一、Seaborn

import seaborn as snssns.set_theme()# 重设字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 获取sns自带的小费数据
tips_df = sns.load_dataset('tips')
tips_df.info()# 画个直方图
sns.histplot(data=tips_df, x='total_bill', kde=True)# 画个配对散点图
sns.pairplot(data=tips_df, hue='sex', palette='winter')# 画指定两个变量的散点图
sns.jointplot(data=tips_df, x='total_bill', y='tip', hue='sex')# 画拟合线
sns.lmplot(data=tips_df, x='total_bill', y='tip', hue='sex')# 画箱线图
sns.boxplot(data=tips_df, x='day', y='total_bill')# 画小提琴图
sns.violinplot(data=tips_df, x='day', y='total_bill')

二、Pyecharts

2.1 画个柱状图

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options
from pyecharts.globals import ThemeType# 创建图表对象 - 指定初始化参数
bar = Bar(init_opts=options.InitOpts(width='600px',height='400px',theme=ThemeType.CHALK))# 设置全局配置
bar.set_global_opts(title_opts=options.TitleOpts(title='本月销售状况', title_link='https://www.baidu.com/',pos_left='10%',title_textstyle_opts=options.TextStyleOpts(font_family='微软雅黑')),xaxis_opts=options.AxisOpts(axislabel_opts=options.LabelOpts(color='white')),yaxis_opts=options.AxisOpts(axislabel_opts=options.LabelOpts(color='white'), min_=0,max_=100,interval=10),toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True,orient='vertical',pos_left='right',pos_top='middle')
)
# 添加横轴的数据
bar.add_xaxis(['衬衫', '羊毛衫', '雪纺衫', '裤子', '高跟鞋', '袜子'])# 添加纵轴的数据
bar.add_yaxis('商家A', [15, 12, 30, 20, 45, 60])
bar.add_yaxis('商家B', [25, 20, 36, 10, 75, 90])
bar.add_yaxis('商家C', [12, 32, 40, 54, 35, 26])# 渲染图表
bar.render_notebook()

2.2 画个K线图

import pandas_datareader as pdr
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Kline# 获取数据
baidu_df = pdr.get_data_stooq('BIDU', start='2022-1-1', end='2022-5-31')
baidu_df# 数据转成列表
data = np.round(baidu_df[['Open', 'Close', 'Low', 'High']].values, 2).tolist()
data# 处理日期
baidu_time = baidu_df.index.strftime('%Y-%m-%d').to_list()
baidu_time# 画图
result = Kline()
result.add_xaxis(baidu_time)
result.add_yaxis("百度", data)
result.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True),yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True,splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)),),datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(pos_bottom='-2%', range_start=0, range_end=20)],title_opts=opts.TitleOpts(title="股票"),)result.render_notebook()

2.3 画个雷达图

from pyecharts.charts import Radar# 获取数据
xc = [[20, 8, 9, 9, 10, 9]]
ss = [[10, 10, 10, 10, 9, 9]]# 创建雷达图对象
prd = Radar(init_opts=opts.InitOpts(width="600px", height="400px", bg_color="#CCCCCC"))# 定值雷达图背景板
prd.add_schema(schema=[opts.RadarIndicatorItem(name="伙食", max_=10),opts.RadarIndicatorItem(name="学生平均颜值", max_=10),opts.RadarIndicatorItem(name="师资", max_=10),opts.RadarIndicatorItem(name="硬件", max_=10),opts.RadarIndicatorItem(name="学风", max_=10),opts.RadarIndicatorItem(name="升学率", max_=10),],splitarea_opt=opts.SplitAreaOpts(is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)),textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=15, color="#fff")
)# 加入西川数据
prd.add(series_name="西川中学",data=xc,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#CD0000"),)# 加入四中数据
prd.add(series_name="石室中学",data=ss,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="blue"),)# 定制值标签和填充颜色
prd.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, color='green', font_size=15, distance=-3),areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.2, color='pink'))# 定制标题
prd.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="学校属性图"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right=0))prd.render_notebook()

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【笔记】Seaborn和Pyecharts

文章目录

一、Seaborn

二、Pyecharts

2.1 画个柱状图

2.2 画个K线图

2.3 画个雷达图

【笔记】Seaborn和Pyecharts相关推荐

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