pyecharts 动态可视化实战

pyecharts 是一个基于 Python 的可视化库，它能够帮助我们在 Python 代码中轻松绘制各种类型的图表，包括折线图、散点图、饼图、地图等等。而动态可视化则是 pyecharts 中最为引人注目的功能之一，它能够让我们将数据以动画的方式呈现出来，让数据更加生动、直观。

下面，我将以一个简单的例子来演示如何使用 pyecharts 实现动态可视化。

首先，我们需要安装 pyecharts：

pip install pyecharts

然后，我们就可以开始编写代码了。假设我们要绘制一个动态的散点图，展示随机生成的数据在不同时间点的变化。

首先，我们需要导入必要的模块和类：

import random
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Scatter
from pyecharts.commons.utils import JsCode

然后，我们需要生成一些随机数据。这里我们简单地生成了 100 个坐标点，其坐标范围在 0 到 100 之间：

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

接下来，我们需要定义一个函数，该函数会根据不同的时间点返回不同的数据。在这里，我们让数据在每次更新时都随机生成一些新的坐标点，以模拟数据的动态变化：

def get_data(t: int):
    random.seed(t)
    data = [(random.randint(0, 100), random.randint(0, 100)) for _ in range(100)]
    return data

接着，我们可以开始构造散点图了。我们需要使用 pyecharts 中的 Scatter 类，并设置一些基本的属性，如图表标题、坐标轴范围等：

scatter = (
    Scatter()
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="动态散点图"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(min_=0, max_=100),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(min_=0, max_=100),
    )
)

接下来，我们需要定义一个 JavaScript 代码，该代码会在每次动画更新时被调用，用于更新散点图的数据：

js_code = """
    function (params) {
        var data = params.context.data;
        var t = params.time;
        data = echarts.dataTool.prepareBoxplotData(data);
        data = get_data(t);
        return {
            data: data
        };
    }
"""

最后，我们将散点图与数据和 JavaScript 代码进行绑定，并设置一些动画效果：

scatter.add_js_funcs(JsCode(js_code))
scatter.add("", data)
scatter.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
scatter.set_global_opts(
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(type_="color", max_=100, min_=0),
    legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
    toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),
    animation_opts=opts.AnimationOpts(animation_delay=100, animation_easing="cubicOut"),
)

最后，我们调用 render() 方法将散点图渲染出来：

scatter.render("dynamic_scatter.html")

这个例子只是一个简单的入门教程，pyecharts 的功能远不止于此。在实际应用中，我们可以根据需求来选择不同类型的图表，并通过各种配置项来实现更加复杂的可视化效果。