ECharts开源来自百度商业前端数据可视化团队,基于html5 Canvas,是一个纯Javascript图表库,提供直观,生动,可交互,可个性化定制的数据可视化图表。
pyecharts包含的图表
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)
Graph(关系图)
HeatMap(热力图)
Kline(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)
ThemeRiver(主题河流图)
WordCloud(词云图)
用户自定义
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
pyecharts安装
pip install pyecharts
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。
- 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
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
bar = Bar("我的第一个图表","这里是副标题")
bar.add("服装",["帽子","口罩","羊毛衫","裤子","高跟鞋","袜子"],[44,34,56,23,34,22]) #如果两个列表是一个字典或元祖,使用cast可以变成两个列表
bar.render()
在add中加一个:is_more_utils=True,可以查看更多配置选项。
柱状图示例
from pyecharts import Bar # 柱状图
attr = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
v1 = [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3]
v2 = [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]
#创建柱状图
bar = Bar("Bar chart", "precipitation and evaporation one year")
#添加数据
bar.add("precipitation", attr, v1, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
bar.add("evaporation", attr, v2, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
# 生成一个html文件
bar.render()

Tip:可以按右边的下载按钮将图片下载到本地
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:my_first_chart.html"),文件用浏览器打开。
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。
雷达图示例
from pyecharts import Radar
schema =[ ("销售", 6500), ("管理", 16000), ("信息技术", 30000), ("客服", 38000), ("研发", 52000), ("市场", 25000)]
v1 =[[4300, 10000, 28000, 35000, 50000, 19000]]
v2 =[[5000, 14000, 28000, 31000, 42000, 21000]]
radar =Radar()
radar.config(schema)
radar.add("预算分配", v1, is_splitline=True, is_axisline_show=True)
radar.add("实际开销", v2, label_color=["#4e79a7"], is_area_show=False)
radar.show_config()
radar.render()

散点图示例
from pyecharts import Scatter
v1 =[10, 20, 30, 40, 50, 60]
v2 =[10, 20, 30, 40, 50, 60]
scatter =Scatter("散点图示例")
scatter.add("A", v1, v2)
scatter.add("B", v1[::-1], v2)
scatter.show_config()
scatter.render()
散点打印Pyecharts字体。
from pyecharts import Scatter
scatter =Scatter("散点图示例")
v1,v2=scatter.draw(r".\wordcloud.png")
scatter.add("pyecharts", v1, v2, is_random=True)
scatter.show_config()
scatter.render()


带有涟漪特效动画的散点图
from pyecharts import EffectScatter
v1 =[10, 20, 30, 40, 50, 60]
v2 =[25, 20, 15, 10, 60, 33]
es =EffectScatter("动态散点图示例")
es.add("effectScatter", v1, v2)
es.render()
es =EffectScatter("动态散点图各种图形示例")
es.add("", [10], [10], symbol_size=20, effect_scale=3.5, effect_period=3, symbol="pin")
es.add("", [20], [20], symbol_size=12, effect_scale=4.5, effect_period=4,symbol="rect")
es.add("", [30], [30], symbol_size=30, effect_scale=5.5, effect_period=5,symbol="roundRect")
es.add("", [40], [40], symbol_size=10, effect_scale=6.5, effect_brushtype='fill',symbol="diamond")
es.add("", [50], [50], symbol_size=16, effect_scale=5.5, effect_period=3,symbol="arrow")
es.add("", [60], [60], symbol_size=6, effect_scale=2.5, effect_period=3,symbol="triangle")
es.render()

map
from pyecharts import Map
value =[155, 10, 66, 78, 33, 80, 190, 53, 49.6]
attr =["福建", "山东", "北京", "上海", "甘肃", "新疆", "河南", "广西", "西藏"]
map=Map("Map 结合 VisualMap 示例", width=1200, height=600)
map.add("", attr, value, maptype='china', is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
map.show_config()
map.render()

各类电影中"好片"所占的比例
from pyecharts import Pie
pie =Pie('各类电影中"好片"所占的比例', "数据来着豆瓣", title_pos='center')
pie.add("", ["剧情", ""], [25, 75], center=[10, 30], radius=[18, 24], label_pos='center', is_label_show=True, label_text_color=None, )
pie.add("", ["奇幻", ""], [24, 76], center=[30, 30], radius=[18, 24], label_pos='center', is_label_show=True, label_text_color=None, legend_pos='left')
pie.add("", ["爱情", ""], [14, 86], center=[50, 30], radius=[18, 24], label_pos='center', is_label_show=True, label_text_color=None)
pie.add("", ["惊悚", ""], [11, 89], center=[70, 30], radius=[18, 24], label_pos='center', is_label_show=True, label_text_color=None)
pie.add("", ["冒险", ""], [27, 73], center=[90, 30], radius=[18, 24], label_pos='center', is_label_show=True, label_text_color=None)
pie.add("", ["动作", ""], [15, 85], center=[10, 70], radius=[18, 24], label_pos='center', is_label_show=True, label_text_color=None)
pie.add("", ["喜剧", ""], [54, 46], center=[30, 70], radius=[18, 24], label_pos='center', is_label_show=True, label_text_color=None)
pie.add("", ["科幻", ""], [26, 74], center=[50, 70], radius=[18, 24], label_pos='center', is_label_show=True, label_text_color=None)
pie.add("", ["悬疑", ""], [25, 75], center=[70, 70], radius=[18, 24], label_pos='center', is_label_show=True, label_text_color=None)
pie.add("", ["犯罪", ""], [28, 72], center=[90, 70], radius=[18, 24], label_pos='center', is_label_show=True, label_text_color=None, is_legend_show=True, legend_top="center")
pie.show_config()
pie.render(path=r'.\render.html')

from pyecharts import Line, Bar, Pie, EffectScatter
# 数据
attr =["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1 =[5, 20, 36, 10, 10, 100]
v2 =[55, 60, 16, 20, 15, 80]
line = Line('折线图')
line.add('商家A', attr, v1, mark_point=['max'])
line.add('商家B', attr, v2, mark_point=['min'], is_smooth=True)
line.show_config()
line.render(path=r'.\render.html')
词云图
from pyecharts import WordCloud
name =['Sam S Club', 'Macys', 'Amy Schumer', 'Jurassic World', 'Charter Communications', 'Chick Fil A', 'Planet Fitness', 'Pitch Perfect', 'Express', 'Home', 'Johnny Depp', 'Lena Dunham', 'Lewis Hamilton', 'KXAN', 'Mary Ellen Mark', 'Farrah Abraham', 'Rita Ora', 'Serena Williams', 'NCAA baseball tournament', 'Point Break']
value =[10000, 6181, 4386, 4055, 2467, 2244, 1898, 1484, 1112, 965, 847, 582, 555, 550, 462, 366, 360, 282, 273, 265]
wordcloud =WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])
wordcloud.show_config()
wordcloud.render()
词云图的形状可以通过shape参数来选择
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100],shape='star')'

饼图和玫瑰饼图
from pyecharts import Line, Bar, Pie, EffectScatter
attr =["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1 =[5, 20, 36, 10, 10, 100]
v2 =[55, 60, 16, 20, 15, 80]
pie = Pie('饼图')
pie.add('芝麻饼', attr, v1, is_label_show=True)
pie.show_config()
pie.render(path=r'.\render.html')
pie2 = Pie("饼图-玫瑰图示例", title_pos='center', width=900)
pie2.add("商品A", attr, v1, center=[25, 50], is_random=True, radius=[30, 75], rosetype='radius')
pie2.add("商品B", attr, v2, center=[75, 50], is_random=True, radius=[30, 75], rosetype='area', is_legend_show=False, is_label_show=True)
pie2.show_config()
pie2.render(path=r'.\render.html')


关系图
from pyecharts import Graph
nodes = [{"name": "结点1", "symbolSize": 10},{"name": "结点2", "symbolSize": 20},{"name": "结点3", "symbolSize": 30},{"name": "结点4", "symbolSize": 40},{"name": "结点5", "symbolSize": 50},{"name": "结点6", "symbolSize": 40},{"name": "结点7", "symbolSize": 30},{"name": "结点8", "symbolSize": 20}]
links = []
for i in nodes:
for j in nodes:
links.append({"source": i.get('name'), "target": j.get('name')})
graph = Graph("关系图-环形布局示例")
graph.add("关系图1",nodes,links,is_label_show=True,repulsion=8000,layout='circular',label_text_color=None)
graph.show_config()
graph.render()

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