Python数据可视化工具——Pyecharts

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python数据可视化工具——Pyecharts。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1 简介

Pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具
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Echarts与Python的结合
官网:https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro
使用Pyecharts绘图时,建议直接从官网将相关demo复制下来,更换成自己的数据。若是想要进行修改,参考全局配置项以及系列配置项进行修改。

绘图前先导包

from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType
若上述代码执行不成功,请安装pyecharts1.7.1版本的包
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyecharts==1.7.1

下面是部分图形的基础展示

2 折线图

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

c = (
    Line()
    .add_xaxis(Faker.choose())
    .add_yaxis("商家A", Faker.values())
    .add_yaxis("商家B", Faker.values())
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-基本示例"))
    .render("line_base.html")
)

Python数据可视化工具——Pyecharts,python可视化,信息可视化,python,开发语言

3 饼图

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.faker import Faker

c = (
    Pie()
    .add("", [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-基本示例"))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
    .render("pie_base.html")
)

Python数据可视化工具——Pyecharts,python可视化,信息可视化,python,开发语言

4 柱状图/条形图

案例一

from pyecharts.charts import Bar
b = Bar(init_opts = opts.InitOpts(theme = ThemeType.WHITE,width = '620px',height = '420px')) #初始化
b.add_xaxis(['小米','红米','三星','华为'])  #添加x轴数据,列表形式
b.add_yaxis('商家',[234,353,211,342])
b.set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = '手机数据',subtitle = '数量'))
b.render('手机数据.html')
b.render_notebook()  #实时显示

Python数据可视化工具——Pyecharts,python可视化,信息可视化,python,开发语言

案例二

#可缩放的柱状图,适合数据量大,还要求可以细看的企业
x= ['小米','红米','三星','华为']
y = [234,353,211,342]
c = (
    Bar()
    .add_xaxis(x)
    .add_yaxis("商家A", y, color='#42a5f5') #color填充16进制的数据
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="手机"),
        datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_="inside"),
    )
    .render("手机.html")
)

若想要在notebook中显示,需要修改上述代码,换成案例一,b.render_notebook的方式
Python数据可视化工具——Pyecharts,python可视化,信息可视化,python,开发语言

5 散点图

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Scatter
a = ['河马', '蟒蛇', '老虎', '大象', '兔子', '熊猫', '狮子']
b =[59, 94, 80, 145, 102, 67, 31]
c = (
    Scatter()
    .add_xaxis(a)
    .add_yaxis("商家A", b)
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Scatter-显示分割线"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True)),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True)),
    )
    .render("scatter_splitline.html")
)

Python数据可视化工具——Pyecharts,python可视化,信息可视化,python,开发语言

6 箱线图

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

v1 = [
    [850, 740, 900, 1070, 930, 850, 950, 980, 980, 880, 1000, 980]
]
c = Boxplot()
c.add_xaxis(["expr1"])
c.add_yaxis("A", c.prepare_data(v1))
c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="BoxPlot-基本示例"))
c.render("boxplot_base.html")

Python数据可视化工具——Pyecharts,python可视化,信息可视化,python,开发语言

7 热力图

import random

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import HeatMap
from pyecharts.faker import Faker

value = [[i, j, random.randint(0, 50)] for i in range(24) for j in range(7)]
h = HeatMap()
h.add_xaxis(Faker.clock)
h.add_yaxis(
        "series0", Faker.week, value, label_opts=opts.LabelOpts(position="middle")
    )
h.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="HeatMap-基本示例"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
    )
h.render("heatmap_base.html")

Python数据可视化工具——Pyecharts,python可视化,信息可视化,python,开发语言

8 漏斗图

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

list_a = [['曝光', 178],
 ['浏览', 150],
 ['点击', 106],
 ['收藏', 46],
 ['购买', 15]]

c = (
    Funnel()
    .add("商品", list_a)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Funnel-基本示例"))
    .render("funnel_base.html")
)

Python数据可视化工具——Pyecharts,python可视化,信息可视化,python,开发语言

9 3D柱状图

import random

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar3D
from pyecharts.faker import Faker


data = [(i, j, random.randint(0, 12)) for i in range(6) for j in range(24)]
c = (
    Bar3D()
    .add(
        "",
        [[d[1], d[0], d[2]] for d in data],
        xaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(Faker.clock, type_="category"),
        yaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(Faker.week_en, type_="category"),
        zaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="value"),
    )
    .set_global_opts(
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=20),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar3D-基本示例"),
    )
    .render("bar3d_base.html")
)

Python数据可视化工具——Pyecharts,python可视化,信息可视化,python,开发语言

10 其他:配置项

若想要修改标题的一些样式,可以通过:配置项——全局配置项——TitleOpts:标题配置项,若发现还有其他参数,则需要找相关的系列配置项,从而进行修改
Python数据可视化工具——Pyecharts,python可视化,信息可视化,python,开发语言
Python数据可视化工具——Pyecharts,python可视化,信息可视化,python,开发语言

例子:若是想要修改标题文本颜色,可以这样修改

#opts.TitleOpts进行添加
opts.TitleOpts(title="手机",title_textstyle_opts = opts.TextStyleOpts(color = 'pink'))

Python数据可视化工具——Pyecharts,python可视化,信息可视化,python,开发语言

Python数据可视化工具——Pyecharts,python可视化,信息可视化,python,开发语言文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-616120.html

到了这里,关于Python数据可视化工具——Pyecharts的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网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TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 数据可视化|Python之Pyecharts将“爬虫数据”绘制饼状图

    前言 本文是该专栏的第40篇,后面会持续分享python数据分析的干货知识,记得关注。 在项目中,可能有些同学或多或少遇见这样的需求。将爬虫采集下来的数据,进行图像可视化处理,方便其他业务线进行数据分析处理。 而本文,笔者将以某个 爬虫案例 的采集数据为例子,

    2024年01月18日
    浏览(51)
  • 【数据可视化】Python通过Pyecharts库绘制geo类地图

    我们知道,在数据可视化中的地图可视化分为map类地图和geo类地图,而现在我将介绍geo类地图,会对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着我来一起学习学习吧!(由于我是一位初学者,若有不对的还望大家多多指教,蟹蟹~) 中文官方文档和

    2024年02月04日
    浏览(63)
  • Python 数据可视化教程 - 如何使用 pyecharts 绘制多条折线图表

    部分数据来源: ChatGPT   引言         本文主要介绍如何使用 Python 中的 pyecharts 库,绘制多条折线图表。在本例中,我们将展示各国的 COVID-19 确诊人数数据。 1、首先,我们需要导入必要的库: 其中, json  库用于解析 JSON 数据, pyecharts  库用于绘图, TitleOpts 、 Lege

    2024年02月09日
    浏览(56)
  • 【11个适合毕设的Python可视化大屏】用pyecharts开发拖拽式可视化数据大屏

    你好,我是@马哥python说,一枚10年程序猿。 以下是我近期用Python开发的原创可视化数据分析大屏,非常适合毕设用,下面逐一展示:(以下是截图,实际上有动态交互效果哦) 以下大屏均为@马哥python说的个人原创,请勿转载。 以上大屏的开发技术流程如下: 1、爬虫采用

    2024年02月03日
    浏览(68)
  • 【Python】Vscode使用pyecharts 3D散点图实现数据可视化

    目录 前言: 一:3D散点图效果图展示: 二.pyecharts是什么? 三.什么是3D散点图 四.环境准备 1.Vscaode下载扩展包: 2.安装pyechart库 五.3D散点图代码实现 1.导库和导包 2.导入数据(使用的是航空公司数据)  3.剔除年龄缺失值: 4.数据筛选 5.添加参数 6.实现效果图  7.修改参数实

    2024年02月07日
    浏览(55)
  • Python通过pyecharts对爬虫房地产数据进行数据可视化分析(一)

    对Python通过代理使用多线程爬取安居客二手房数据(二)中爬取的房地产数据进行数据分析与可视化展示 我们爬取到的房产数据,主要是武汉二手房的房源信息,主要包括了待售房源的户型、面积、朝向、楼层、建筑年份、小区名称、小区所在的城区-镇-街道、房子被打的标

    2024年02月07日
    浏览(55)
  • Python可视化学习——使用JSON进行数据转换、pyecharts模块调用以及可视化案例的介绍(可视化案例数据暂无),柱状图及动态柱状图的构建

    可视化效果一:2020年印美日新冠累计确诊人数 2020年是新冠疫情爆发的一年,随着疫情的爆发,国内外确诊人数成了大家关心的热点,相信大家都有看过类似的疫情报告.本案例对印度美国日本三个国家确诊人数的进行了可视化处理,形成了可视化的疫情确诊人数报告.  可视

    2024年02月01日
    浏览(85)
  • Pyecharts数据可视化(一)

    目录  1.Pyecharts简介 2.Pyecharts的常用方法 3.Pyecharts绘制柱状图 3.1 绘制并列柱状图 3.2 绘制水平直方图 Pyecharts是一个用于创建交互式图表的Python库。它基于Echarts,一个强大的JavaScript图表库,Pyecharts允许Python开发者使用Python代码轻松地生成各种类型的图表,包括线性图、饼图、

    2024年02月10日
    浏览(47)
  • Pyecharts数据可视化(三)

    目录 1.绘制词云图 2.绘制桑基图 3.绘制平行坐标图 4.绘制结点图 5.绘制地图 本文主要介绍了如何利用Pyecharts绘制词云图、桑基图、平行坐标图、节点图和地图,虽然这些图平时不是很常用,但是看起来还是比较好看的,如果放在论文当中,相信可以让论文更上一层楼。 Pyec

    2024年02月10日
    浏览(40)
  • 数据可视化篇——pyecharts模块

    在之前的文章中我们已经介绍过爬虫采集到的数据用途之一就是用作可视化报表,而pyecharts作为Python中可视化工具的一大神器必然就受到广大程序员的喜爱。 一、什么是Echarts? ECharts 官方网站 : https://echarts.apache.org/zh/index.html ECharts 是 百度 提供的 基于 JavaScript 的开源可视化

    2024年02月05日
    浏览(71)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包