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【2019.05】Python 教程系列 7 - PyEcharts 1.0.0版本(本地环境、Notebook环境)

热度:91   发布时间:2023-12-22 22:48:16.0

PyEcharts教程有很多,但很多都是0.5版本的
官方提示:v0.5.X 和 V1 间不兼容,V1 是一个全新的版本。官方表明0.5版本已不再维护
所以这里是1.0.0版本的教程

0 引言

看 PyEcharts 名字就猜得到

PyEcharts = Python + Echarts

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 就不用多说了。

当 Python 遇到了 Echarts,就变成了 PyEcharts。

安装

# 安装 1.0.x 以上版本
$ pip install pyecharts -U# 如果需要安装 0.5.11 版本的开发者,可以使用
# pip install pyecharts==0.5.11

在这里插入图片描述

使用

一、本地使用

1. 生成HTML

xxx.render()

来看一个具体的例子:

from pyecharts.charts import Barbar = (Bar().add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"]).add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105]).add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
)
bar.render()
'C:\\Users\\admin\\PycharmProjects\\Life_Process_Study\\StudyPacticePython\\Base_Python\\python入门\\render.html'

在这里插入图片描述

2. 生成图片

from snapshot_selenium import snapshot as driverfrom pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.render import make_snapshotdef bar_chart() -> Bar:c = (Bar().add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"]).add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105]).add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49]).reversal_axis().set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right")).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-测试渲染图片")))return c# 需要安装 snapshot_selenium
make_snapshot(driver, bar_chart().render(), "bar.png")

在这里插入图片描述

二、Notebook 环境

Jupyter Notebook

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Barbar = (Bar().add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"]).add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105]).add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49]).reversal_axis().set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right")).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-jupyter渲染图片")))
bar.render_notebook()

在这里插入图片描述

详细内容

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)

pyecharts 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,为地理数据可视化提供强有力的支持

如果要使用 Map 模块,还需要安装几个地图文件:

pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg

相关参数说明:
先介绍一些可能会用到的基本函数:

  • add() 主要方法,用于添加图表的数据和设置各种配置项
  • show_config() 打印输出图表的所有配置项
  • render() 默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件,支持 path 参数,设置文件保存位置,如 render(r"e:my_first_chart.html"),文件用浏览器打开。
  • 在jupyter中使用,xxx.render_notebook() 方法可以再jupyter中显示图

基本上所有的图表类型都是这样:

  • chart_name = Type() 初始化具体类型图表。
  • add() 加数据及配置项。
  • render() 生成 .html 文件。

后边有时间了添加 例子吧