今天更一篇用pyecharts的基礎(chǔ)圖形篇，折線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖、餅狀圖，本次使用的是pyecharts0.5.3版

Pyecharts 0.5.x版的官網(wǎng)

環(huán)境：

pyecharts 0.5.11

下載命令：pip install pyecharts=0.5.11

折線圖：

基本使用

數(shù)據(jù)：

時(shí)間：['2019-03-01星期五', '2019-03-02星期六', '2019-03-03星期日', '2019-03-04星期一', '2019-03-05星期二', '2019-03-06星期三', '2019-03-07星期四', '2019-03-08星期五', '2019-03-09星期六', '2019-03-10星期日', '2019-03-11星期一', '2019-03-12星期二']

溫度：[23, 25, 21, 23, 24, 19, 16, 15, 18, 17, 22, 24]

代碼實(shí)現(xiàn)：

def line_(x, y, title='折線圖'):

line = Line('折線圖',

width=800,

height=350,)

line.add(title, x, y)

line.render('{}.html'.format(title))

line_(x, y, '氣溫')

運(yùn)行結(jié)果：

可以在這基礎(chǔ)上添加平均值、最大/小值，在Line.add()中添加mark_point=["average", "max", "min"]，mark_line=["average", "max", "min"]，mark_point可以標(biāo)出目標(biāo)點(diǎn)，mark_line可以做出于y軸的連線

line.add(title, x, y,

mark_point=["average", "max", "min"],

mark_line=["average", "max", "min"])

運(yùn)行結(jié)果：

既然是顯示溫度，那y軸的蘇戶籍加上個(gè)℃是不是會(huì)更好，添加參數(shù)yaxis_formatter="°C"即可

運(yùn)行結(jié)果：

還有很多參數(shù)如平滑度、折線圖轉(zhuǎn)階梯圖、折線面積圖等，可以參考官網(wǎng)進(jìn)行詳細(xì)查看。

柱狀圖

基本使用：

數(shù)據(jù)：

時(shí)間：['2019-03-01星期五', '2019-03-02星期六', '2019-03-03星期日', '2019-03-04星期一', '2019-03-05星期二', '2019-03-06星期三', '2019-03-07星期四', '2019-03-08星期五', '2019-03-09星期六', '2019-03-10星期日', '2019-03-11星期一', '2019-03-12星期二']

溫度：[58, 48, 33, 41, 34, 23, 19, 22, 23, 25, 48, 82]

代碼實(shí)現(xiàn)：

def bar_(x, y, title):

fig = Bar('柱狀圖',

width=800,

height=350,)

fig.add(title, x, y)

fig.render('{}.html'.format(title))

bar_(x, y, '廣州天氣2')

運(yùn)行結(jié)果：

查看一下add()方法

add(name, x_axis, y_axis,

is_stack=False,

bar_category_gap='20%', **kwargs)

name-> str 圖例名稱

x_axis-> list x坐標(biāo)軸數(shù)據(jù)

y_axis-> list y坐標(biāo)軸數(shù)據(jù)

is_stack-> bool 數(shù)據(jù)堆棧，同個(gè)類目軸上系列配置相同的stack值可以堆疊放置

bar_category_gap-> int / str 類目軸的柱狀距離，當(dāng)設(shè)置為0時(shí)柱狀是緊挨著(直方圖類型)，最小為'20％'

參數(shù)is_convert交換XY軸

fig.add(title, x, y,

is_convert=True)

圖例：

散點(diǎn)圖

基本使用

add(name, x_axis, y_axis,

extra_data=None,

symbol_size=10, **kwargs)

名稱-> str 圖例名稱

x_axis-> list：x坐標(biāo)軸數(shù)據(jù)

y_axis->list： y坐標(biāo)軸數(shù)據(jù)

extra_data->list[int]： 第三維度數(shù)據(jù)，x軸為第一個(gè)維度，y軸為第二個(gè)維度。(可在visualmap中將視圖元素映射到第三維度)

extra_name->list[str]：的數(shù)據(jù)項(xiàng)的名稱，可以為每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)指定一個(gè)名稱。

symbol_size-> int：標(biāo)記圖形大小，交替為10

數(shù)據(jù)：

v1 = [10, 20, 30, 40, 50, 60]

v2 = [10, 20, 30, 40, 50, 60]

代碼實(shí)現(xiàn)：

scatter = Scatter("散點(diǎn)圖示例")

scatter.add("A", v1, v2)

scatter.render('散點(diǎn)圖.html')

運(yùn)行結(jié)果：

參數(shù)is_visualmap=True可以像熱力圖那樣對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行漸變色

圖例：

餅圖

基本使用

add(name, attr, value,

radius=None,

center=None,

rosetype=None, **kwargs)

名稱-> str：圖例名稱

attr-> list：屬性名稱

value-> list：屬性所對(duì)應(yīng)的值

radius-> list：餅圖的尺寸，層疊的第一項(xiàng)是內(nèi)部尺寸，第二項(xiàng)是外部薄片，尺寸為[

0，75 ]模式設(shè)置成比例，相對(duì)于容器高寬中較小的一個(gè)的一半

center- > list：餅圖的中心(圓心)坐標(biāo)，數(shù)組的第一項(xiàng)是橫坐標(biāo)，第二項(xiàng)是縱坐標(biāo)，替換為[50，50]

設(shè)置設(shè)置成比例，設(shè)置成比例時(shí)第一項(xiàng)是相對(duì)于容器寬度，第二項(xiàng)是相對(duì)于容器高度

rosetype-> str：是否展示成南丁格爾圖，通過尺寸區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)大小，有'radius'和'area'兩種模式。而是為'radius'

radius：半徑圓心角展現(xiàn)數(shù)據(jù)的百分比，局部展現(xiàn)數(shù)據(jù)的大小

數(shù)據(jù)：

['第一產(chǎn)業(yè)(億元)', '第二產(chǎn)業(yè)(億元)', '第三產(chǎn)業(yè)(億元)']

[64734, 366001, 469575]

實(shí)現(xiàn)代碼：

def pie_(x, y, title='折線圖'):

pie = Pie(title)

pie.add(title, x, y)

pie.render('{}.html'.format(title))

pie_(x, y, '產(chǎn)業(yè)')

運(yùn)行結(jié)果：

總結(jié)：

每種類型的add()方法都有很多參數(shù)，我的建議是沒必要死記硬背下來，沒必要，大概知道能實(shí)現(xiàn)什么功能，用的時(shí)候再具體查就好了。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的pyecharts a python_python 可视化 | pyecharts基本使用的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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