纯国产可视化库Pyecharts首秀!
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2021-11-16 02:06
大家好,我是 Jack。
pyecharts
是一个纯国产的可视化库,也非常的强大。本文的内容都会是基于官网的资料和示例,以及自己使用的实际案例。
一、声明
在此郑重声明:接下来关于pyecharts的全部文章都是基于版本V1.7
。写这个声明的原因,是因为pyecharts
有两个版本:V0.5和V1.0。
Peter刚开始学习Pyecharts的时候,网上看到的很多的资料都是老的,基于V0.5的,深受其害。在此告诉大家:一定要用V1.0+
它们二者的语法之间是不兼容的,并不存在太多的联系。目前网上很多的教程和博客都是基于
V0.5
但是V0.5以后团队不会再维护了。
自己曾经在使用这个库的时候,开始没有意识到这个版本的问题,找到的很多文章中的示例代码都不能直接使用,踩过很多的坑,后来才明白是版本的原因。
二、什么是pyecharts
在此,引用官网上的一段话来介绍什么是pyecharts:
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,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。当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了。
说的直白些:pyecharts=python+echarts
三、特性
首先我们高度概括Pyechart的特定:🐂🍺
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 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
四、安装
下面是自己经常安装Python相关库的代码,速度非常快:
pip install -i https://pypi.douban.com/simple pyecharts==1.7 # 安装pyecharts
pip install -i https://pypi.douban.com/simple pandas # 安装pandas
官方提供的源码安装方式
$ git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git
$ cd pyecharts
$ pip install -r requirements.txt
$ python setup.py install
# 或者执行 python install.py
五、查看版本
import pyecharts
print(pyecharts.__version__)
六、快速入门
1、默认生成render.html
文件
from pyecharts.charts import Bar # V1版本的导入类方式!!!!非常关键,看到这种方式才是V1
bar = Bar()
bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
# render 会生成本地 HTML 文件,默认会在当前目录生成 render.html 文件
bar.render()
2、指定文件和路径
from pyecharts.charts import Bar
bar = Bar()
bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家B", [15, 20, 36, 18, 45, 69])
bar.render("firstpyecharts.html") # 也可以传入路径参数
3、在notebook中直接出图
# 注意:如果在notebook中不出图,需要添加下面的两行代码
# 只需要在顶部声明 CurrentConfig.ONLINE_HOST 即可
from pyecharts.globals import CurrentConfig, OnlineHostType
# OnlineHostType.NOTEBOOK_HOST 默认值为 http://localhost:8888/nbextensions/assets/
CurrentConfig.ONLINE_HOST = OnlineHostType.NOTEBOOK_HOST
# --------------------------
from pyecharts.charts import Bar
bar = Bar()
bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家B", [15, 20, 36, 18, 45, 69])
bar.render_notebook()
七、链式调用
在绘图的时候pyecharts支持链式调用:
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
# V1 版本开始支持链式调用
bar = (
Bar()
.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题"))
# 或者直接使用字典参数
# .set_global_opts(title_opts={"text": "主标题", "subtext": "副标题"})
)
bar.render_notebook() # notebook中显示
# 不习惯链式调用的开发者依旧可以单独调用方法
bar = Bar()
bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题"))
bar.render()
八、解决不出图
如果notebook中没有出图,解决方法在这里:pyecharts v1.5.1+ 起开始支持 Notebook 插件作为静态资源服务。
获取 pyecharts-assets 项目
$ git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts-assets.git
安装扩展插件
$ cd pyecharts-assets
# 安装并激活插件
$ jupyter nbextension install assets
$ jupyter nbextension enable assets/main
配置 pyecharts 全局 HOST
# 只需要在顶部声明 CurrentConfig.ONLINE_HOST 即可
from pyecharts.globals import CurrentConfig, OnlineHostType
# OnlineHostType.NOTEBOOK_HOST 默认值为 http://localhost:8888/nbextensions/assets/
CurrentConfig.ONLINE_HOST = OnlineHostType.NOTEBOOK_HOST
九、主题
示例
内置主题类型可查看pyecharts.globals.ThemeType
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType
bar = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)) # 初始化的时候指定主题
.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
.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="主标题", subtitle="副标题"))
)
bar.render_notebook()
支持的主题
下面记录的是pyecharts支持的全部主题:
thm = '''
| CHALK = 'chalk' #粉笔风
|
| DARK = 'dark' #暗黑风
|
| ESSOS = 'essos' #厄索斯大陆
|
| INFOGRAPHIC = 'infographic' #信息图
|
| LIGHT = 'light' #明亮风格
|
| MACARONS = 'macarons' #马卡龙
|
| PURPLE_PASSION = 'purple-passion' #紫色激情
|
| ROMA = 'roma' #石榴
|
| ROMANTIC = 'romantic' #浪漫风
|
| SHINE = 'shine' #闪耀风
|
| VINTAGE = 'vintage' #复古风
|
| WALDEN = 'walden' #瓦尔登湖
|
| WESTEROS = 'westeros' #维斯特洛大陆
|
| WHITE = 'white' #洁白风
|
| WONDERLAND = 'wonderland' #仙境
'''
十、全局配置
在绘制图形的时候,经常需要对图形进行各种个性化的配置,请务必记住下面的这张图:
十一、多种图形
下面介绍基于Pyecharts绘制的各种图形:
1、柱状图
2、折线图
3、面积图
4、K线图
5、桑基图
6、面积图
7、漏斗图
当然Pyehcharts能够绘制的图形和功能远不止这些,以后会慢慢介绍,请期待~
项目地址:
https://github.com/pyecharts/pyecharts