python

关注公众号 jb51net

关闭
首页 > 脚本专栏 > python > Python Pyecharts库

Python数据可视化Pyecharts库的使用教程

作者：JesseaKylin

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库，用echarts生成的图可视化效果非常棒。使用pyechart库可以在python中生成echarts数据图。本文将详细介绍一下Pyecharts库的使用，需要的可以参考一下

一、Pyecharts 概述

Pyechart 是一个用于生成 Echarts 图表（Echarts 是基于 Javascript 的开源可视化图表库）的 Python 第三方库。

1.1 Pyecharts 特性

根据官方文档的介绍，Pyecharts 的特性如下：

1.简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用

2.包含了 30+ 种常见图表，应有尽有

3.支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab

4.可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架

5.高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表

6.详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目

7.多达 400+ 地图文件及原生的百度地图，为地理数据可视化提供强有力的支持

Pyecharts 官网链接：https://pyecharts.org/#/

1.2 Pyecharts 入门案例

1.2.1 安装 Pyecharts

# 通过 pip 安装 Pyecharts
$ pip install pyecharts

# 安装完成后可以通过以下命令检查 Pyecharts 是否安装成功
$ pip list

1.2.2 Pyecharts 入门案例

from pyecharts.charts import Bar

# v1 版本开始支持链式调用
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(['衬衫', '毛衣', '裤子'])
    .add_yaxis('商家A', [10, 20, 30])
    .add_yaxis('商家B', [30, 20, 10])
)

# render 会生成本地 html 文件，默认当前目录，且文件名称为 render.html
# 同样也可以传入参数，例如：bar.render('mycharts.html')
bar.render()

运行上述程序，会在当前 .py 文件目录下生成一个 render.html，打开 render.html，展示的柱状图如下：

二、Pyecharts 配置项

Pyecharts 的配置项分为全局配置项、系列配置项，通过这些配置项，可以对 charts 图中的展示内容进行自定义。

2.1 全局配置项

全局配置可以通过 set_global_opts 方法进行设置，如下图，可以通过全局配置项，自定义charts 图的标题、图例、提示框、工具箱等展示内容。

2.1.1 全局配置项的使用

全局配置项的使用基本大致相同，因此，以 TitleOpts 标题设置项为例，详细介绍一下如何去使用这些设置项，首先，通过官方文档的介绍，可以基本知道 TitleOpts 支持的设置项有哪些：

class TitleOpts(
    # 主标题文本，支持使用 \n 换行。
    title: Optional[str] = None,

    # 主标题跳转 URL 链接
    title_link: Optional[str] = None,

    # 主标题跳转链接方式
    # 默认值是: blank
    # 可选参数: 'self', 'blank'
    # 'self' 当前窗口打开; 'blank' 新窗口打开
    title_target: Optional[str] = None,

    # 副标题文本，支持使用 \n 换行。
    subtitle: Optional[str] = None,

    # 副标题跳转 URL 链接
    subtitle_link: Optional[str] = None,

    # 副标题跳转链接方式
    # 默认值是: blank
    # 可选参数: 'self', 'blank'
    # 'self' 当前窗口打开; 'blank' 新窗口打开
    subtitle_target: Optional[str] = None,

    # title 组件离容器左侧的距离。
    # left 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比，
    # 也可以是 'left', 'center', 'right'。
    # 如果 left 的值为'left', 'center', 'right'，组件会根据相应的位置自动对齐。
    pos_left: Optional[str] = None,

    # title 组件离容器右侧的距离。
    # right 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比。
    pos_right: Optional[str] = None,

    # title 组件离容器上侧的距离。
    # top 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比，
    # 也可以是 'top', 'middle', 'bottom'。
    # 如果 top 的值为'top', 'middle', 'bottom'，组件会根据相应的位置自动对齐。
    pos_top: Optional[str] = None,

    # title 组件离容器下侧的距离。
    # bottom 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比。
    pos_bottom: Optional[str] = None,

    # 标题内边距，单位px，默认各方向内边距为5，接受数组分别设定上右下左边距。
    # // 设置内边距为 5
    # padding: 5
    # // 设置上下的内边距为 5，左右的内边距为 10
    # padding: [5, 10]
    # // 分别设置四个方向的内边距
    # padding: [
    #     5,  // 上
    #     10, // 右
    #     5,  // 下
    #     10, // 左
    # ]
    padding: Union[Sequence, Numeric] = 5,

    # 主副标题之间的间距。
    item_gap: Numeric = 10,

    # 主标题字体样式配置项，参考 `series_options.TextStyleOpts`
    title_textstyle_opts: Union[TextStyleOpts, dict, None] = None,

    # 副标题字体样式配置项，参考 `series_options.TextStyleOpts`
    subtitle_textstyle_opts: Union[TextStyleOpts, dict, None] = None,
)

而前面有说到，全局配置项是通过 set_global_opts 进行设置，也就是说，在调用 set_global_opts 时，只需要在其入参中添加上 title_opts，就可以针对 charts 图进行一些标题的自定义，set_global_opts 相关源码及相关案例如下：

def set_global_opts(
    self,
    title_opts: types.Title = opts.TitleOpts(),
    legend_opts: types.Legend = opts.LegendOpts(),
    tooltip_opts: types.Tooltip = None,
    toolbox_opts: types.Toolbox = None,
    brush_opts: types.Brush = None,
    xaxis_opts: types.Axis = None,
    yaxis_opts: types.Axis = None,
    visualmap_opts: types.VisualMap = None,
    datazoom_opts: types.DataZoom = None,
    graphic_opts: types.Graphic = None,
    axispointer_opts: types.AxisPointer = None,
):
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(['衬衫', '毛衣', '裤子'])
    .add_yaxis('商家A', [10, 20, 30])
    .add_yaxis('商家B', [30, 20, 10])
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(
            title='This is title'
        )
    )
)

bar.render()

2.1.2 全局配置项使用总结

2.2 系列配置项

系列配置可以通过 set_series_opts 方法进行设置，通过系列配置项，可以对文字、图元等样式进行配置。

2.2.1 系列配置项的使用

以 ItemStyleOpts 图元设置项为例，同样可以通过官方文档的介绍，可以基本知道 ItemStyleOpts 支持的设置项有哪些：

class ItemStyleOpts(
    # 图形的颜色。
    # 颜色可以使用 RGB 表示，比如 'rgb(128, 128, 128)'，如果想要加上 alpha 通道表示不透明度，
    # 可以使用 RGBA，比如 'rgba(128, 128, 128, 0.5)'，也可以使用十六进制格式，比如 '#ccc'。
    # 除了纯色之外颜色也支持渐变色和纹理填充
    # 
    # 线性渐变，前四个参数分别是 x0, y0, x2, y2, 范围从 0 - 1，相当于在图形包围盒中的百分比，
    # 如果 globalCoord 为 `true`，则该四个值是绝对的像素位置
    # color: {
    #    type: 'linear',
    #    x: 0,
    #    y: 0,
    #    x2: 0,
    #    y2: 1,
    #    colorStops: [{
    #        offset: 0, color: 'red' // 0% 处的颜色
    #    }, {
    #        offset: 1, color: 'blue' // 100% 处的颜色
    #    }],
    #    global: false // 缺省为 false
    # }
    # 
    # 径向渐变，前三个参数分别是圆心 x, y 和半径，取值同线性渐变
    # color: {
    #    type: 'radial',
    #    x: 0.5,
    #    y: 0.5,
    #    r: 0.5,
    #    colorStops: [{
    #        offset: 0, color: 'red' // 0% 处的颜色
    #    }, {
    #        offset: 1, color: 'blue' // 100% 处的颜色
    #    }],
    #    global: false // 缺省为 false
    # }
    # 
    # 纹理填充
    # color: {
    #    image: imageDom, // 支持为 HTMLImageElement, HTMLCanvasElement，不支持路径字符串
    #    repeat: 'repeat' // 是否平铺, 可以是 'repeat-x', 'repeat-y', 'no-repeat'
    # }
    color: Optional[str] = None,

    # 阴线 图形的颜色。
    color0: Optional[str] = None,

    # 图形的描边颜色。支持的颜色格式同 color，不支持回调函数。
    border_color: Optional[str] = None,

    # 阴线 图形的描边颜色。
    border_color0: Optional[str] = None,

    # 描边宽度，默认不描边。
    border_width: Optional[Numeric] = None,

    # 支持 'dashed', 'dotted'。
    border_type: Optional[str] = None,

    # 图形透明度。支持从 0 到 1 的数字，为 0 时不绘制该图形。
    opacity: Optional[Numeric] = None,

    # 区域的颜色。    
    area_color: Optional[str] = None,
)

具体使用方式如下：

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

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(['衬衫', '毛衣', '裤子'])
    .add_yaxis('商家A', [10, 20, 30])
    .add_yaxis('商家B', [30, 20, 10])
    .set_series_opts(
        itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
            color='#0066FF'
        )
    )
)

bar.render()

在上面的 charts 图中可以看到，charts 图的颜色发生了变化，同样可以发现一个问题，就是每个系列的颜色都是相同的，这样的 charts 图可能并不符合我们的预期结果，既然是系列配置项，那么我们的关注点可以放到 add_yaxis 上，可以看到，该方法同样也是有一个 itemstyle_opts 入参的，因此，还可以进行如下方式的设置：

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

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(['衬衫', '毛衣', '裤子'])
    .add_yaxis('商家A', [10, 20, 30], itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#5edd55'))
    .add_yaxis('商家B', [30, 20, 10], itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#33c0eb'))
)

bar.render()

2.2.2 系列配置项使用总结

系列配置项的使用方式其实和全局配置项的使用方式基本相同：

三、Pyecharts 的总结

对于生成 charts 图，无非是两个步骤：1）获取数据，2）将数据生成 charts 图，而 pyecharts 关注的重点则在于第二步，在了解了 pyecharts 的全局配置项和系列配置项之后，可以说是基本掌握了 pyecharts 的使用，对于 pyecharts 其他类型的 charts 图不再进行演示，官方文档上都有详细的说明。

以上就是Python数据可视化Pyecharts库的使用教程的详细内容，更多关于Python Pyecharts库的资料请关注脚本之家其它相关文章！

您可能感兴趣的文章:
阅读全文