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实验|pyecharts数据可视化分析-1

实验|pyecharts数据可视化分析-1

作者: 海数据实验室 | 来源:发表于2020-09-26 17:13 被阅读0次

    1. 实验介绍

    本实验主要介绍pyecharts基本特点与属性。

    1.1. 实验目的

    了解pyecharts功能、特点、与安装方式。

    1.2. 知识点

    pyecharts特点

    pyecharts图表

    pyecharts组件

    pyecharts安装

    2. pyecharts特点

    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。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。

    pyecharts可以展示动态图,在线报告使用比较美观,并且展示数据方便,鼠标悬停在图上,即可显示数值、标签等。

    官网地址:

    http://pyecharts.org/#/zh-cn/charts

    https://pyecharts.org/#/zh-cn/quickstart

    https://github.com/pyecharts/pyecharts

    3. pyecharts图表

    pyecharts包含多种类型的图形组件:

    pyecharts支持用户自定义布局:

    Grid 类:并行显示多张图

    Overlap 类:结合不同类型图表叠加画在同张图上

    Page 类:同一网页按顺序展示多图

    Timeline 类:提供时间线轮播多张图

    4. pyecharts组件

    pyecharts包含许多公共属性,所有图像的输出都包含着类似的配置。

    标题栏的属性

    一般在实例化(初始化)类型时配置。

    bar = Bar(“大标题”,“副标题”,···各种属性···)

    title_color = “颜色”:标题颜色,可以是‘red’或者‘#0000’

    title_pos = ‘位置’:标题位置,如‘center’,‘left’···

    width = 1200:图表的宽

    height = 800:图表的高

    background_color = "颜色":图表的背景色

    标签栏的属性

    标签栏属于附加的配置,配置时可选也可不选。

    bar.add(“标签”,x,values,···属性···)

    mark类,通个mark显示,如 markpoint['max', 'min', 'average']:标出最大最小和平均值的点

    legend类,如legend_pos=‘left’:标签的位置

    is类,如islabelshow=True:显示每个点的值,isdatazoomshow=True:实现移动控制x轴的数量,is_convert = True:x,y轴是否调换

    相关函数

    先介绍一些可能会用到的基本函数:

    add() 主要方法,用于添加图表的数据和设置各种配置项

    show_config() 打印输出图表的所有配置项

    render() 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:myfirstchart.html"),文件用浏览器打开。

    相关案例

    基本上所有的图表类型都是这样绘制的:

    chart_name = Type() 初始化具体类型图表。

    add() 加数据及配置项。

    render() 生成 .html 文件。

    bar = pyecharts.Bar("全国各地最高气温", "2018-4-18", title_color='red', title_pos='right', width=1400, height=700,background_color='#404a59')bar.add("最高气温", cities, highs, mark_point=['max', 'min', 'average'], is_label_show=True, is_datazoom_show=True,legend_pos='left')bar.render('Bar-High.html')

    5. pyecharts安装

    5.1. pyecharts的Windows安装

    安装pyecharts包

    pip install pyecharts

    这里要专门说明一下,自从 0.3.2 开始,为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts 项目的轻量化运行,pyecharts 将不再自带地图 js 文件。

    如用户需要用到地图图表(Geo、Map),可自行安装对应的地图文件包。否则在用到这两个包的时候,并能完整的显示地图效果。

    相关说明:

    全球国家地图echarts-countries-pypkg(1.9MB): 世界地图和 213 个国家,包括中国地图;

    中国省级地图echarts-china-provinces-pypkg(730KB):23 个省,5 个自治区;

    中国市级地图]echarts-china-cities-pypkg(3.8MB):370 个中国城市。

    Windows下通过已下的pip命令进行安装:

    pip install echarts-countries-pypkg

    pip install echarts-china-provinces-pypkg

    pip install echarts-china-cities-pypkg

    5.2. pyecharts的Linux安装

    Linux下通过以下的pip命令进行安装:

    sudo pip3 install echarts-countries-pypkg

    sudo pip3 install echarts-china-provinces-pypkg

    sudo pip3 install echarts-china-cities-pypkg

    sudo pip3 install echarts-countries-pypkg

    sudo pip3 install echarts-china-provinces-pypkg

    sudo pip3 install echarts-china-cities-pypkg

    文字不够直观,我们在微信公众号上传了相关的实验视频,大家如果还没有理解透彻,可以关注我们的微信公众号观看视频。

    想获取更多内容,请关注海数据公众号。

    本期分享到这里,剩下的实验我们会持续更新,咱们下期再见,期待您的再次光临。有什么建议,比如想了解的知识、内容中的问题、想要的资料、下次分享的内容、学习遇到的问题等,请在下方留言。如果喜欢请关注。

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