Py之pyecharts:python包之数据可视化包pyecharts简介、安装、使用方法之详细攻略

目录

pyecharts简介

pyecharts的安装

pyecharts的使用方法

1、图形绘制过程,基本上所有的图表类型都是这样绘制

2、各种属性方法

3、地图数据包

4、使用 pyecharts-snapshot 插件


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pyecharts简介

ECharts是Enterprise Charts的缩写,商业级数据图表,一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。

支持折线图(区域图)、柱状图(条状图)、散点图(气泡图)、K线图、饼图(环形图)、雷达图(填充雷达图)、和弦图、力导向布局图、地图、仪表盘、漏斗图、事件河流图等12类图表,同时提供标题,详情气泡、图例、值域、数据区域、时间轴、工具箱等7个可交互组件,支持多图表、组件的联动和混搭展现。

通过上边的叙述,我们都知道有一个很厉害的可视化工具:Echarts,但是国内的一个大神创建了一个轮子:pyecharts,可以实现用python调用echatrs。

pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。只是用于展示使用 pyecharts 生成的图的效果,如果您对项目感兴趣,可前往 pyecharts/pyecharts 了解更多内容。
1、图表详细种类

  • 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)
  • GeoLines(地理坐标系线图)
  • Graph(关系图)
  • HeatMap(热力图)
  • Kline/Candlestick(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)
  • TreeMap(矩形树图)
  • WordCloud(词云图)

2、用户自定义

  • Grid 类:并行显示多张图
  • Overlap 类:结合不同类型图表叠加画在同张图上
  • Page 类:同一网页按顺序展示多图
  • Timeline 类:提供时间线轮播多张图

BTW: 这个网站是用 Flask+pyecharts 写的,并部署在 Heroku。网站源码在 pyecharts/pyecharts-app

pyecharts

pyecharts的安装

pip install pyechart

更新pyecharts
pip install --upgrade pyecharts

pyecharts的使用方法

1、图形绘制过程,基本上所有的图表类型都是这样绘制

chart_name = Type()    #初始化具体类型图表。
add()                             #添加数据及配置项。
render()                        #生成本地文件(html/svg/jpeg/png/pdf/gif)。

pyecharts绘图流程
(1)、chart_name = Type() 初始化具体类型图表
(2)、add() 添加数据及配置项
(3)、render() 生成 .html 文件

2、各种属性方法

add() 主要方法,用于添加图表的数据和设置各种配置项
render() 默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件,文件用浏览器打开。
(1)、图表配置:图形初始化,通用配置项

  • xyAxis:平面直角坐标系中的 x、y 轴。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)
  • dataZoom:dataZoom 组件 用于区域缩放,从而能自由关注细节的数据信息,或者概览数据整体,或者去除离群点的影响。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)
  • legend:图例组件。图例组件展现了不同系列的标记(symbol),颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。
  • label:图形上的文本标签,可用于说明图形的一些数据信息,比如值,名称等。
  • lineStyle:带线图形的线的风格选项(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)
  • grid3D:3D笛卡尔坐标系组配置项,适用于 3D 图形。(Bar3D, Line3D, Scatter3D)
  • axis3D:3D 笛卡尔坐标系 X,Y,Z 轴配置项,适用于 3D 图形。(Bar3D, Line3D, Scatter3D)
  • visualMap:是视觉映射组件,用于进行『视觉编码』,也就是将数据映射到视觉元素(视觉通道)
  • markLine&markPoint:图形标记组件,用于标记指定的特殊数据,有标记线和标记点两种。(Bar、Line、Kline)
  • tooltip:提示框组件,用于移动或点击鼠标时弹出数据内容
  • toolbox:右侧实用工具箱

3、地图数据包

因为pyecharts v0.3.2以后,pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表,可自行安装对应的地图文件包。地图文件被分成了三个 Python 包,分别为:

  • pip3 install echarts-countries-pypkg              #全球国家地图
  • pip3 install echarts-china-provinces-pypkg   #中国省级地图
  • pip3 install echarts-china-cities-pypkg          #中国市级地图

4、使用 pyecharts-snapshot 插件

  • 如果想直接将图片保存为 png, pdf, gif 格式的文件,可以使用 pyecharts-snapshot。使用该插件请确保你的系统上已经安装了 Nodejs 环境。
  • 安装 phantomjs $ npm install -g phantomjs-prebuilt
  • 安装 pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot
  • 调用 render 方法 bar.render(path='snapshot.png') 文件结尾可以为 svg/jpeg/png/pdf/gif。请注意,svg 文件需要你在初始化 bar 的时候设置 renderer='svg'。

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