python的pyecharts绘制各种图表详细(附代码)
本文主要介绍了使用Python中的pyecharts库绘制各种图表的方法和技巧,并提供了实例代码供学习者参考。pyecharts是一个用于生成各种图表的Python库,它基于百度的Echarts图表库,使得开发者能够轻松地在Python环境中创建各种交互式的图表。 一、pyecharts环境配置与数据准备 在开始绘制图表之前,需要配置好pyecharts库及其依赖的地理数据包。pyecharts库可以通过pip安装,而要绘制包含地理信息的图表如地图,则需要安装特定的地理数据包,包括全球国家地图(echarts-countries-pypkg)、中国省级地图(echarts-china-provinces-pypkg)和中国市级地图(echarts-china-cities-pypkg)。这些包的大小分别为1.9MB、730KB和3.8MB。安装可以通过Pycharm的设置搜索安装或者通过pip命令安装。 此外,本文还提到了一个天气数据爬虫代码,它爬取了2018年4月16日全国各地的最高最低气温数据,这些数据被存储在一个名为“2018-4-16.json”的文件中。 二、pyecharts公共属性 在pyecharts中,公共属性主要包括标题栏属性和标签栏属性。 1. 标题栏属性:这些属性一般在实例化图表对象时设置,如图表的标题、副标题、颜色、位置、图表的宽高和背景颜色等。例如,创建柱状图时可以这样设置: ```python bar = pyecharts.Bar( "全国各地最高最低气温", "2018-4-18", title_pos='right', title_color='blue', width=1400, height=700, background_color='white' ) ``` 2. 标签栏属性:包括用于标记数据点的`mark_`类,如`mark_point`用于标出最大值、最小值和平均值;`legend_`类,用于设置图例位置;以及`is_`类,用于控制数据轴的显示、是否显示数据点等。例如,添加数据到柱状图中并显示图例: ```python bar.add("最高气温", cities, highs, mark_point=['max'], legend_text_color='red', is_datazoom_show=True) bar.add("最低气温", cities, lows, mark_line=['min'], legend_text_color='blue') ``` 三、pyecharts图表种类 pyecharts支持多种图表类型,包括柱状图、饼图、线图、散点图、K线图、地图等等。每种图表类型都可以根据需要配置其特定的属性。以柱状图(Bar)为例,它显示了不同城市的最高气温和最低气温数据。 1. 柱状图(Bar):如前文所示,柱状图可以展示各地的最高气温和最低气温数据。通过添加不同的属性,如标记点、图例颜色和数据轴控制,柱状图可以更加丰富地展示信息。 2. 地图(Geo, Map):pyecharts的最新版本不再自带地图JS文件,需要用户安装相应的地图文件包。地图的种类多样,可以展示国家级别的地图,也可以是中国的省级或市级地图。由于地图文件较大,需要用户手动安装。 四、绘制图表的实例代码 在文章提供的链接中,包含了一个名为“pyecharts.git”的仓库,其中存放了各种图表的绘制代码示例。学习者可以下载这些代码,通过阅读和修改代码,了解图表绘制的细节,并最终通过运行代码看到结果。 pyecharts库提供了强大的图表绘制能力,支持多种图表类型,并且能够轻松集成到Web应用中去。通过学习和使用pyecharts,我们可以更加便捷地在Python项目中进行数据可视化。