数据可视化之pyecharts

pyecharts介绍

pyechats是一个用于数据可视化的包。

Echats是百度开源的一个数据可视化js库，主要用于数据可视化，pyecharts 是一个用于生成Echarts图标的类库，实际上就是Echarts和Python的对接。

pyecharts支持python2与python3，如果使用的是python2.7，需要在代码顶部声明字符编码，否则会出现中文乱码问题。

代码语言：javascript复制

#coding=utf-8
from __future__ import unicode_literals

Pyecharts安装

anaconda中没有自带pyecharts，需要单独进行安装。

1 pip install pyecharts

各种图形的使用

引用包

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from pyecharts import Bar

引用包有报错：

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ERROR:lml.utils:failed to import pyecharts_snapshot
Traceback (most recent call last):
  File "c:usersshengappdatalocalprogramspythonpython36-32libsite-packageslmlutils.py", line 43, in do_import
    plugin_module = __import__(plugin_module_name)
ModuleNotFoundError: No module named 'pyecharts_snapshot'

按照提示进行安装对应的包，以及wheel包

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pip install wheel
pip install pyecharts_snapshot

主题

pyecharts除了默认的白色底色和dark，还支持安装扩展包

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pip install echarts-themes-pypkg

echarts-themes-pypkg包提供了vintage, macarons, infographic, shine 和 roma 主题

使用：

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bar.use_theme('vintage')

将图片保存到本地

保存图片有两种方式，一种是点击图片右侧工具栏的下载按钮，保存格式为png，另一种是安装相关的包，通过render()方法保存到本地。

第一种没有什么好说的，这里说下第二种保存图片的方法。

pyecharts-snapshot插件可以将图片保存为png,gif,pdf等格式。

安装phantomjs:

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npm install -g phantomjs-prebuilt

安装pyecharts-snapshost:

代码语言：javascript复制

pip install pyecharts-snapshot

调用render方法保存图片

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bar.render(path="snapshot.png")

注：

安装phantomjs时需要本地有nodejs环境，才能使用npm命令。

nodejs的安装参考：

https://nodejs.org/en/download/

基本使用方法

基本上所有的图的使用方法都是这样的：

chart_type=Type() 初始化具体的图表对象
chart_type.add() 添加数据及配置项
chart_type.render() 生成.html文件

从v0.5.9开始，支持链式调用，如：

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from pyecharts import Bar
CLOTHES = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
clothes_v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
clothes_v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
(bar=Bar("柱状图示例")
    .add("商家A",CLOTHES,clothes_v1,is_stack=True)
    .add("商家B",CLOTHES,clothes_v2,is_stack=True)
    .render())

多次显示图表的推荐使用方法

从v0.4.0开始，pyecharts重构了渲染的内部逻辑，改善效率。推荐使用以下方式显示多个图表：

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from pyecharts import Bar,Line
from pyecharts.engine import create_default_environment

bar=Bar("我的第一个图表","这里是一个副标题")
bar.add("服装",["衬衫","羊毛衫","雪纺衫","裤子","高跟鞋","袜子"],
       [5,20,36,10,75,90])
line=Line("我的第一个图表","这里是一个副标题")
line.add("服装",["衬衫","羊毛衫","雪纺衫","裤子","高跟鞋","袜子"],
        [5,20,36,10,75,90])
env=create_default_environment("html")
env.render_chart_to_file(bar,path="./bar.html")
env.render_chart_to_file(line,path="./line.html")

注：

create_default_environment(file_type)

file_type:'html','svg','png','jpeg','gif','pdf'

同样的，保存图片格式需要安装phantomjs包。

这里创建了两个对象，Bar和Line，这种方式使用了同一个引擎对象，减少了重复操作，速度有所提高，而使用Bar.render()，Line.render()则需要调用两次。

柱形图-Bar

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attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
from pyecharts import Bar
bar=Bar("这是主标题","这是副标题")
bar.add(
    "商家A",
    attr,
    v1,
    is_stack=True 
)
bar.add(
    "商家B",
    attr,
    v2,
    is_stack=True
)
bar.render("./MyFirstPyecharts.html") #指定生成html的路径，不指定会默认生成在当前路径下，命名为render.html  
#多个bar同时指定is_stack为True，会实现叠加效果

Tip:

add()方法中根据is_stack可以设定柱形图是否叠加显示
is_more_utils=True 参数来设置最右侧工具栏，对生成的图进行更多的操作，如将柱形图更改为折线图等
标记的使用：mark_point=['average']标记点，平均值；mark_line=['min','max','average']标记线，最大值、最小值和平均值
横向柱形图：is_convert=True，标识交换X轴和Y轴

折线图-Line

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from pyecharts import Line
line=Line("折线示例图")
line.add(
    name,attr,v1,
    is_symbol_show=True
)

饼图-Pie

散点图-Scatter

地图

在使用pyecharts制作地图展现时，会出现地图中只显示南海的问题。官方解释是为了缩减项目本身的体机以及维持pyecharts项目轻量化运行，pyecharts从0.3.2开始将不再自带地图js文件。所以我们需要安装一些包来解决。

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pip install echarts-countries-pypkg　　　　　　--2M
pip install echarts-china-provinces-pypkg　　--748KB
pip install echarts-china-cities-pypkg　　　　--4M
pip install echarts-china-counties-pypkg　　　--4.4M
pip install echarts-china-misc-pypkg　　　　 --152KB
pip install echarts-united-kingdom-pypkg　　--1.3M

这里备注一下：

　　我之前是安装的anaconda，在使用conda install安装这些包时有报环境错误，我干脆把anaconda卸载了，然后更换了pip源为豆瓣的，pip install 安装成功!

数据可视化 anaconda node.js

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