用Python pyecharts v1.x 绘制图形（一）:柱状图、柱状堆叠图、条形图、直方图、帕累托图、饼图、圆环图、玫瑰图

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关于pyecharts
柱状图
堆叠柱状图
条形图
直方图
帕累托图（复合图）
饼图
圆环图
玫瑰图
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关于pyecharts

pyecharts是一个用于生成echart（百度开源的数据可视化javascript库）图表的类库。
pyecharts 分为 v0.5.x 和 v1.x 两个大版本，版本不兼容，本篇所有的案例基于v1.6.2。

C:\Users\XXX>pip show pyecharts
Name: pyecharts
Version: 1.6.2
Summary: Python options, make charting easier
Home-page: https://github.com/pyecharts/pyecharts
Author: chenjiandongx
Author-email: chenjiandongx@qq.com
License: MIT
Location: c:\users\xxx\appdata\local\programs\python\python38\lib\site-packages
Requires: simplejson, jinja2, prettytable
Required-by:

柱状图

# 柱状图
import random
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Bar
x_vals = ['衬衫', '羊毛衫', '雪纺衫', '裤子', '高跟鞋', '袜子']bar = (Bar().add_xaxis(x_vals).add_yaxis('商家A', [random.randint(10, 100) for _ in range(6)]).add_yaxis('商家B', [random.randint(10, 100) for _ in range(6)]).add_yaxis('商家C', [random.randint(10, 100) for _ in range(6)]).add_yaxis('商家D', [random.randint(10, 100) for _ in range(6)]).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, font_size=14),markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(y=40, name="达标线=40")])).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='柱状图示例-销量', subtitle='四个商家'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='商品'),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='单位:件'))
)
bar.render('柱状图.html')

堆叠柱状图

# 柱状堆叠图
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Bargoods = ['衬衫', '羊毛衫', '雪纺衫', '裤子', '高跟鞋', '袜子']
bar = (Bar().add_xaxis(goods).add_yaxis('商家A', [random.randint(10, 100) for _ in range(6)], stack='stack1').add_yaxis('商家B', [random.randint(10, 100) for _ in range(6)], stack='stack1').add_yaxis('商家C', [random.randint(10, 100) for _ in range(6)], stack='stack1').set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='柱状堆叠图示例-商品销量'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='品类'),       yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='销量（单位:件）'))
)bar.render('柱状堆叠图.html')

条形图

# 条形图
x_vals1 = ['衬衫', '羊毛衫', '雪纺衫', '裤子', '高跟鞋', '袜子']
x_vals2 = ['POLO', '篮球鞋', '羽绒服', '皮鞋', '领带', '睡衣']
x_vals3 = ['羽毛球服', '羽毛球鞋', '护腕', '护膝', '护踝', '毛巾']
y_vals = [random.randint(10, 100) for _ in range(18)]
bar = Bar().add_xaxis(x_vals1 + x_vals2 + x_vals3)
bar.add_yaxis('商家A', y_vals, markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_='average'),opts.MarkPointItem(type_='max'),opts.MarkPointItem(type_='min')], symbol_size=80))
bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position='right'))
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='条形图示例-商品销量', subtitle='条目较多条形图比较好看点'))
bar.reversal_axis() #翻转XY轴，将柱状图转换为条形图
bar.render('条形图.html')

直方图

# 直方图
# 直方图
import random
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Bar
x_vals = ['衬衫', '羊毛衫', '雪纺衫', '裤子', '高跟鞋', '袜子']
xlen = len(x_vals)# 设置成两种颜色
y_vals = []
for idx, item in enumerate(x_vals):if idx % 2 == 0:y_vals.append(opts.BarItem(name = item,value = random.randint(10, 100),itemstyle_opts = opts.ItemStyleOpts(color="#749f83"),))else:y_vals.append(opts.BarItem(name = item,value = random.randint(10, 100),itemstyle_opts = opts.ItemStyleOpts(color="#d48265"),))bar_histogram = (Bar().add_xaxis(x_vals).add_yaxis('商家A', y_vals, category_gap=0)# .add_yaxis('商家A', [random.randint(10, 100) for _ in range(6)], category_gap=0).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, font_size=14)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='直方图示例-选择赠品', subtitle=''),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='赠品类型'),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='选择相应赠品的人数'))
)
bar_histogram.render('直方图.html')

帕累托图（复合图）

帕累托图用户分析定类数据，是排序的直方图

# 帕累托图--# 左边纵坐标表示频数,右边纵坐标表示频率.分析线表示累积频率
import random
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Line
import pandas as pd# 随机颜色, from faker
def rand_color() -> str:return random.choice(["#c23531","#2f4554","#61a0a8","#d48265","#749f83","#ca8622","#bda29a","#6e7074","#546570","#c4ccd3","#f05b72","#444693","#726930","#b2d235","#6d8346","#ac6767","#1d953f","#6950a1",])df_origin = pd.DataFrame({'categories':['衬衫', '羊毛衫', '雪纺衫', '裤子', '高跟鞋', '袜子'],'sales': [random.randint(10, 100) for _ in range(6)]})
print(df_origin)
# 按销量降序排列
df_sorted = df_origin.sort_values(by='sales' , ascending=False)
print(df_sorted)# 折线图x轴
x_line_categories = [*range(7)]
# 折线图y轴--向下累积频率
cum_percent = df_sorted['sales'].cumsum() / df_sorted['sales'].sum() * 100
cum_percent = cum_percent.append(pd.Series([0])) # 添加起始频率0
cum_percent = cum_percent.sort_values(ascending=True)print(df_sorted.categories.values.tolist())
print(cum_percent.values.tolist())
def pareto_bar() -> Bar: line = (Line().add_xaxis(x_line_categories)        .add_yaxis("累计百分比",cum_percent.values.tolist(),    xaxis_index=1,yaxis_index=1,             # 使用次y坐标轴，即bar中的extend_axislabel_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),is_smooth=True,))bar = (Bar().add_xaxis(df_sorted.categories.values.tolist()).add_yaxis('销售额', df_sorted.sales.values.tolist(), category_gap=0)# .add_yaxis('总额百分比', cum_percent.values.tolist())   .extend_axis(xaxis=opts.AxisOpts(is_show=False, position='top')) .extend_axis(yaxis=opts.AxisOpts(axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_inside=True),  # 刻度尺朝内axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter='{value}%'), position='right') ).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, font_size=14)).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='帕累托图示例-销售额', subtitle=''),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='商品类型', type_='category'),yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} 件"))))bar.overlap(line)return barpareto_bar().render('帕累托图.html')

饼图

# 饼图
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Page, Piepie = (Pie().add('鼠标选中分区后的tip',[list(z) for z in zip(['20{}年第{}季'.format(year,season)   for year in [19, 20]  # count 2                                        for season in range(1,5)] # count 2,[random.randint(2, 10) for _ in range(8)])]) # count 8.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}: {c}万套')).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='饼图实例-近两年季度销售'),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False))
)
pie.render('饼图.html')

圆环图

from pyecharts.charts import Pie
pie = (Pie().add('鼠标选中分区后的tip',[list(z) for z in zip(['20{}年第{}季'.format(year,season)   for year in [19, 20]  # count 2                                        for season in range(1,5)] # count 2,[random.randint(2, 10) for _ in range(8)])],radius=['50%', '75%'],          #设置内径外径           label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)        ).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='圆环图示例-近两年季度销售'),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False))
)
pie.render('圆环图.html')

玫瑰图

# 玫瑰图
from pyecharts.charts import Pie
pie = (Pie().add('鼠标选中分区后的tip',[list(z) for z in zip(['20{}年第{}季'.format(year,season)   for year in [19, 20]  # count 2                                        for season in range(1,5)] # count 2,[random.randint(0, 10) for _ in range(8)])],radius=['10%', '75%'],          #设置内径外径# rosetype='radius' 圆心角展现数据百分比，半径展现数据大小# rosetype='area' 圆心角相同，为通过半径展现数据大小rosetype='radius',             label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)        ).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='玫瑰图示例-近两年季度销售'),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False))
)
pie.render('玫瑰图.html')

以OJ分析为例，编写折线图、散点图、箱线图、雷达图、词云图

注：建议有空的话可以去学习官方的demo ：https://github.com/pyecharts/pyecharts/tree/master/example

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