pyecharts在数据可视化中的应用详解

使用pyecharts进行数据可视化

安装 pip install pyecharts
也可以在pycharm软件里进行下载pyecharts库包。
下载成功后进行查询版本号

import pyecharts
print(pyecharts.__version__)

pyecharts的中文官网

可以查看pyecharts的中文官网介绍http://pyecharts.org/#/zh-cn/intro

一般的使用方法

add()
该方法主要用于添加图表的数据和设置各种配置项。

show_config()
用于打印输出图表的所有配置项

render()
该方法默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件,支持 path 参数,设置文件保存位置,如 render(r"e:my_first_chart.html"),文件用浏览器打开。

注意*
默认的编码类型为 UTF-8,在 Python3 中是没什么问题的,Python3 对中文的支持好很多。但是在 Python2 中,编码的处理是个很头疼的问题,暂时没能找到完美的解决方法,目前只能通过文本编辑器自己进行二次编码,我用的是 Visual Studio Code,先通过 Gbk 编码重新打开,然后再用 UTF-8 重新保存,这样用浏览器打开的话就不会出现中文乱码问题了。

基本使用

  • chart_name = Type() 初始化具体类型图表。
  • add() 添加数据及配置项。
  • render() 生成 .html 文件。

用示例来解决实际问题

1.美国1995年-2009年邮费变化折线图、阶梯图;

数据如下:
年份 : [“1995”, “1996”, “1997”, “1998”, “1999”, “2000”,
“2001”, “2002”, “2003”, “2004”, “2005”, “2006”,
“2007”, “2008”, “2009”]
邮费: [0.32, 0.32, 0.32, 0.32, 0.33, 0.33, 0.34, 0.37, 0.37, 0.37, 0.37, 0.39, 0.41, 0.42, 0.44]
折线图 代码如下:

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line

year= ["1995", "1996", "1997", "1998", "1999", "2000",
   "2001", "2002", "2003", "2004", "2005", "2006",
   "2007", "2008", "2009"]
postage= [0.32, 0.32, 0.32, 0.32, 0.33, 0.33, 0.34, 0.37, 0.37, 0.37, 0.37, 0.39, 0.41, 0.42, 0.44]

(
 Line()
 .set_global_opts(
  tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=False),
  xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
  yaxis_opts=opts.AxisOpts(
   type_="value",
   axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),
   splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
  ),
 )
 .add_xaxis(xaxis_data=year)
 .add_yaxis(
  series_name="",
  y_axis=postage,
  symbol="emptyCircle",
  is_symbol_show=True,
  label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
 )
 .render("basic_line_chart.html")
)

会在同目录下生成一个basic_line_chart.html的网页,打开网页则会显示该代码的运行结果。(此不展示,与下同)

阶梯图 代码如下:

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line

year = ["1995", "1996", "1997", "1998", "1999", "2000",
   "2001", "2002", "2003", "2004", "2005", "2006",
   "2007", "2008", "2009"]
postage = [0.32, 0.32, 0.32, 0.32, 0.33, 0.33, 0.34, 0.37, 0.37, 0.37, 0.37, 0.39, 0.41, 0.42, 0.44]

c = (
 Line()
 .add_xaxis(xaxis_data=year)
 .add_yaxis("美国1995年-2009年邮费", y_axis=postage, is_step=True)
 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-阶梯图"))
 .render("line_step.html")
)

会在同目录下生成一个line_step.html的网页,打开网页则会显示该代码的运行结果:

2.2000年-2010年热狗大胃王比赛前三名成绩的堆叠柱形图、极坐标系-堆叠柱状图(南丁格尔玫瑰图);
数据文件:hot-dog-places.csv
hot-dog-places.csv内写着:

2000,2001,2002,2003,2004,2005,2006,2007,2008,2009,2010
25,50,50.5,44.5,53.5,49,54,66,59,68,54
24,31,26,30.5,38,37,52,63,59,64.5,43
22,23.5,25.5,29.5,32,32,37,49,42,55,37

等数据将其保存为csv文件
堆叠柱形图 代码如下:

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
import csv

filename="hot-dog-places.csv"
data_x=[]
#打开文件循环读取数据
with open(filename) as f:
 reader = csv.reader(f)
 for data_row in reader:
  data_x.append(data_row)
x=data_x[0]			#读取数据列表集中第一行数据进行赋值
y1=data_x[1]
y2=data_x[2]
y3=data_x[3]

c = (
 Bar()
 .add_xaxis(x)
 .add_yaxis("第一名", y1, stack="stack1")
 .add_yaxis("第二名", y2, stack="stack1")
 .add_yaxis("第三名", y3, stack="stack1")#显示在同一条柱状图中,不带stack属性则会分为三条柱状图
 .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-堆叠柱形图"))
 .render("bar_stack0.html")
)

会在同目录下生成一个bar_stack0.html的网页,打开网页则会显示该代码的运行结果:

极坐标系-堆叠柱状图(南丁格尔玫瑰图) 代码如下:

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Polar
import csv

filename="hot-dog-places.csv"
data_x=[]
#打开文件循环读取数据
with open(filename) as f:
 reader = csv.reader(f)
 for data_row in reader:
  data_x.append(data_row)
x=data_x[0]			#读取数据列表集中第一行数据进行赋值
y1=data_x[1]
y2=data_x[2]
y3=data_x[3]

c = (
 Polar()
 .add_schema(angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts(data=x, type_="category"))
 .add("A", y1, type_="bar", stack="stack0")
 .add("B", y2, type_="bar", stack="stack0")
 .add("C", y3, type_="bar", stack="stack0")
 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="极坐标系-堆叠柱状图(南丁格尔玫瑰图)"))
 .render("极坐标系-堆叠柱状图(南丁格尔玫瑰图).html")
)

打开网页则会显示该代码的运行结果:

极坐标系-堆叠柱状图 代码与上面相同,需要改的是c后面接的将其更改为如下代码:

d = (
 Polar()
 .add_schema(
  radiusaxis_opts=opts.RadiusAxisOpts(data=x, type_="category"),
  angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts(is_clockwise=True, max_=200),
 )
 .add("A", y1, type_="bar", stack="stack1")
 .add("B", y2, type_="bar", stack="stack1")
 .add("C", y3, type_="bar", stack="stack1")
 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="极坐标系-堆叠柱状图"))
 .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))
 .render("极坐标系-堆叠柱状图.html")
)

打开网页则会显示该代码的运行结果:

3.某网站用户感兴趣的领域的投票结果绘制饼图、环形图;
数据文件:vote_result.csv
vote_result.csv内写着:

感兴趣的领域,票数
金融,172
医疗保健,136
市场业,135
零售业,101
制造业,80
司法,68
工程与科学,50
保险业,29
其他,41

饼图 代码如下:

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
import csv

filename="vote_result.csv"
data_x=[]
#打开文件循环读取数据
with open(filename,'r', encoding='UTF-8') as f:
 reader = csv.reader(f)
 for data_row in reader:
  data_x.append(data_row)
b=[]
c=[]
for index,values in enumerate(data_x):
 if(index>0):
  b.append(values[0])
  c.append(values[1])

x=data_x[0]			#读取数据列表集中第一行数据进行赋值

d = (
 Pie()
 .add(
  "",
  [list(z) for z in zip(b, c)],
  center=["35%", "50%"],
 )
 .set_global_opts(
  title_opts=opts.TitleOpts(title="投票结果饼图"),
  legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="15%"),
 )
 .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
 .render("pie_position.html")
)

打开网页则会显示该代码的运行结果:

环形图 代码如下:

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
import csv

filename="vote_result.csv"
data_x=[]
#打开文件循环读取数据
with open(filename,'r', encoding='UTF-8') as f:
 reader = csv.reader(f)
 for data_row in reader:
  data_x.append(data_row)
b=[]
c=[]
for index,values in enumerate(data_x):
 if(index>0):
  b.append(values[0])
  c.append(values[1])

d = (
 Pie()
 .add(
  "",
  [list(z) for z in zip(b, c)],
  radius=["40%", "75%"],
 )
 .set_global_opts(
  title_opts=opts.TitleOpts(title="环形图"),
  legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="15%", pos_left="2%"),
 )
 .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
 .render("投票结果+环形图.html")
)

打开网页则会显示该代码的运行结果:

4.奥巴马的政治举措民意调查结果的堆叠柱形图;
数据文件:approval_rate.csv
approval_rate.csv内写着:

政治举措,支持,反对,不发表意见
种族问题,52,38,10
教育,49,40,11
恐怖活动,48,45,7
能源政策,47,42,11
外交事务,44,48,8
环境,43,51,6
宗教政策,41,53,6
税收,41,54,5
医疗保健政策,40,57,3
经济,38,59,3
就业政策,36,57,7
贸易政策,31,64,5
外来移民,29,62,9

堆叠柱形图 代码如下:

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
import csv

filename="approval_rate.csv"
data_x=[]
#打开文件循环读取数据
with open(filename,'r', encoding='UTF-8') as f:
 reader = csv.reader(f)
 for data_row in reader:
  data_x.append(data_row)
x=[]			#读取数据列表集中第一行数据进行赋值
b=[]
c=[]
d=[]
e=[]
for index,values in enumerate(data_x):
 if(index>0):
  b.append(values[0])
  c.append(values[1])
  d.append(values[2])
  e.append(values[3])
 elif(index==0):
  x.append(values)

print(b)
c = (
 Bar()
 .add_xaxis(b)
 .add_yaxis(x[0][1], c, stack="stack1")
 .add_yaxis(x[0][2], d, stack="stack1")
 .add_yaxis(x[0][3], e, stack="stack1")#显示在同一条柱状图中,不带stack属性则会分为三条柱状图
 .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-堆叠柱形图"))
 .render("政治举措民意调查结果.html")
)

打开网页则会显示该代码的运行结果:

到此这篇关于pyecharts在数据可视化中的应用详解的文章就介绍到这了,更多相关pyecharts 数据可视化内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

(0)

相关推荐

  • Python数据可视化处理库PyEcharts柱状图,饼图,线性图,词云图常用实例详解

    python可以在处理各种数据时,如果可以将这些数据,利用图表将其可视化,这样在分析处理起来,将更加直观.清晰,以下是 利用 PyEcharts 常用图表的可视化Demo, 开发环境 python3 柱状图 基本柱状图 from pyecharts import Bar # 基本柱状图 bar = Bar("基本柱状图", "副标题") bar.use_theme('dark') # 暗黑色主题 bar.add('真实成本', # label ["1月&q

  • Python 数据可视化pyecharts的使用详解

    什么是pyecharts? pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库. echarts是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化.pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.实际上就是 Echarts 与 Python 的对接. 使用 pyecharts可以生成独立的网页,也可以在 flask , Django中集成使用. pyecharts包含的图表 Bar(柱状图/条形图) Bar3D(3D 柱状图) Boxplot(箱形图) Effe

  • Flask和pyecharts实现动态数据可视化

    1:数据源 Hollywood Movie Dataset: 好莱坞2006-2011数据集 实验目的: 实现 统计2006-2011的数据综合统计情况,进行数据可视化 gitee地址:https://gitee.com/dgwcode/an_example_of_py_learning/tree/master/MovieViwer 1.数据例子: Film ,Major Studio,Budget 300,Warner Bros, 300,Warner Bros.,65 3:10 to Yum

  • python使用pyecharts库画地图数据可视化的实现

    python使用pyecharts库画地图数据可视化导库中国地图代码结果世界地图代码结果省级地图代码结果地级市地图代码结果 导库 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map 中国地图 代码 data = [('湖北', 9074),('浙江', 661),('广东', 632),('河南', 493),('湖南', 463), ('安徽', 340),('江西', 333),('重庆', 275),

  • Python数据可视化 pyecharts实现各种统计图表过程详解

    1.pyecharts介绍 Echarts是一款由百度公司开发的开源数据可视化JS库,pyecharts是一款使用python调用echarts生成数据可视化的类库,可实现柱状图,折线图,饼状图,地图等统计图表. 2.柱状图 适用场合是二维数据集(每个数据点包括两个值x和y),但只有一个维度需要比较,用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况. 优点: 利用柱子的高度,反映数据的差异,肉眼对高度差异很敏感. 缺点: 只适用中小规模的数据集. 柱状图最基本用法 from pyechart

  • pyecharts在数据可视化中的应用详解

    使用pyecharts进行数据可视化 安装 pip install pyecharts 也可以在pycharm软件里进行下载pyecharts库包. 下载成功后进行查询版本号 import pyecharts print(pyecharts.__version__) pyecharts的中文官网 可以查看pyecharts的中文官网介绍http://pyecharts.org/#/zh-cn/intro. 一般的使用方法 add() 该方法主要用于添加图表的数据和设置各种配置项. show_co

  • python数据可视化plt库实例详解

    先看下jupyter和pycharm环境的差别 左边是jupyter----------------------------------------------------------右边是pycharm 以下都是使用pycharm环境 1.一个窗口画出一个线性方程 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0,1,11)# 从0到1,个数为11的等差数列 print(x) y = 2*x plt.plo

  • Python数据可视化图实现过程详解

    python画分布图代码示例: # encoding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * # 支持中文 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 'mentioned0cluster', names = ['mentioned1cluster','mentioned2cluster', 'mentioned3cluster', 'mentioned4cluster'

  • 一文带你掌握Pyecharts地理数据可视化的方法

    本文主要介绍了Pyecharts地理数据可视化,分享给大家,具体如下: 一.Pyecharts简介和安装 1. 简介 Echarts 是一个由百度开源的数据可视化,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 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理.当数据分析遇上数据可视化时,pyecharts 诞生了. 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 Noteboo

  • Oracle表中重复数据去重的方法实例详解

    Oracle表中重复数据去重的方法实例详解 我们在项目中肯定会遇到一种情况,就是表中没有主键 有重复数据 或者有主键 但是部分字段有重复数据 而我们需要过滤掉重复数据 下面是一种解决方法 delete from mytest ms where rowid in (select aa.rid from (select rowid as rid, row_number() over(partition by s.name order by s.id) as nu from mytest s) aa

  • 对numpy中二进制格式的数据存储与读取方法详解

    使用save可以实现对numpy数据的磁盘存储,存储的方式是二进制.查看使用说明,说明专门提到了是未经压缩的二进制形式.存储后的数据可以进行加载或者读取,通过使用load方法. In [81]:np.save('demo',data1) 通过以上操作,数据data1被存储到了demo文件中,numpy会自动加上npy的文件后缀名. In [82]: a =np.load('demo.npy') In [83]: a Out[83]: array([0,1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8

  • C语言编程数据在内存中的存储详解

    目录 变量在计算机中有三种表示方式,原码反码,补码 原码 反码 补码 总结一下 浮点数在内存的储存 C语言中,有几种基本内置类型. int unsigned int signed int char unsigned char signed char long unsigned long signed long float double 在内存中创建变量,会在内存中开辟空间,并为其赋值. int a=10; 在计算机中,所有数据都是以二进制的形式存储在内存中. 变量在计算机中有三种表示方式,原码反

  • pyecharts实现数据可视化

    目录 1.概述 2.安装 3.数据可视化代码 3.1柱状图 3.2折线图 3.3饼图 1.概述 pyecharts 是百度开源的,适用于数据可视化的工具,配置灵活,展示图表相对美观,顺滑. 2.安装 python3环境下的安装: pip3 install pyecharts 3.数据可视化代码 3.1 柱状图 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.faker im

  • 最强Python可视化绘图库Plotly详解用法

    今天给大家分享一篇可视化干货,介绍的是功能强大的开源 Python 绘图库 Plotly,教你如何用超简单的(甚至只要一行)代码,绘制出更棒的图表. 我之前一直使用 matplotlib ,由于它复杂的语法,我已经"沉没"在里面太多的时间成本.这也导致我花费了不知多少个深夜,在 StackOverflow 上搜索如何"格式化日期"或"增加第二个Y轴". 但我们现在有一个更好的选择了 ,比如易于使用.文档健全.功能强大的开源 Python 绘图库

  • Python制作可视化报表的示例详解

    大家好,我是小F- 在数据展示中使用图表来分享自己的见解,是个非常常见的方法. 这也是Tableau.Power BI这类商业智能仪表盘持续流行的原因之一,这些工具为数据提供了精美的图形解释. 当然了,这些工具也有着不少缺点,比如不够灵活,无法让你自己创建设计. 当你对图表展示要求定制化时,编程也许就比较适合你,比如Echarts.D3.js. 今天小F给大家介绍一个用Python制作可视化报表的案例,主要是使用到Dash+Tailwindcss. 可视化报表效果如下,水果销售情况一览~ Das

随机推荐