Maison > Article > développement back-end > Comment utiliser Pyecharts pour la visualisation de données Python
pip install pyecharts
width | |
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height | |
# 🎜 🎜# | chart_idChart ID, comme identifiant unique du graphique. Utilisé pour distinguer différents graphiques lorsqu'il y a plusieurs graphiques |
page_title | Titre de la page Web, format de chaîne |
theme | Thème du graphique. Fourni par le module ThemeType |
bg_color | Couleur d'arrière-plan du graphique, format de chaîne |
Les styles que vous pouvez choisir sont : |
Pour ajouter un titre au graphique , vous devez passer le paramètre title_opts de la méthode set_global_options(),
La valeur de ce paramètre est générée par la méthode TitleOpts() du module opts,
et le paramètre main La syntaxe de la méthode TitleOpts() est la suivante : #🎜🎜 # 2.3 Légende La définition de la légende nécessite de passer le paramètre legend_opts de la méthode set_global_opts(), Ce paramètre Pour les valeurs des paramètres, reportez-vous à la méthode LegendOpts() du module d'options.LegendOpts() Les principaux paramètres de la méthode sont les suivants :
2.4 Boîte d'invite#🎜 🎜#Set prompt La boîte est principalement définie via le paramètre tooltip_opts dans la méthode set_global_opts()
La valeur du paramètre de ce paramètre fait référence à la méthode TooltipOpts() du module d'options.
Les principaux paramètres de la méthode TooltipOpts() sont les suivants :
2.5 Cartographie visuelle
#🎜 🎜#Mapping visuel Défini via le paramètre visualmap_opts dans la méthode set_global_opts() La valeur de ce paramètre fait référence à la méthode VisualMapOpts() du module d'options. Les principaux paramètres sont les suivants : 2.6 Toolbox La boîte à outils passe set_global_opts( ) Définissez le paramètre toolbox_opts dans la méthode La valeur de ce paramètre fait référence à la méthode ToolboxOpts() du module d'options. Les principaux paramètres sont les suivants : 2.7 Mise à l'échelle régionale Mise à l'échelle régionale via set_global_opts () Définissez le paramètre datazoom_opts dans la méthode La valeur de ce paramètre fait référence à la méthode DataZoomOpts() du module d'options. Les principaux paramètres sont les suivants : 3. histogramme Il est implémenté via le module Bar, Les principales méthodes de ce module sont :Méthode principale#🎜🎜 ##🎜🎜 #Description
add_xaxis()données de l'axe x🎜🎜## 🎜🎜#add_yaxis( )reversal_axis() | ||||||||||||
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add_dataset() | données brutes | |||||||||||
主要参数 | 描述 |
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series_name | 系列名称。用于提示文本和图例标签。 |
data_pair | 数据项,格式为形如[(key1,value1),(key2,value2)] |
color | 系列标签的颜色。 |
radius | 饼图的半径。默认设成百分比形式,默认是相对于容器的高和宽中较小的一方的一半 |
rosetype | 是否展开为南丁格尔玫瑰图,可以取的值有radius货area,radius表示通过扇区圆心角展现数据的大小,即默认的扇形图;area表示所有扇区的圆心角的角度相同,通过半径来展现数据大小 |
from pyecharts.charts import Pie from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType x_data = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD', 'EEE', 'FFF'] y_data = [200, 200, 100, 400, 500, 600] # 将数据转换为目标格式 data = [list(z) for z in zip(x_data, y_data)] # 数据排序 data.sort(key=lambda x: x[1]) pie = Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.MACARONS)) pie.add( series_name="类别", # 序列名称 data_pair=data, # 数据 ) pie.set_global_opts( # 饼形图标题 title_opts=opts.TitleOpts( title="各类别数量分析", pos_left="center"), # 不显示图例 legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), ) pie.set_series_opts( # 序列标签 label_opts=opts.LabelOpts(), ) pie.render("pie.html")
图像效果如下:
from pyecharts.charts import Pie from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType x_data = ['AAA', 'BBB', 'CCC', 'DDD', 'EEE', 'FFF', 'GGG', 'HHH', 'III', 'JJJ', 'KKK', 'LLL', 'MMM', 'NNN', 'OOO'] y_data = [200, 100, 400, 50, 600, 300, 500, 700, 800, 900, 1000, 1100, 1200, 1300, 1500] # 将数据转换为目标格式 data = [list(z) for z in zip(x_data, y_data)] # 数据排序 data.sort(key=lambda x: x[1]) # 创建饼形图并设置画布大小 pie = Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.ROMANTIC, width='300px', height='400px')) # 为饼形图添加数据 pie.add( series_name="类别", data_pair=data, radius=["8%", "160%"], # 内外半径 center=["65%", "65%"], # 位置 rosetype='area', # 玫瑰图,圆心角相同,按半径大小绘制 color='auto' # 颜色自动渐变 ) pie.set_global_opts( # 不显示图例 legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), # 视觉映射 visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=False, min_=100, # 颜色条最小值 max_=450000, # 颜色条最大值 ) ) pie.set_series_opts( # 序列标签 label_opts=opts.LabelOpts(position='inside', # 标签位置 rotate=45, font_size=8) # 字体大小 ) pie.render("pie2.html")
图像效果如下:
绘制箱线图使用的是Boxplot类。
这里有一个细节,准备y轴数据y_data时需要在列表外再套一层列表,否则图线不会被显示。
绘制箱线图使用的是Boxplot模块,
主要的方法有
add_xaxis()和add_yaxis()
from pyecharts.charts import Boxplot from pyecharts.globals import ThemeType from pyecharts import options as opts y_data = [[5, 20, 22, 21, 23, 26, 25, 24, 28, 26, 29, 30, 50, 61]] boxplot = Boxplot(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.INFOGRAPHIC)) boxplot.add_xaxis([""]) boxplot.add_yaxis('', y_axis=boxplot.prepare_data(y_data)) boxplot.render("boxplot.html")
图像效果如下:
绘制涟漪图使用的是EffectScatter模块,代码示例如下:
from pyecharts.charts import EffectScatter from pyecharts import options as opts from pyecharts.globals import ThemeType x = [2011, 2012, 2013, 2014, 2015] x_data = [str(i) for i in x] y1 = [1, 3, 2, 5, 8] y2 = [2, 6, 5, 6, 7] y3 = [5, 7, 4, 3, 1] scatter = EffectScatter(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE)) scatter.add_xaxis(x_data) scatter.add_yaxis("", y1) scatter.add_yaxis("", y2) scatter.add_yaxis("", y3) # 渲染图表到HTML文件,存放在程序所在目录下 scatter.render("EffectScatter.html")
图像效果如下:
绘制词云图使用的是WordCloud模块,
主要的方法有add()方法。
add()方法的主要参数如下:
add()方法主要的参数有
准备一个txt文件(001.txt),文本内容以《兰亭集序》为例:
永和九年,岁在癸丑,暮春之初,会于会稽山阴之兰亭,修禊事也。群贤毕至,少长咸集。此地有崇山峻岭,茂林修竹,又有清流激湍,映带左右,引以为流觞曲水,列坐其次。虽无丝竹管弦之盛,一觞一咏,亦足以畅叙幽情。
是日也,天朗气清,惠风和畅。仰观宇宙之大,俯察品类之盛,所以游目骋怀,足以极视听之娱,信可乐也。
夫人之相与,俯仰一世。或取诸怀抱,悟言一室之内;或因寄所托,放浪形骸之外。虽趣舍万殊,静躁不同,当其欣于所遇,暂得于己,快然自足,不知老之将至;及其所之既倦,情随事迁,感慨系之矣。向之所欣,俯仰之间,已为陈迹,犹不能不以之兴怀,况修短随化,终期于尽!古人云:“死生亦大矣。”岂不痛哉!
每览昔人兴感之由,若合一契,未尝不临文嗟悼,不能喻之于怀。固知一死生为虚诞,齐彭殇为妄作。后之视今,亦犹今之视昔,悲夫!故列叙时人,录其所述,虽世殊事异,所以兴怀,其致一也。后之览者,亦将有感于斯文。
代码示例如下:
from pyecharts.charts import WordCloud from jieba import analyse # 基于TextRank算法从文本中提取关键词 textrank = analyse.textrank text = open('001.txt', 'r', encoding='UTF-8').read() keywords = textrank(text, topK=30) list1 = [] tup1 = () # 关键词列表 for keyword, weight in textrank(text, topK=30, withWeight=True): # print('%s %s' % (keyword, weight)) tup1 = (keyword, weight) # 关键词权重 list1.append(tup1) # 添加到列表中 # 绘制词云图 mywordcloud = WordCloud() mywordcloud.add('', list1, word_size_range=[20, 100]) mywordcloud.render('wordclound.html')
词云图效果如下:
绘制热力图使用的是HeatMap模块。
下边以双色球案例为例,数据使用生成的随机数,绘制出热力图:
import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import HeatMap import pandas as pd import numpy as np # 创建一个33行7列的DataFrame,数据使用随机数生成。每个数据表示该位置上该数字出现的次数 s1 = np.random.randint(0, 200, 33) s2 = np.random.randint(0, 200, 33) s3 = np.random.randint(0, 200, 33) s4 = np.random.randint(0, 200, 33) s5 = np.random.randint(0, 200, 33) s6 = np.random.randint(0, 200, 33) s7 = np.random.randint(0, 200, 33) data = pd.DataFrame( {'位置一': s1, '位置二': s2, '位置三': s3, '位置四': s4, '位置五': s5, '位置六': s6, '位置七': s7 }, index=range(1, 34) ) # 数据转换为HeatMap支持的列表格式 value1 = [] for i in range(7): for j in range(33): value1.append([i, j, int(data.iloc[j, i])]) # 绘制热力图 x = data.columns heatmap=HeatMap(init_opts=opts.InitOpts(width='600px' ,height='650px')) heatmap.add_xaxis(x) heatmap.add_yaxis("aa", list(data.index), value=value1, # y轴数据 # y轴标签 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, color='white', position="center")) heatmap.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="双色球中奖号码热力图", pos_left="center"), legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), # 不显示图例 # 坐标轴配置项 xaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="category", # 类目轴 # 分隔区域配置项 splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts( is_show=True, # 区域填充样式 areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1) ), ), # 坐标轴配置项 yaxis_opts=opts.AxisOpts( type_="category", # 类目轴 # 分隔区域配置项 splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts( is_show=True, # 区域填充样式 areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1) ), ), # 视觉映射配置项 visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, # 分段显示 min_=1, max_=170, # 最小值、最大值 orient='horizontal', # 水平方向 pos_left="center") # 居中 ) heatmap.render("heatmap.html")
热力图效果如下:
绘制水球图使用的是Liquid模块。
from pyecharts.charts import Liquid liquid = Liquid() liquid.add('', [0.39]) liquid.render("liquid.html")
水球图效果如下:
绘制日历图使用的是Calendar模块
主要使用的方法是add()方法
import pandas as pd import numpy as np from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Calendar data = list(np.random.random(30)) # 求最大值和最小值 mymax = round(max(data), 2) mymin = round(min(data), 2) # 生成日期 index = pd.date_range('20220401', '20220430') # 合并列表 data_list = list(zip(index, data)) # 生成日历图 calendar = Calendar() calendar.add("", data_list, calendar_opts=opts.CalendarOpts(range_=['2022-04-01', '2022-04-30'])) calendar.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="2022年4月某指标情况", pos_left='center'), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts( max_=mymax, min_=mymin+0.1, orient="horizontal", is_piecewise=True, pos_top="230px", pos_left="70px", ), ) calendar.render("calendar.html")
日历图效果如下:
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