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Python数据可视化神器–pyecharts 快速入门

我们都知道python上的一款可视化工具 matplotlib , 但是它是静态的。后来发现了 pyecharts 模块,简直好用到不行,可视化类型非常多,它是基于 Echarts 开发的。

 

Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而 Python,很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 就诞生了。

 

下面带大家快速了解 pyecharts 以及基本使用方法:

 

:sparkles: 特性

简洁的 API 设计,使用如丝滑般流畅,支持链式调用
囊括了 30+ 种常见图表,应有尽有
支持主流 Notebook 环境,Jupyter Notebook 和 JupyterLab
可轻松集成至 Flask,Django 等主流 Web 框架
高度灵活的配置项,可轻松搭配出精美的图表
详细的文档和示例,帮助开发者更快的上手项目
多达 400+ 地图,为地理数据可视化提供强有力的支持

:sparkles: 安装

 

1pip install pyecharts

 

注意:pyecharts 共有两个版本,v0.5.X 和 V1.0.X 间完全不兼容,且v0.5.X版本作者已经不维护了,请使用V1.0.X

 

Bar:柱状图/条形图

 

柱状图对应的模块是 Bar 除此之外可以设置全局配置和系列配置项。配置项都是基于 options

 

示例代码:

 

1# coding: utf-8
 2from example.commons import Faker
 3from pyecharts import options as opts
 4from pyecharts.charts import Bar
 5
 6def bar_base():
 7
 8    bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(page_title="bar页面"))  # 设置html页面标题
 9    # bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])  # 设置x轴的参数
10
11    bar.add_xaxis(Faker.choose())
12    bar.add_yaxis("A", Faker.values())
13    bar.add_yaxis("B", Faker.values())
14
15    # 设置全局配置项,可选
16    bar.set_global_opts(opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题"))
17    # render 会生成本地 HTML 文件,默认会在当前目录生成 render.html 文件
18    bar.render("bar.html")  # 也可以自己指定文件名
19
20if __name__ == "__main__":
21    bar_base()

 

运行代码后会在当前目录生成一个 ”bar.html“ 的文件,我们在浏览器中打开它。效果图如下:

bar.html

 

生成的页面支持-点击取消显示某 Series

只显示A

除了上述的使用方法之外,pyecharts 所有方法均支持链式调用!

 

翻转XY轴

 

代码如下:

 

1 def bar_reversal_axis() -> Bar:
 2
 3    # pyecharts 所有方法均支持链式调用。
 4    c = (
 5        Bar(init_opts=opts.InitOpts(page_title="bar页面"))
 6        .add_xaxis(Faker.choose())
 7        .add_yaxis("商家A", Faker.values())
 8        .add_yaxis("商家B", Faker.values())
 9        .reversal_axis()
10        .set_global_opts(toolbox_opts=opts.ToolboxOpts())  # 设置工具箱配置项
11        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))  # 系列配置项
12        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-翻转 XY 轴"))  # 全局配置项
13    )
14    return c
15
16
17if __name__ == "__main__":
18    bar_reversal_axis().render("bar.html")

 

效果图如下:

翻转 XY 轴

部分堆叠数据

 

同个类目轴上系列配置相同的 stack 值可以堆叠放置

 

例如堆叠放置A,B的代码如下:

 

1 def bar_stack1() -> Bar:
 2    c = (
 3        Bar()
 4        .add_xaxis(Faker.choose())
 5
 6        # 数据堆叠,同个类目轴上系列配置相同的 stack 值可以堆叠放置。
 7        # stack: Optional[str] = None,
 8        .add_yaxis("A", Faker.values(), stack="stack1")
 9        .add_yaxis("B", Faker.values(), stack="stack1")
10        .add_yaxis("C", Faker.values())
11        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
12        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-堆叠数据(部分)"))
13    )
14    return c

部分堆叠数据

区域缩放配置项

 

1 def bar_datazoom_slider() -> Bar:
 2    c = (
 3        Bar(init_opts=opts.InitOpts(page_title="bar页面"))
 4        .add_xaxis(Faker.days_attrs)
 5        .add_yaxis("商家A", Faker.days_values)
 6        .set_global_opts(
 7            title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-DataZoom(slider-水平)"),
 8            datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(type_="slider",)]
 9        )
10    )
11    return c

 

效果图如下:

区域缩放配置

区域缩放配置项的设置方法在 DataZoomOpts 类中,我们可以点进去查看源码:

源码

其中,主要用到的参数含义如下:

 

1 type_: str = "slider",  # 组件类型,可选 "slider", "inside"
2 # 拖动时,是否实时更新系列的视图。如果设置为 false,则只在拖拽结束的时候更新。
3 is_realtime: bool = True,
4
5 # 布局方式是横还是竖。可选值为:'horizontal', 'vertical'
6 orient: str = "horizontal",

 

知道参数的含义后我们可以来试试效果

 

比如我们要将区域缩放布局改为竖,将 orient 定义为 vertical 即可,代码就不展示,可以自己动手试试!

 

效果图如下:

HeatMap:热力图

 

热力图主要通过颜色去表现数值的大小,必须要配合 visualMap 组件使用。 直角坐标系上必须要使用两个类目轴。

 

热力图使用的方法函数是 add_yaxis ,下面是函数的用法说明:

 

i 1def add_yaxis(
 2    # 系列名称,用于 tooltip 的显示,legend 的图例筛选。
 3    series_name: str,
 4
 5    # Y 坐标轴数据
 6    yaxis_data: Sequence,
 7
 8    # 系列数据项
 9    value: Sequence,
10
11    # 是否选中图例
12    is_selected: bool = True,
13
14    # 使用的 x 轴的 index,在单个图表实例中存在多个 x 轴的时候有用。
15    xaxis_index: Optional[Numeric] = None,
16
17    # 使用的 y 轴的 index,在单个图表实例中存在多个 y 轴的时候有用。
18    yaxis_index: Optional[Numeric] = None,
19
20    # 标签配置项,参考 `series_options.LabelOpts`
21    label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict] = opts.LabelOpts(),
22
23    # 标记点配置项,参考 `series_options.MarkPointOpts`
24    markpoint_opts: Union[opts.MarkPointOpts, dict, None] = None,
25
26    # 标记线配置项,参考 `series_options.MarkLineOpts`
27    markline_opts: Union[opts.MarkLineOpts, dict, None] = None,
28
29    # 提示框组件配置项,参考 `series_options.TooltipOpts`
30    tooltip_opts: Union[opts.TooltipOpts, dict, None] = None,
31
32    # 图元样式配置项,参考 `series_options.ItemStyleOpts`
33    itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] = None,
34
35

 

其中 series_name, yaxis_data, value 是三个必传参数 示例代码如下:

 

import random
from example.commons import Faker
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import HeatMap

def heatmap_base() -> HeatMap:
    value = [[i, j, random.randint(0, 50)] for i in range(24) for j in range(7)]
    c = (
        HeatMap()
        .add_xaxis(Faker.clock)
        .add_yaxis("series", Faker.week, value)
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="HeatMap-基本示例"),
                         visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(), )
    )
    return c

if __name__ == "__main__":
    heatmap_base().render("heatMap.html")

 

效果图如下:

热力图

WordCloud:词云图

 

词云图用的的方法函数是 add ,使用方法如下:

 

1 def add(
 2    # 系列名称,用于 tooltip 的显示,legend 的图例筛选。
 3    series_name: str,
 4
 5    # 系列数据项,[(word1, count1), (word2, count2)]
 6    data_pair: Sequence,
 7
 8    # 词云图轮廓,有 'circle', 'cardioid', 'diamond', 'triangle-forward', 'triangle', 'pentagon', 'star' 可选
 9    shape: str = "circle",
10
11    # 单词间隔
12    word_gap: Numeric = 20,
13
14    # 单词字体大小范围
15    word_size_range=None,
16
17    # 旋转单词角度
18    rotate_step: Numeric = 45,
19
20    # 提示框组件配置项,参考 `series_options.TooltipOpts`
21    tooltip_opts: Union[opts.TooltipOpts, dict, None] = None,
22
23

 

其中 series_name, data_pair, shape 是三个必传参数 示例代码如下:

 

# coding: utf-8
import random
from pyecharts.charts import WordCloud
from pyecharts import options as opts
words = [
    ("火箭", 10000),
    ("勇士库里", 8888),
    ("在你写这个教程之前,我已经会用了", 6181),
    ("哈登", 6386),
    ("金州拉文", 5055),
    ("杜兰特", 6467),
    ("戳眼", 2244),
    ("NBA", 1868),
    ("季后赛", 1484),
    ("约老师", 1112),
    ("利拉德", 865),
    ("双卡双待", 847),
    ("字母歌MVP", 5582),
    ("卡哇伊", 555),
    ("猛龙", 550),
    ("大帝", 462),
    ("西蒙斯不投三分", 366),
    ("JB", 360),
    ("科尔垃圾", 282),
    ("格林公式", 273),
    ("欧文", 2650),
]

def wordcloud_base() -> WordCloud:
    c = (
        WordCloud()
        .add("", words, word_size_range=[20, 50], shape="diamond", word_gap=10)
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="WordCloud-shape-diamond"))
    )
    return c

if __name__ == "__main__":
    wordcloud_base().render("wordCloud.html")

 

效果图如下:

NBA词云图

保存为图片

 

前面我们讲的几种图形生成方法,最后都保存成 html文件,pyecharts 还提供了保存为图片的方式

 

需要安装 snapshot_selenium ,同时需要将浏览器驱动保存路径 cheromdriver.exe 加入到环境变量中

 

1pip install snapshot_selenium

 

示例代码如下:

 

1 # coding: utf-8
2 import random
3
4 from pyecharts.charts import WordCloud
5 from pyecharts import options as opts
6 from snapshot_selenium import snapshot as driver
7 from pyecharts.render import make_snapshot
8
9 words = [
10    ("火箭", 10000),
11    ("勇士库里", 8888),
12    ("在你写这个教程之前,我已经会用了", 6181),
13    ("哈登", 6386),
14    ("金州拉文", 5055),
15    ("杜兰特", 6467),
16    ("戳眼", 2244),
17    ("NBA", 1868),
18    ("季后赛", 1484),
19    ("约老师", 1112),
20    ("利拉德", 865),
21    ("双卡双待", 847),
22    ("字母歌MVP", 5582),
23    ("卡哇伊", 555),
24    ("猛龙", 550),
25    ("大帝", 462),
26    ("西蒙斯不投三分", 366),
27    ("JB", 360),
28    ("科尔垃圾", 282),
29    ("格林公式", 273),
30    ("欧文", 2650),
31]
32
33
34 def wordcloud_base() -> WordCloud:
35    c = (
36        WordCloud()
37        .add("", words, word_size_range=[20, 50], shape="diamond", word_gap=10)
38        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="WordCloud-shape-diamond"))
39    )
40    return c
41
42
43 if __name__ == "__main__":
44    make_snapshot(driver, wordcloud_base().render(), "wordcloud.png")
45    # wordcloud_base().render("wordCloud.html")

 

最后会在当前目录生成一张 wordcloud.png 的图片

 

总结

 

1.根据自己想制作的图形,导入相关的包

 

2.进行图表的基础设置,创建图表对象

 

3.需要了解该图表对象下面的函数中参数的含义,及其使用方法

 

4.配置项主要是在 options中进行配置,有全局配置项和系列配置项,需要了解配置项下面对象含义使用方法

 

5.利用render()方法来报存图表

 

pyecharts 还有许多好玩的 3D图表 和 地图图表,由于篇幅有限,下篇将继续介绍 地图系玩法 欢迎关注公众号: Python编程与实战!

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