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pyecharts的繪圖原理詳解

共 4471字,需瀏覽 9分鐘

 ·

2020-12-08 23:30

其實學(xué)習(xí)任何一門編程語言,最重要的就是學(xué)習(xí)它的原理。今天給大家介紹的是,我認為交互效果最好的一個python繪圖庫pyecharts,學(xué)會了絕對不虧。

1.pyecharts簡介

Echarts是一個由百度開源的數(shù)據(jù)可視化工具,憑借著良好的交互性,精巧的圖表設(shè)計,得到了眾多開發(fā)者的認可。而python是一門富有表達力的語言,很適合用于數(shù)據(jù)處理。當數(shù)據(jù)分析遇上了數(shù)據(jù)可視化時,pyecharts誕生了。

pyecharts分為v0.5v1兩個大版本,v0.5和v1兩個版本不兼容,v1是一個全新的版本,因此我們的學(xué)習(xí)盡量都是基于v1版本進行操作。

學(xué)習(xí)任何編程語言,其實官網(wǎng)是最好的老師,下面我們列出了echarts和pyecharts的官網(wǎng),比較幸運的是,pyecharts是由一個中國人開發(fā)的,也存在一個中文網(wǎng)站,這樣學(xué)習(xí)起來就方便多了。

echarts官網(wǎng):

https://www.echartsjs.com/index.html

pyecharts官網(wǎng):

https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro

安裝:

pip install pyecharts

查看版本:

print(pyecharts.version)

2.pyecharts繪圖邏輯

1)pyecharts繪圖邏輯說明

pyecharts是一個全新的可視化繪圖工具,因此它的繪圖邏輯完全不同于前面說到的matplotlib、seaborn、plotly。因此你想要學(xué)好這個可視化工具,最主要的就是要學(xué)會它的繪圖邏輯,俗話說:“知己知彼,百戰(zhàn)不殆”,你只有了解別人 ,才可以用起來順手呀。pyecharts的繪圖邏輯分為以下幾步。

  • ① 選擇圖表類型;
  • ② 聲明圖形類并添加數(shù)據(jù);
  • ③ 選擇全局變量;
  • ④ 顯示及保存圖表;

第一步是選擇圖表類型,基于自己的數(shù)據(jù)特點,我們看看自己想要繪制那種圖形,需要什么圖形就導(dǎo)入什么圖形,下面我簡單列舉了幾個導(dǎo)入方法。

from?pyecharts.charts?import?Scatter??#?導(dǎo)入散點圖
from?pyecharts.charts?import?Line?????#?導(dǎo)入折線圖
from?pyecharts.charts?import?Pie??????#?導(dǎo)入餅圖
from?pyecharts.charts?import?Geo??????#?導(dǎo)入地圖

第二步是聲明圖形類并添加數(shù)據(jù),什么是圖形類呢?其實每一個圖形庫都是被pyecharts作者封裝成為了一個,這就是所謂的面向?qū)ο?,我們在使用這個類的時候,需要實例化這個類(觀察下面代碼)。聲明類之后,相當于初始化了一個畫布,我們之后的繪圖就是在這個畫布上進行。接下來要做的就是添加數(shù)據(jù),pyecharts中添加數(shù)據(jù)共有2種方式,一種是普通方式添加數(shù)據(jù),一種是鏈式調(diào)用(觀察下面代碼)來添加數(shù)據(jù),后面我會分章節(jié)一個個為大家介紹。

"下面繪制的是:正弦曲線的散點圖"
# 1.選擇圖表類型:我們使用的是散點圖,就直接從charts模塊中導(dǎo)入Scatter這個圖形。
from?pyecharts.charts?import?Scatter
import?numpy?as?np

x?=?np.linspace(0,2?*?np.pi,100)
y?=?np.sin(x)

(
?#?注意:使用什么圖形,就要實例化該圖形的類;
?# 2.我們繪制的是Scatter散點圖,就需要實例化散點圖類,直接Scatter()?即可;
?Scatter()?
?#?實例化類后,接著就是添加數(shù)據(jù),下面這種方式就是使用“鏈式調(diào)用”的方式繪圖;
?#?注意:散點圖有X、Y軸,因此需要分別給X軸、Y軸添加數(shù)據(jù);
?# 3.我們先給X軸添加數(shù)據(jù);
?.add_xaxis(xaxis_data=x)
?# 4.我們再給Y軸添加數(shù)據(jù);
?.add_yaxis(series_name="這個圖是干嘛的",y_axis=y)
).render_notebook()

第三步就是設(shè)置全局變量,用通俗的話說就是:調(diào)節(jié)各種各樣的參數(shù),把圖形變得更好看。常用的有標題配置項、圖例配置項、工具配置項、視覺映射配置項、提示框配置項、區(qū)域縮放配置項。你也許不知道這幾個名詞是什么意思,但是不用擔(dān)心,你首先是學(xué)會了如何使用pyecharts繪圖后,再慢慢學(xué)習(xí)這方面的內(nèi)容。

  • 默認情況下圖例配置項和提示框配置項是顯示的,其它四個配置項默認情況下是不顯示的,需要我們自己設(shè)置;

第四步是顯示及保存圖表,我們這里介紹兩種最常用的保存方式,如下所示。

.render("C:\\Users\\黃偉\\Desktop\\CSDN上傳圖像\\a.html")
#?如果不指定路徑,就是直接保存在當前工作環(huán)境目錄下;
#?如果指定了路徑,就是保存到指定的目錄下;
#?注意:最終都是以html格式展示,發(fā)給其他任何人都可以直接打開看的;

.render_notebook()
#?如果我們使用的是jupyter notebook,直接使用這行代碼,可以直接顯示圖片;

3.選擇圖表類型

下面列舉出現(xiàn)的所有圖形都在charts字模塊下,我們利用如下代碼就可以導(dǎo)入各自對應(yīng)的圖形,在上面的敘述中,我已經(jīng)列舉了部分圖形的導(dǎo)入方式。

  • from pyecharts.charts import 函數(shù)名

注意:這里我們只列出了部分圖形,包括我們后面繪制地圖,也都是在pyecharts的子模塊charts模塊下,我們要記住這句導(dǎo)入相關(guān)圖形庫的代碼。

4.數(shù)據(jù)添加

1)如何添加數(shù)據(jù)呢?

像散點圖、折線圖等二維數(shù)據(jù)圖形,它既有X軸,又有Y軸,所以我們不僅要為X軸添加數(shù)據(jù),還要為Y軸添加數(shù)據(jù)。

  • .add_xaxis(xaxis_data=x)為X軸添加數(shù)據(jù);
  • .add_yaxis(series_name='', y_axis=y)為Y軸添加數(shù)據(jù);

像餅圖、地圖這樣沒有X軸、Y軸區(qū)分的圖形,我們直接使用add()方法添加即可。

  • .add(series_name='', data_pair=[(i,j)for i,j in zip(lab,num)]);

2)pyecharts繪圖的兩種方式

上面我們已經(jīng)說過,pyecharts中繪圖有2種方式。第一種方式:普通方式;第二種方式:鏈式調(diào)用。仔細觀察下面的演示代碼,看看區(qū)別在哪里。

① 鏈式調(diào)用的方式繪圖
from?pyecharts.charts?import?Line
import?pyecharts.options?as?opts
import?numpy?as?np

x?=?np.linspace(0,2?*?np.pi,100)
y?=?np.sin(x)

(Line(init_opts=opts.InitOpts(width="700px",height="300px"))
?.add_xaxis(xaxis_data=x)
?.add_yaxis(series_name="繪制線圖",y_axis=y,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
?.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="我是標題",subtitle="我是副標題",title_link="https://www.baidu.com/"),
??????????????????tooltip_opts=opts.TooltipOpts(axis_pointer_type="cross"))
).render_notebook()

"""
關(guān)于全局配置項的代碼部分,你可能不懂,現(xiàn)在不懂沒什么關(guān)系!
"""

結(jié)果如下:

② 普通方式繪圖
from?pyecharts.charts?import?Pie
import?pyecharts.options?as?opts

num?=?[110,?136,?108,?48,?111,?112,?103]
lab?=?['哈士奇',?'薩摩耶',?'泰迪',?'金毛',?'牧羊犬',?'吉娃娃',?'柯基']
x?=?[(i,?j)for?i,?j?in?zip(lab,?num)]
print(x)

pie?=?Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="700px",height="300px"))
pie.add(series_name='',data_pair=[(i,?j)for?i,?j?in?zip(lab,?num)])
pie.render_notebook()

結(jié)果如下:

3)關(guān)于series_name=""的說明

在添加數(shù)據(jù)時候,我們可以注意到series_name參數(shù)的存在,它是一個字符串。你也看到了,我們可以傳遞一個空字符串,也可以傳遞指定字符串,最終的作用有點類似于圖例的效果,但這里并不是設(shè)置圖例。你不需要過多的注意這個參數(shù),只需要牢記一點:這個參數(shù)必須有,必須寫,哪怕你傳遞一個空字符串,也要寫,因為不寫這個參數(shù),會報錯。

5.設(shè)置全局配置項

當我們學(xué)會了如何使用pyecharts繪圖,并且已經(jīng)繪制出來了某個圖形,此時這個圖形并不一定好看。這就需要我們學(xué)會使用全局配置項,進行圖形參數(shù)的調(diào)節(jié)與設(shè)置。

所有的全局配置項的使用,都是在options這個子模塊下,我們在設(shè)置全局配置項的時候,記得導(dǎo)入這個模塊。這部分涉及到的參數(shù)太多太雜,當你覺得某個圖形需要怎么改的時候,一般肯定是有對應(yīng)的參數(shù)進行處理的,你要相信你能想到的,別人大神肯定是都想到了,這個時候你就需要學(xué)會使用官網(wǎng)。

  • import pyecharts.options as opts
  • 使用options配置項,在 pyecharts中,一切皆O(shè)ptions。
  • 全局配置項可通過調(diào)用set_global_options()方法進行設(shè)置。

注意:默認情況下圖例配置項和提示框配置項是顯示的,其他四個配置項默認情況下是不顯示的,需要我們自己設(shè)置。

6.顯示及保存圖表

  • .render()默認將會在當前工作目錄下生成一個 render.html 的文件,支持path參數(shù),進行自定義文件保存位置,最終文件你可以可以發(fā)送給任何人,直接用瀏覽器打開,交互效果仍然存在。
  • Jupyter Notebook中直接調(diào)用.render_notebook()隨時隨地渲染圖表。


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