如何使用 pyecharts 中自带的数据集？

我们在学习pyehcarts绘图的过程中，需要一些练习的数据。

pyecharts为我们提供了这样的数据集 – Faker，存储于 faker.py 文件中。

下面，我们就来详细介绍一下。

1. Faker中包含的数据集

这些数据集以列表的方式存储，主要包含类别数据、时间数据、颜色数据、地理数据、世界人口数据。

（1）类别数据

clothes = ["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"]
drinks = ["可乐", "雪碧", "橙汁", "绿茶", "奶茶", "百威", "青岛"]
phones = ["小米", "三星", "华为", "苹果", "魅族", "VIVO", "OPPO"]
fruits = ["草莓", "芒果", "葡萄", "雪梨", "西瓜", "柠檬", "车厘子"]
animal = ["河马", "蟒蛇", "老虎", "大象", "兔子", "熊猫", "狮子"]
cars = ["宝马", "法拉利", "奔驰", "奥迪", "大众", "丰田", "特斯拉"]
dogs = ["哈士奇", "萨摩耶", "泰迪", "金毛", "牧羊犬", "吉娃娃", "柯基"]

（2）时间数据

week = ["周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六", "周日"]
week_en = "Saturday Friday Thursday Wednesday Tuesday Monday Sunday".split()
clock = ("12a 1a 2a 3a 4a 5a 6a 7a 8a 9a 10a 11a 12p ""1p 2p 3p 4p 5p 6p 7p 8p 9p 10p 11p".split()
)
months = ["{}月".format(i) for i in range(1, 13)]
days_attrs = ["{}天".format(i) for i in range(30)]
days_values = [random.randint(1, 30) for _ in range(30)]

（3）颜色数据

visual_color = ["#313695","#4575b4","#74add1","#abd9e9","#e0f3f8","#ffffbf","#fee090","#fdae61","#f46d43","#d73027","#a50026",
]

（4）地理数据

provinces = ["广东", "北京", "上海", "江西", "湖南", "浙江", "江苏"]
guangdong_city = ["汕头市", "汕尾市", "揭阳市", "阳江市", "肇庆市", "广州市", "惠州市"]
country = ["China","Canada","Brazil","Russia","United States","Africa","Germany",
]

（5）世界人口数据

2019年世界人口数据集，结构为二层嵌套列表，结构如下，第一列为国家或地区，第二列为人口数量。

POPULATION = [["Country (or dependency)", "Population\n(2019)"],["China", 1420062022],["India", 1368737513],["United States", 329093110],["Indonesia", 269536482],["Brazil", 212392717],["Pakistan", 204596442],["Nigeria", 200962417],["Bangladesh", 168065920],["Russia", 143895551],["Mexico", 132328035],["Japan", 126854745],["Ethiopia", 110135635],...
]

2. Faker中数据集的选取

choose：随机选择类别数据集

def choose(self) -> list:return random.choice([self.clothes,self.drinks,self.phones,self.fruits,self.animal,self.dogs,self.week,])

values：随机生成7个数字（20-150）构成的列表

@staticmethod
def values(start: int = 20, end: int = 150) -> list:return [random.randint(start, end) for _ in range(7)]

rand_color：随机从列表中生成1个颜色值

@staticmethod
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",]
)

3. 例子

例子1：绘制折线图

from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.globals import ThemeTypec = Line({"theme": ThemeType.DARK})
c.add_xaxis(Faker.choose())
c.add_yaxis('商家A', Faker.values())
c.add_yaxis('商家B', Faker.values())
c.set_global_opts(title_opts={"text": "Faker数据集练习"})
c.render('line_base.html')

例2：绘制柱状图

from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.globals import ThemeTypec = Bar({"theme": ThemeType.MACARONS})
c.add_xaxis(Faker.choose())
c.add_yaxis('商家A', Faker.values())
c.add_yaxis('商家B', Faker.values())
c.set_global_opts(title_opts={"text": "Faker数据集练习"})
c.render('bar_base.html')

例子3：涟漪散点图

from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.charts import EffectScatter
from pyecharts.globals import ThemeTypec = EffectScatter({"theme": ThemeType.VINTAGE})
c.add_xaxis(Faker.choose())
c.add_yaxis('', Faker.values())
c.set_global_opts(title_opts={"text": "Faker数据集练习"})
c.render('effectscatter_base.html')

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