pyEcharts安裝及使用指南

pyEcharts安裝及使用指南

ECharts是一個純Javascript的圖表庫，能夠流暢的運行在PC和移動設備上，兼容當前絕大部分瀏覽器，底層依賴輕量級的Canvas類庫ZRender，提供直觀、生動、可交互、可高度個性化定製的數據可視化圖表。ECharts提供了常規的折線圖、柱狀圖、散點圖、餅圖、K線圖，用於統計的盒形圖，用於地理數據可視化的地圖、熱力圖、線圖，用於關係數據可視化的關係圖、treemap，多維數據可視化的平行座標，還有用於BI的漏斗圖、儀表盤，而且支持圖與圖之間的混搭。

pyEcharts目前有0.5及如下版本和1.0以上版本，新版的pyecharts發生了許多變化。最爲明顯的是之前調整變量的命令如今都發生了改變。width是舊版本中對圖表調整的參數，在新版本這一功能被調整到了option裏面。網上大部分教程都是0.5及如下版本。

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyecharts==0.5.10

 

自從 v0.3.2 開始，爲了縮減項目自己的體積以及維持 pyecharts 項目的輕量化運行，pyecharts 將再也不自帶地圖 js 文件。如用戶須要用到地圖圖表，可自行安裝對應的地圖文件包。下面介紹如何安裝。

• 全球國家地圖: echarts-countries-pypkg (1.9MB): 世界地圖和 213 個國家，包括中國地圖
• 中國省級地圖: echarts-china-provinces-pypkg (730KB)：23 個省，5 個自治區
• 中國市級地圖: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB)：370 箇中國城市
• 中國縣區級地圖: echarts-china-counties-pypkg (4.1MB)：2882 箇中國縣·區
• 中國區域地圖: echarts-china-misc-pypkg (148KB)：11 箇中國區域地圖，好比華南、華北。

選擇本身須要的安裝

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#若是提示缺乏這個就安裝一下

pip  install pyecharts_snapshot

 

 

教育網用戶在install 增長 –i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

注意：
1.若是不知道安裝那個，就所有安裝，反正不會錯，安裝版本必定是要在0.5及如下。
2.若是你安裝的是1.0及以上版本，請自行閱讀官方文檔。https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro
3.安裝完必定要重啓pycharm！！！

1.柱狀圖

代碼以下：

# -*- coding:utf-8 -*-

from pyecharts import Bar

bar = Bar("貴州GDP柱狀圖", "副標題")

bar.add("GDP",["貴陽市", "遵義市", "六盤水市", "安順市", "黔東南州"],[40, 30, 26, 22, 15])

bar.show_config()

bar.render()

 

代碼運行以後，會在本地生成一個render.html文件，打開輸出以下所示圖形。

 

from pyecharts import Bar

#從pyecharts庫中導入Bar子類

bar = Bar("貴州GDP柱狀圖", "副標題")

#定義Bar()柱狀圖，同時設置主標題和副標題

bar.add()

#調用add()函數添加圖表的數據和設置各類配置項

bar.show_config()

#打印輸出圖表的全部配置項

bar.render()

#生成render.html文件，也能夠設置路徑和文件名

 

 

 

 

2.橫向柱狀圖

代碼以下：

# -*- coding:utf-8 -*-

from pyecharts import Bar

bar = Bar("貴州GDP柱狀圖", "副標題")

city = ["貴陽市", "遵義市", "六盤水市", "安順市", "黔東南州"]

data1 = [40, 30, 26, 22, 15]

data2 = [13, 43, 32, 38, 20]

bar.add("2017年GDP", city, data1)

bar.add("2016年GDP", city, data2, is_convert=True)

bar.show_config()

bar.render()

 

輸出以下圖所示：

 

 

 

 

3.帶有漣漪特效動畫的散點圖

這段代碼參考簡書網 https://www.jianshu.com/p/b718c307a61c ，強烈推薦你們學習chenjiandongx大神的文章。完整代碼以下：

# -*- coding:utf-8 -*-

from pyecharts import EffectScatter

es = EffectScatter("動態散點圖各類圖形示例")

es.add("", [10], [10], symbol_size=20, effect_scale=3.5, effect_period=3, symbol="pin")

es.add("", [20], [20], symbol_size=12, effect_scale=4.5, effect_period=4, symbol="rect")

es.add("", [30], [30], symbol_size=30, effect_scale=5.5, effect_period=5, symbol="roundRect")

es.add("", [40], [40], symbol_size=10, effect_scale=6.5, effect_brushtype='fill', symbol="diamond")

es.add("", [50], [50], symbol_size=16, effect_scale=5.5, effect_period=3, symbol="arrow")

es.add("", [60], [60], symbol_size=6, effect_scale=2.5, effect_period=3, symbol="triangle")

es.render() 

運行結果以下圖所示：

 

 

 

 

4.繪製3D圖形

繪製3D折線圖代碼以下：

# -*- coding:utf-8 -*-

from pyecharts import Line3D

import random

data = [[1,2,3,4], [1,2,3,4], [0,4,8,16]]

Line3D = Line3D("3D 折線圖示例", width=1200, height=600)

Line3D.add("", data, is_visualmap=True)

Line3D.render()

 

輸出圖形以下所示：

 

 

 

 

繪製3D散點圖，並設置隨機散點座標，代碼以下所示：

# -*- coding:utf-8 -*-

from pyecharts import Scatter3D

import random

data = [[random.randint(0, 100), random.randint(0, 100), random.randint(0, 100)] for _ in range(80)]

range_color = ['#313695', '#4575b4', '#74add1', '#abd9e9', '#e0f3f8', '#ffffbf',

               '#fee090', '#fdae61', '#f46d43', '#d73027', '#a50026']

scatter3D = Scatter3D("3D 散點圖示例", width=1200, height=600)

scatter3D.add("", data, is_visualmap=True, visual_range_color=range_color)

scatter3D.render()   

 

    

輸出結果很是美觀，以下圖所示：

 

 

 

 

5.儀表盤

代碼以下：

# -*- coding:utf-8 -*-

from pyecharts import Gauge

g = Gauge("儀表盤圖形","副圖標")

g.add("重大項目", "投資佔比", 66.66)

g.show_config()

g.render("g.html")

 

輸出圖形以下所示：

 

 

 

 

6.水球圖

代碼以下：

# -*- coding:utf-8 -*-

from pyecharts import Liquid

liquid = Liquid("水球圖")

liquid.add("Liquid", [0.8])

liquid.show_config()

liquid.render()

 

輸出以下圖所示：

 

 

 

 

講到這裏基本的圖形講解完畢，更多知識推薦你們結合實際應用研究。

利用echarts畫地圖(熱力圖)(世界地圖，省市地圖，區縣地圖)

世界地圖

from pyecharts import Map

value = [95.1, 23.2, 43.3, 66.4, 88.5]

attr = ["China", "Canada", "Brazil", "Russia", "United States"]

map0 = Map("世界地圖示例", width=1200, height=600)

map0.add("世界地圖", attr, value, maptype="world",  is_visualmap=True, visual_text_color='#000')

map0.render(path="世界地圖.html")

 

 

 

 

 

中國地圖

from pyecharts import Map

province_distribution = {'河南': 45.23, '北京': 37.56, '河北': 21, '遼寧': 12, '江西': 6, '上海': 20, '安徽': 10, '江蘇': 16, '湖南': 9,'浙江': 13, '海南': 2, '廣東': 22, '湖北': 8, '黑龍江': 11, '澳門': 1, '陝西': 11, '四川': 7, '內蒙古': 3, '重慶': 3,'雲南': 6, '貴州': 2, '吉林': 3, '山西': 12, '山東': 11, '福建': 4, '青海': 1, '天津': 1,'其餘': 1}

provice = list(province_distribution.keys())

values = list(province_distribution.values())

map = Map("中國地圖", '中國地圖', width=1200, height=600)

map.add("", provice, values, visual_range=[0, 50], maptype='china', is_visualmap=True,visual_text_color='#000')

map.render(path="中國地圖.html")

 

 

 

 

 

省市地圖

from pyecharts import Map

map2 = Map("貴州地圖", '貴州', width=1200, height=600)

city = ['貴陽市', '六盤水市', '遵義市', '安順市', '畢節市', '銅仁市', '黔西南布依族苗族自治州', '黔東南苗族侗族自治州', '黔南布依族苗族自治州']

values2 = [1.07, 3.85, 6.38, 8.21, 2.53, 4.37, 9.38, 4.29, 6.1]

map2.add('貴州', city, values2, visual_range=[1, 10], maptype='貴州', is_visualmap=True, visual_text_color='#000')

map2.render(path="貴州地圖.html")

 

 

 

 

 

區縣地圖

from pyecharts import Map

quxian = ['觀山湖區', '雲巖區', '南明區', '花溪區', '烏當區', '白雲區', '修文縣', '息烽縣', '開陽縣', '清鎮市']

values3 = [3, 5, 7, 8, 2, 4, 7, 8, 2, 4]

map3 = Map("貴陽地圖", "貴陽", width=1200, height=600)

map3.add("貴陽", quxian, values3, visual_range=[1, 10], maptype='貴陽', is_visualmap=True)

map3.render(path="貴陽地圖.html")

 

 

 

 

 

熱力圖

from pyecharts import Geo

keys = ['上海', '北京', '合肥', '哈爾濱', '廣州', '成都', '無錫', '杭州', '武漢', '深圳', '西安', '鄭州', '重慶', '長沙', '貴陽', '烏魯木齊']

values = [4.07, 1.85, 4.38, 2.21, 3.53, 4.37, 1.38, 4.29, 4.1, 1.31, 3.92, 4.47, 2.40, 3.60, 1.2, 3.7]

geo = Geo("全國主要城市空氣質量熱力圖", "data from pm2.5", title_color="#fff",title_pos="left",width=1200,height=600,background_color='#404a59')

geo.add("空氣質量熱力圖", keys, values, visual_range=[0, 5], type='effectScatter',visual_text_color="#fff", symbol_size=15,is_visualmap=True, is_roam=True)  

# type有scatter, effectScatter, heatmap三種模式可選，可根據本身的需求選擇對應的圖表模式

geo.render(path="全國主要城市空氣質量熱力圖.html")