如何在python項(xiàng)目中利用pyecharts與pandas實(shí)現(xiàn)一個(gè)繪圖功能

本篇文章給大家分享的是有關(guān)如何在python項(xiàng)目中利用pyecharts與pandas實(shí)現(xiàn)一個(gè)繪圖功能，小編覺(jué)得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說(shuō)，跟著小編一起來(lái)看看吧。

pyecharts介紹

pyecharts 是一個(gè)用于生成 Echarts 圖表的類(lèi)庫(kù)。Echarts 是百度開(kāi)源的一個(gè)數(shù)據(jù)可視化 JS 庫(kù)。用 Echarts 生成的圖可視化效果非常棒

為避免繪制缺漏，建議全部安裝

為了避免下載緩慢，作者全部使用鏡像源下載過(guò)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

基礎(chǔ)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('得票數(shù)',[60,60,70,100])
#render會(huì)生成本地HTML文件，默認(rèn)在當(dāng)前目錄生成render.html
# bar.render()
#可以傳入路徑參數(shù)，如 bar.render("mycharts.html")
#可以將圖形在jupyter中輸出，如 bar.render_notebook()
bar.render_notebook()

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

# 示例數(shù)據(jù)
cate = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
data1 = [123, 153, 89, 107, 98, 23]
data2 = [56, 77, 93, 68, 45, 67]

# 1.x版本支持鏈?zhǔn)秸{(diào)用
bar = (Bar()
    .add_xaxis(cate)
    .add_yaxis('渠道', data1)
    .add_yaxis('門(mén)店', data2)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="示例", subtitle="副標(biāo)"))
   )
bar.render_notebook()

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

# 示例數(shù)據(jù)
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="我是副標(biāo)題"))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter=": s1mu0xi%"))
   )

pie.render_notebook()

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

# 示例數(shù)據(jù)
cate = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
data1 = [123, 153, 89, 107, 98, 23]
data2 = [56, 77, 93, 68, 45, 67]

"""
折線圖示例:
1. is_smooth 折線 OR 平滑
2. markline_opts 標(biāo)記線 OR 標(biāo)記點(diǎn)
"""
line = (Line()
    .add_xaxis(cate)
    .add_yaxis('電商渠道', data1, 
         markline_opts=opts.MarkLineOpts(data=[opts.MarkLineItem(type_="average")]))
    .add_yaxis('門(mén)店', data2, 
         is_smooth=True, 
         markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(name="自定義標(biāo)記點(diǎn)", 
                                       coord=[cate[2], data2[2]], value=data2[2])]))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-基本示例", subtitle="我是副標(biāo)題"))
   )

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', '廈門(mén)市', '漳州市', '龍巖市', '三明市', '南平']
data = [(i, random.randint(200, 550)) for i in province]

geo = (Geo()
    .add_schema(maptype="福建")
    .add("門(mén)店數(shù)", 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="福建熱力地圖"))
   )

geo.render_notebook()

以上就是如何在python項(xiàng)目中利用pyecharts與pandas實(shí)現(xiàn)一個(gè)繪圖功能，小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見(jiàn)到或用到的。希望你能通過(guò)這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。