Python3【pyecharts 0.5.11】pyecharts图表生成总结

首先，下载pyecharts 0.5.11版本

命令安装：pip install pyecharts==0.5.11 (注意是两个等号)

其次，安装生成城市、国家图必备的插件，如下图：

插件准备完毕，来看实例：

数据监控大图：

核心代码：

from pyecharts import Page,Bar,Funnel
import os as os
from bs4 import BeautifulSouppage=Page()
bar=Bar("商品销量","各季度的商品销量",title_pos="center")
bar.use_theme("dark")   #修改图表主题
bar.add("2018Q3",["轴承","弹簧","齿轮","导轨","丝杠"],[25,23,17,14,17],mark_point=["min","max"])  #追加最大值标记点、最小值标记点
bar.add("2018Q4",["轴承","弹簧","齿轮","导轨","丝杠"],[23,21,19,19,13],mark_point=["min","max"],bar_category_gap=45,is_legend_show=False) #追加最大值标记点、最小值标记点、修改柱间隔、是否显示图例
page.add_chart(bar,name="bar")
funnel=Funnel("订单转化效率","今日用户的订单转化效率",title_pos="center")    #修改标题位置
funnel.use_theme("dark")    #修改图表主题
funnel.add("",["访问","搜索","点击","加购","订单"],[100.00,78.12,35.74,17.17,2.62],is_label_show=True,is_legend_show=False,label_pos="outside")   #是否显示标签、是否显示图例、标签位置
funnel._option['series'][0]["top"]=70   #修改上间隔
funnel._option['series'][0]["bottom"]=20    #修改下间隔
funnel._option['series'][0]["left"]="5%"    #修改漏斗图左间隔
funnel._option['series'][0]["width"]="90%"  #修改漏斗图宽度
page.add_chart(funnel,name="funnel")
page.render("page.html")
with open(os.path.join(os.path.abspath("."),"page.html"),'r+',encoding="utf8") as html:html_bf=BeautifulSoup(html,"lxml")divs=html_bf.find_all("div")divs[0]["style"]="width:600px;height:400px;position:absolute;top:70px;left:0px;border-style:solid;border-color:#444444;border-width:3px;"    #修改图表大小、位置、边框divs[1]["style"]="width:600px;height:400px;position:absolute;top:70px;left:600px;border-style:solid;border-color:#444444;border-width:3px;"  #修改图表大小、位置、边框body=html_bf.find("body")body["style"]="background-color:#333333;"div_title="<div align=\"center\" style=\"width:1200px;\">\n<span style=\"font-size:32px;font face=\'黑体\';color:#FFFFFF\"><b>基于pyecharts的BI监控大屏</b></div>"    #修改页面背景色、加标题body.insert(0,BeautifulSoup(div_title,"lxml").div)html_new=str(html_bf)html.seek(0,0)html.truncate()html.write(html_new)

实例一：生成中国地图

import numpy as np
from pyecharts import Map
areas = ['北京','广西','湖南','江西','福建','山东']
values = np.random.randint(1,100,size = 6)
test_map = Map("中国地图", width=1200, height=600)
test_map.add("", areas, values, maptype='china', is_visualmap=True,visual_text_color='#000', is_label_show=True)
test_map.render('ditu.html')
print('已生成')

实例二：生成三个季度的统计柱状图

from pyecharts import Barbar=Bar("商品销量","各季度的商品销量",title_color ="#c1392b")
bar.add("2018Q2",["轴承","弹簧","齿轮","导轨","丝杠"],[17,23,25,14,17])
bar.add("2018Q3",["轴承","弹簧","齿轮","导轨","丝杠"],[17,23,25,14,17])
bar.add("2018Q4",["轴承","弹簧","齿轮","导轨","丝杠"],[19,21,23,19,13],xaxis_label_textsize=24)bar.render("bar.html")

实例三：生成饼图

import random
from pyecharts import Pie
import config as fp
X_AXIS = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
bar = Pie("我的第一个图表", "这里是副标题")# bar.use_theme("roma")
bar.add("商家A", X_AXIS, [random.randint(10, 100) for _ in range(6)])
bar.add("商家B", X_AXIS, [random.randint(10, 100) for _ in range(6)])bar.render()
bar.render(fp.basedir+'\img\pie.html')   #保存图片的路径

实例四：全国空气质量图示

from pyecharts import Geo
import osbasedir = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
data = [("北京", 9), ("山东", 12), ("招远", 12), ("舟山", 12), ("齐齐哈尔", 14), ("盐城", 15)]geo = Geo("全国主要城市空气质量", "data from pm2.5", title_color="#fff", title_pos="center",
width = 1200, height = 600, background_color = '#404a59')attr, value = geo.cast(data)geo.add("", attr, value, type="effectScatter", is_random=True, effect_scale=5)geo.show_config()
geo.render('a.html')

我只是小白，不要崇拜~

Python3【pyecharts 0.5.11】pyecharts图表生成总结相关推荐

pyecharts a python_python 可视化 | pyecharts基本使用
今天更一篇用pyecharts的基础图形篇,折线图.柱状图.散点图.饼状图,本次使用的是pyecharts0.5.3版 Pyecharts 0.5.x版的官网环境: pyecharts 0.5.11 ...
python【pyecharts】【简单绘制图表】
目录一.水球图添加标题二.仪表盘图三.漏斗图四.热力图五.日历图六.词云图七.条形图设置标题设置风格工具箱编辑八.折线图九.散点图十.涟漪散点图十一.象形条形图十二 ...
精通Web Analytics 2.0 （11）第九章：新兴分析—社交，移动和视频
精通Web Analytics 2.0 (11) 第九章: 新兴分析-社交,移动和视频精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术第九章: 新兴分析-社交,移动和视频网 ...
2021-04-28 Python可视化图表生成-Matplotlib绘图
Python可视化图表生成-Matplotlib Matplotlib 是Python中类似 MATLAB 的绘图工具,熟悉 MATLAB 也可以很快的上手 Matplotlib 安装 pip ins ...
django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: mysqlclient 1.3.3 or newer is required; you have 0.7.11
搭建Django2.0+Python3+MySQL5时同步数据库时报错: django.core.exceptions.ImproperlyConfigured: mysqlclient 1.3.3 ...
oracle数据库gi,Oracle_RAC数据库GI的PSU升级(11.2.0.4.0到11.2.0.4.8)
Oracle_RAC数据库GI的PSU升级(11.2.0.4.0到11.2.0.4.8) 本次演示为升级oracle rac数据库,用GI的psu升级,从11.2.0.4.0升级到11.2.0.4.8 ...
cuda11.0 cudnn 11.0 torch1.7.1+cu110 torchvision 0.8.2+cu110 安装包
cuda11.0 cudnn 11.0 支持python3.7 下载链接点击此处或者复制下方链接:https://download.csdn.net/download/weixin_55775980 ...
php生成图表_使用PHP组件的4种最佳图表生成选项
php生成图表 Data is everywhere around us, but it is boring to deal with raw data alone. That's where vis ...
java Servlet mysql json ECharts图表生成实战-罗绍岗-专题视频课程
java Servlet mysql json ECharts图表生成实战-2561人已学习课程介绍 java WEB程序图表生成柱状图表.折线图表,echarts 动态获取Mysq ...

Python3【pyecharts 0.5.11】pyecharts图表生成总结

Python3【pyecharts 0.5.11】pyecharts图表生成总结相关推荐

最新文章

热门文章