pyecharts：Python ECharts 可视化绘图库

更新时间：2021-11-28 19:36:43 标签：python echarts 可视化

说明

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Python + ECharts = pyecharts。Apache ECharts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。

快速开始

以下是我推荐的写法，可以快速绘制一个图形，推荐使用链式调用：

import pyecharts as pe

(
    # 调用图形，初始配置
    pe.charts.Bar(dict(width="1220px", height="420px", theme='light'))
    .add_xaxis([*df.name]) # 增加 x 轴
    .add_yaxis('Q1', df.Q1.to_list()) # 增加 y 轴
    .render_notebook() # 在 notebook 上展示
)

概述

pyecharts 的主要对象有：

pe.charts：绘图的类，是核心对象，可以用类似 pe.charts.Bar 类和方法生成各种图形；
pe.options：图表的中各种配置，有针对全局及不同图形的配置方法，可用类似 pe.options.AxisOpts 类和方法进行配置。

还包括：

faker.py ：一些供演示的简单假数据
globals.py：一些涉及全局配置的值

常用配置

初始化配置

# pe.charts.Bar(dict(...))
width="1220px" # 宽度
height="420px" # 高度
theme='light' # 主题样式 pe.globals.ThemeType

全局配置

# .set_global_opts(dict(...))

绘制样式：

pe.charts.Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
# 取值
LIGHT = "light"
DARK = "dark"
WHITE = "white"
CHALK: str = "chalk"
ESSOS: str = "essos"
INFOGRAPHIC: str = "infographic"
MACARONS: str = "macarons"
PURPLE_PASSION: str = "purple-passion"
ROMA: str = "roma"
ROMANTIC: str = "romantic"
SHINE: str = "shine"
VINTAGE: str = "vintage"
WALDEN: str = "walden"
WESTEROS: str = "westeros"
WONDERLAND: str = "wonderland"
HALLOWEEN: str = "halloween"

常用图形

折线图

todo

柱状图

# .reversal_axis() 横向柱形图(方法)

todo

Jupyter Lab

在 Jupyter Lab 上使用时需要做如下配置：

import pyecharts as pe

# 其他："jupyter_notebook", "nteract", "zeppelin"
pe.globals.CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = 'jupyter_lab'
# 对应图形加载 JS 文件
pe.charts.Bar().load_javascript()

(
    pe.charts.Bar(dict(width="1220px", height="420px"))
    .add_xaxis([...])
    .add_yaxis('...', [...])
    .render_notebook() # 网页展示图表
)

数据的构造

由于 pyecharts 设计理念为通用库，因此没有引入 NumPy 和 Pandas 的数据结构，在绘图时，一般需要列表和字典格式的结构，可以通过以下形式进行转换：

series.to_list()
[*a]
[*series]
[*array]

在使用 Pandas&Numpy 时，请确保将数值类型转换为 python 原生的 int/float。比如整数类型请确保为 int，而不是 numpy.int32。

参数传递

pyecharts 对配置项基本上都采用 XXXOpts/XXXItems 以及 dict 两种数据形式，这两种是完全等价的。比如下面三者效果是一致的：

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

c = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="620px", height="420px"))
c = Bar(dict(width="620px", height="420px"))
c = Bar({"width": "620px", "height": "420px"})

Note: 不是每个配置项的名字都与 dict key 相等，比如 max, min, type 等，因为和 Python 原生关键字冲突了，所以使用下划线作为后缀，具体应该参考每个配置项的 self.opts 属性。

支持的图形

pyecharts 支持以下图形，写法为：

import pyecharts as pe

# 调用图形的类用于绘制不同的图形
pe.charts.Bar()

关于不同图形的设置和数据结构可以参考官方网站的文档，有中文版本，非常详细。

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Page
from pyecharts.faker import Collector, Faker
from pyecharts.globals import ThemeType

# 基础图形
Bar
BMap
Boxplot
Calendar
EffectScatter
Funnel
Gauge
Geo
Graph
HeatMap
Kline
Line
Liquid
Map
Parallel
PictorialBar
Pie
Polar
Radar
Sankey
Scatter
Sunburst
ThemeRiver
Tree
TreeMap
WordCloud

# 合成图
Grid
Page
Tab
Timeline

# 三维图表
Bar3D
Line3D
Map3D
MapGlobe
Scatter3D
Surface3D

# 别名
Candlestick = Kline

参考

https://pyecharts.org
https://gallery.pyecharts.org
https://github.com/pyecharts/pyecharts
https://echarts.apache.org/
- https://echarts.apache.org/zh/option.html
- https://echarts.apache.org/zh/api.html