项和提示框配置项是显示的，其它四个配置项默认情况下是不显示的，需要我们自己设置；

第四步是显示及保存图表，我们这里介绍两种最常用的保存方式，如下所示。

.render("C:\\Users\\黄伟\\Desktop\\CSDN上传图像\\a.html")
# 如果不指定路径，就是直接保存在当前工作环境目录下；
# 如果指定了路径，就是保存到指定的目录下；
# 注意：最终都是以html格式展示，发给其他任何人都可以直接打开看的；

.render_notebook()
# 如果我们使用的是jupyter notebook，直接使用这行代码，可以直接显示图片；

3.选择图表类型

下面列举出现的所有图形都在charts字模块下，我们利用如下代码就可以导入各自对应的图形，在上面的叙述中，我已经列举了部分图形的导入方式。

from pyecharts.charts import 函数名

注意：这里我们只列出了部分图形，包括我们后面绘制地图，也都是在pyecharts的子模块charts模块下，我们要记住这句导入相关图形库的代码。

4.数据添加

1）如何添加数据呢？

像散点图、折线图等二维数据图形，它既有X轴，又有Y轴，所以我们不仅要为X轴添加数据，还要为Y轴添加数据。

.add_xaxis(xaxis_data=x)为X轴添加数据；
.add_yaxis(series_name='', y_axis=y)为Y轴添加数据；

像饼图、地图这样没有X轴、Y轴区分的图形，我们直接使用add()方法添加即可。

.add(series_name='', data_pair=[(i,j)for i,j in zip(lab,num)])；

2）pyecharts绘图的两种方式

上面我们已经说过，pyecharts中绘图有2种方式。第一种方式：普通方式；第二种方式：链式调用。仔细观察下面的演示代码，看看区别在哪里。

① 链式调用的方式绘图

from pyecharts.charts import Line
import pyecharts.options as opts
import numpy as np

x = np.linspace(0,2 * np.pi,100)
y = np.sin(x)

(Line(init_opts=opts.InitOpts(width="700px",height="300px"))
 .add_xaxis(xaxis_data=x)
 .add_yaxis(series_name="绘制线图",y_axis=y,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="我是标题",subtitle="我是副标题",title_link="https://www.baidu.com/"),
                  tooltip_opts=opts.TooltipOpts(axis_pointer_type="cross"))
).render_notebook()

"""
关于全局配置项的代码部分，你可能不懂，现在不懂没什么关系！
"""

结果如下：

② 普通方式绘图

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

num = [110, 136, 108, 48, 111, 112, 103]
lab = ['哈士奇', '萨摩耶', '泰迪', '金毛', '牧羊犬', '吉娃娃', '柯基']
x = [(i, j)for i, j in zip(lab, num)]
print(x)

pie = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="700px",height="300px"))
pie.add(series_name='',data_pair=[(i, j)for i, j in zip(lab, num)])
pie.render_notebook()

结果如下：

3）关于series_name=""的说明

在添加数据时候，我们可以注意到series_name参数的存在，它是一个字符串。你也看到了，我们可以传递一个空字符串，也可以传递指定字符串，最终的作用有点类似于图例的效果，但这里并不是设置图例。你不需要过多的注意这个参数，只需要牢记一点：这个参数必须有，必须写，哪怕你传递一个空字符串，也要写，因为不写这个参数，会报错。