Pyecharts 可視化全方位探索

一、介紹Pyecharts

Pyecharts是一個基於Echarts.js的Python可視化庫，也是一個基於Python的數據可視化工具，提供了很多可以快速生成圖表的函數和API，支持30多種常見圖表類型，支持組合圖表、動態圖表、主題定製、數據拖拽、異步回調等各種數據可視化功能。

二、使用Pyecharts的基本流程

要使用Pyecharts，需要先安裝Echarts和Pyecharts：

pip install echarts-countries-pypkg echarts-china-provinces-pypkg echarts-china-cities-pypkg echarts-china-counties-pypkg echarts-china-misc-pypkg echarts-china-map-pypkg
pip install pyecharts

然後就可以愉快地進行可視化操作了！

三、實現Pie Chart

Pie Chart是餅圖，是一種直觀的展示數據佔比的圖形。實現Pie Chart的代碼如下：

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

# 設置圖像的標題和數據
data = [('A', 65), ('B', 28), ('C', 7)]
title = 'Pie Chart'

# 實例化Pie對象
pie = Pie()

# 添加數據
pie.add("", data)

# 設置樣式
pie.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%"))

# 設置全局樣式
pie.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=title))

# 展示圖像
pie.render()

執行完上述代碼，就會生成一個餅圖的圖像並保存在當前目錄下。

四、實現Line Chart

Line Chart是折線圖，可以用來展示時間序列數據的變化趨勢。實現Line Chart的代碼如下：

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

# 設置圖像的標題和數據
data = [5, 20, 36, 10, 10, 20]
x_data = ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月']
title = 'Line Chart'

# 實例化Line對象
line = Line()

# 添加數據
line.add_xaxis(xaxis_data=x_data)
line.add_yaxis(series_name="", y_axis=data, is_smooth=True)

# 設置樣式
line.set_series_opts(
    label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
    markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
        data=[opts.MarkPointItem(type_="max"), opts.MarkPointItem(type_="min")]
    ),
    linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),
)
line.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title=title),
    tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"),
)

# 展示圖像
line.render()

執行完上述代碼，就會生成一個折線圖的圖像並保存在當前目錄下。

五、實現Bar Chart

Bar Chart是條形圖，可以用來展示不同類別數據之間的比較關係。實現Bar Chart的代碼如下：

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

# 設置圖像的標題和數據
data = [('A', 65), ('B', 28), ('C', 7)]
title = 'Bar Chart'

# 實例化Bar對象
bar = Bar()

# 添加數據
bar.add_xaxis([x[0] for x in data])
bar.add_yaxis("", [x[1] for x in data])

# 設置樣式
bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
bar.reversal_axis()

# 設置全局樣式
bar.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title=title),
    yaxis_opts=opts.AxisOpts(name_gap=30, axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=10)),
    xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=10)),
)

# 展示圖像
bar.render()

執行完上述代碼，就會生成一個條形圖的圖像並保存在當前目錄下。

六、實現Map

Map是地理圖，可以用來展示地理區域內的數據分佈情況。實現Map的代碼如下：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts.datasets import register_url

# 加載地圖數據
register_url("https://echarts-maps.github.io/echarts-china-provinces-js/")

# 設置圖像的標題和數據
data = [('北京', 100), ('上海', 50), ('廣州', 150), ('深圳', 200)]
title = 'City Map'

# 實例化Map對象
m = Map()

# 添加數據
m.add("", data, "china-provinces")

# 設置樣式
m.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
m.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title=title),
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200, is_piecewise=True),
)

# 展示圖像
m.render()

執行完上述代碼，就會生成一個地理圖的圖像並保存在當前目錄下。

七、結語

本文介紹了Pyecharts的基本使用方法，包括Pie Chart、Line Chart、Bar Chart和Map等圖表的製作，通過學習這些例子可以了解Pyecharts各種圖表的製作方法和參數的設置，同時也幫助我們在實際工作中提高數據可視化的能力。