python通过pyecharts使用百度echarts实现数据可视化

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一、安装 pyecharts

pyecharts支持Python2.7+Ptyhon3.5+。如果你使用的是Python2.7,请在代码顶部声明字符编码,否则会出现中文乱码问题。

#coding=utf-8
from __future__ import unicode_literals

2、pyecharts

pip安装

$ pip install pyecharts
$ pip3 install pyecharts_snapshot

源码安装

$ git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git
$ cd pyecharts
$ pip install -r requirements.txt
$ python setup.py install

二、快速开始

首先开始来绘制你的第一个图表

from pyecharts import Bar

bar = Bar("我的第一个图表", "这里是副标题")
# 添加图表的数据和设置各种配置项
bar.add("服装", ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"], [5, 20, 36, 10, 75, 90])
# 该行只为了打印配置项,方便调试时使用
# bar.print_echarts_options()
# 生成本地 HTML 文件
bar.render()

1、使用主题

0.5.2+起,pyecharts支持更换主体色系。可以使用如下方式使用深色背景:

bar.use_theme('dark')

pyecharts支持另外5个主体色系,请移步到主题色系获取更多配置信息

2、图形绘制过程

图形绘制过程按照以下的顺序分别调用:

  • 1、实例一个具体类型图表的对象
  • 2、为图表添加通用的配置,如主题
  • 3、为图表添加特定的配置
  • 4、添加数据及配置项
  • 5、生成本地文件(html/svg/jpeg/png/pdf/gif) 详情参考:图形绘制过程

3、创建个图标

v0.4.0+开始,pyecharts重构了渲染的内部逻辑,改善效率。推荐使用以下方式显示多个图表。

from pyecharts import Bar, Line
from pyecharts.engine import create_default_environment

bar = Bar("我的第一个图表", "这里是副标题")
bar.add("服装", ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"], [5, 20, 36, 10, 75, 90])

line = Line("我的第一个图表", "这里是副标题")
line.add("服装", ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"], [5, 20, 36, 10, 75, 90])

env = create_default_environment("html")
# 为渲染创建一个默认配置环境
# create_default_environment(filet_ype)
# file_type: 'html', 'svg', 'png', 'jpeg', 'gif' or 'pdf'

env.render_chart_to_file(bar, path='bar.html')
env.render_chart_to_file(line, path='line.html')

4、Pandas&Numpy 简单示例

也可以使用Numpy或者Pandas作为数据源,详情参考Pandas&Numpy 简单示例

二、图表配置

图表配置可以控制图表的颜色,大小,背景颜色等等信息,内容丰富,可以参考图表配置

三、基本图表

pyecharts支持多种图标,主要包括:

  • 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)
  • Surface3D(3D 曲面图)
  • ThemeRiver(主题河流图)
  • Tree(树图)
  • TreeMap(矩形树图)
  • WordCloud(词云图)

具体使用可以参考:基本图表

除了上面功能,还支持自定义图表图表风格等等,并且支持Flask,Django等框架,大家可以自行参考pyecharts


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原文出处: https://ptorch.com/news/232.html
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