Python基础技能 – Pyecharts实践案例

发表于： 2024年10月27日 2024年10月27日
标签： Python运营分析技能

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Pyecharts概要

Pyecharts是一个基于Echarts JavaScript库的Python库，用于生成丰富的图表类型。它易于使用，可以创建多种精美的图表。

基础使用

通过pip命令安装Pyecharts库。
导入所需的模块，例如：from pyecharts.charts import Line。
根据图表类型创建对象，如：line = Line()。
设置图表数据和配置项，使用add_xaxis()和add_yaxis()方法。
使用render()方法渲染图表，生成HTML文件或显示在Jupyter Notebook中。

各类图形实现

介绍了如何实现柱状图、组合柱状图、3D柱状图、k线图、漏斗图、仪表盘、折线图、3D折线图、饼图、雷达图、散点图等多种图表类型。

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts import options as opts  # 导入配置项
from pyecharts.globals import ThemeType, RenderType # 主题与渲染风格

c = (
    Bar(  # 初始化配置项：
        init_opts=opts.InitOpts(
            width='700px',
            height='400px',  # 图表画布的大小，css长度单位
            page_title='网页标题',  # html网页
            theme=ThemeType.WHITE,  # 主题颜色
            bg_color='white'  # 背景颜色
        ))
    
        .add_xaxis(Faker.choose())
        .add_yaxis("商家A", Faker.values())
        .add_yaxis("商家B", Faker.values())
        .render("InitOpts初始化配置项.html")
)

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts import options as opts  # 导入配置项
from pyecharts.globals import ThemeType, RenderType

c = (
    Bar(  # 初始化配置项：
        init_opts=opts.InitOpts(
            width='700px',
            height='400px',  # 图表画布的大小，css长度单位
            page_title='网页标题',  # html网页
            theme=ThemeType.WHITE,  # 主题颜色
            bg_color='white'  # 背景颜色
        ))
        .add_xaxis(Faker.choose())
        .add_yaxis("商家A", Faker.values())
        .add_yaxis("商家B", Faker.values())

        .set_global_opts(
        # TitleOpts标题配置项

        title_opts=opts.TitleOpts(
            title='主标题',  # 主标题
            title_link='http://www.baidu.com',  # 主标题点击跳转
            title_target='blank',  # 默认为blank新窗口打开，self当前窗口打开

            subtitle='副标题',  # 副标题
            subtitle_link='http://www.baidu.com',  # 副标题点击跳转
            subtitle_target='blank',

            # 标题位置配置
            pos_left='20px',  # 默认值为5px 这里的值可以为 20%、left center、right
            # pos_right
            # pos_bottom
            # pos_top
            padding=10,  # 内边距
            item_gap=5,  # 主标题与副标题的距离
        ),
        # DataZoomOpts:区域缩放配置项
        datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(
            is_show=True,  # 默认Ture，是否显示组件
            type_='slider',  # 默认为拖动 slider、inside（滚动）
            is_realtime=True,  # 拖动时是否实时更新图表
            range_start=20,  # 数据窗口的起始百分比
            range_end=80,  # 数据窗口的结束百分比
            orient='horizontal',  # horizontal水平或vertical垂直
            is_zoom_lock=False,  # 是否锁定选择区域

        )

    )

      #  .render("标题与缩放配置项.html")
)
c.render_notebook()

from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts import options as opts  # 导入配置项

c = (
    Line(  # 初始化配置项：
        init_opts=opts.InitOpts(
            width='700px',
            height='400px',  # 图表画布的大小，css长度单位
        ))
        .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='折线图'
        ),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
            trigger='axis'
        )
    )
        .set_series_opts(
        # 图元样式
        itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
            # 图的颜色
            # 使用纯色
            # 使用RGB，rgb(120,120,120) 0-125
            # 使用RGBA，rgba(120,120,120,0.5) 最后参数为透明度
            # 十六进制：#ccc
            color='blue',
            # 透明度
            opacity=0.6,
            border_width=2,  # 边框宽度
            border_color='green',  # 边框的颜色
        ),
    )
       # .render('系列配置项说明.html')  # 这行代码不能写在前面
)
c.render_notebook()

详细说明：https://www.cnblogs.com/luoluoange/p/17787516.html

viplao

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