pyecharts介绍

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

为避免绘制缺漏，建议全部安装

为了避免下载缓慢，作者全部使用镜像源下载过了

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ echarts-countries-pypkg
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ echarts-china-provinces-pypkg
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ echarts-china-cities-pypkg
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ echarts-china-counties-pypkg
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ echarts-china-misc-pypkg
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ echarts-united-kingdom-pypkg

基础案例

from pyecharts.charts import Bar
bar = Bar()
bar.add_xaxis(['小嘉','小琪','大嘉琪','小嘉琪'])
bar.add_yaxis('得票数',[60,60,70,100])
#render会生成本地HTML文件，默认在当前目录生成render.html
# bar.render()
#可以传入路径参数，如 bar.render("mycharts.html")
#可以将图形在jupyter中输出，如 bar.render_notebook()
bar.render_notebook()

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

# 示例数据
cate = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
data1 = [123, 153, 89, 107, 98, 23]
data2 = [56, 77, 93, 68, 45, 67]

# 1.x版本支持链式调用
bar = (Bar()
    .add_xaxis(cate)
    .add_yaxis('渠道', data1)
    .add_yaxis('门店', data2)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="示例", subtitle="副标"))
   )
bar.render_notebook()

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

# 示例数据
cate = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
data = [153, 124, 107, 99, 89, 46]

pie = (Pie()
    .add('', [list(z) for z in zip(cate, data)],
      radius=["30%", "75%"],
      rosetype="radius")
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-基本示例", subtitle="我是副标题"))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%"))
   )

pie.render_notebook()

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

# 示例数据
cate = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
data1 = [123, 153, 89, 107, 98, 23]
data2 = [56, 77, 93, 68, 45, 67]

"""
折线图示例:
1. is_smooth 折线 OR 平滑
2. markline_opts 标记线 OR 标记点
"""
line = (Line()
    .add_xaxis(cate)
    .add_yaxis('电商渠道', data1, 
         markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]))
    .add_yaxis('门店', data2, 
         is_smooth=True, 
         markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(name="自定义标记点", 
                                       coord=[cate[2], data2[2]], value=data2[2])]))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-基本示例", subtitle="我是副标题"))
   )

line.render_notebook()

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType
import random

province = ['福州市', '莆田市', '泉州市', '厦门市', '漳州市', '龙岩市', '三明市', '南平']
data = [(i, random.randint(200, 550)) for i in province]

geo = (Geo()
    .add_schema(maptype="福建")
    .add("门店数", data,
      type_=ChartType.HEATMAP)
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(
      visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
      legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
      title_opts=opts.TitleOpts(title="福建热力地图"))
   )

geo.render_notebook()