【学习笔记】python - pyecharts

pyecharts

pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具。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，而pyecharts则是一个用于生成echarts图表的类库。

pyecharts包含以下图表：

• 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）

通过命令“pip install pyecharts”进行安装。

词云图-WordCloud

词云图是一种用于展示高频关键词的图表，它通过文字、颜色、图形的搭配产生极具冲击力的视觉效果，使用pyecharts模块中的WordCloud()函数绘制仪表盘。

示例：根据电影票房成绩展示词云图。

import pandas as pdimport pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import WordCloud# 从Excel中Sheet1页中读取中国电影历史排行榜data = pd.read_excel('电影票房排行榜.xlsx',sheet_name='Sheet1')name = data['电影名称']value = data['历史票房（亿元）']# 将列表打包成一个个元组，再将这些元组组成一个列表data1 = [i for i in zip(name,value)]# 创建空白词云图chart = WordCloud()# 设置词云图的外形轮廓和字号大小范围chart.add('票房（亿）',data_pair=data1,shape='circle',word_size_range=[10,60])# 为词云图添加并设置图表标题chart.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='中国电影历史票房排行分析',title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=30)),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True))# 将结果保存为一个网页chart.render('中国电影历史票房排行分析.html')

仪表盘-Gauge

仪表盘适用于展示单个百分数，使用pyecharts模块中的Gauge()函数绘制仪表盘。

示例：根据业务指标的完成率绘制仪表盘。

import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Gauge# 创建一个空仪表盘chart = Gauge()# 为仪表盘添加数据并设置样式chart.add(series_name='业务指标',data_pair=[('达成率',69.79)],split_number=10,radius='75%',start_angle=225,end_angle=-45,is_clock_wise=True,title_label_opts=opts.GaugeTitleOpts(font_size=30,color='red',font_family='Micorsoft YaHei'),detail_label_opts=opts.GaugeDetailOpts(is_show=False))# 隐藏图例并设置提示框chart.set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True,formatter='{a}<br/>{b}:{c}%'))# 将结果保存为一个网页chart.render('仪表盘.html')

漏斗图-Funnel

漏斗图用于呈现从上到下几个阶段的数据，各阶段的数据逐渐变小，使用pyecharts模块中的Funnel()函数绘制漏斗图。

示例：用漏斗图展示某电商网站从浏览商品到完成交易的人数变化。

import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Funnel# x坐标数据x = ['浏览商品','加购物车','生成订单','支付完成','交易结束']# y坐标数据y = [8500,6000,3200,1800,1050]# 将列表打包成一个个元组，再将这些元组组成一个列表data = [i for i in zip(x,y)]# 创建一个空的漏斗图chart = Funnel()# 为图表添加系列名称，系列数据值和提示框chart.add(series_name='人数',data_pair=data,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,position='inside'),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='item',formatter='{a}:{c}'))# 添加标题并隐藏图例chart.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='电商网站流量转化漏斗图',pos_left='center'),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False))# 将结果保存为一个网页chart.render('漏斗图.html')

 

总结

以上是生活随笔为你收集整理的【学习笔记】python - pyecharts的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

如果觉得生活随笔网站内容还不错，欢迎将生活随笔推荐给好友。