pyecharts 0.5.11介绍

• pyecharts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。
• pyecharts分为v0.5.X和v1两个大版本, v0.5.X和v1间不兼容，v1是一个全新的版本。(使用版本为v1)。

使用如下代码来查看安装的pyecharts版本

import pyecharts
print(pyecharts.__version__)

绘图逻辑

• 选择图表类型
• 添加数据
• 设置全局变量
• 显示及保存图表

                                                          图表类型(from pyecharts import *)

1、柱状图

from pyecharts import Bar
#从pyecharts库中导入Bar子类

bar = Bar("贵州GDP柱状图", "副标题")
#定义Bar()柱状图，同时设置主标题和副标题

bar.add("GDP",["贵阳市", "遵义市", "六盘水市", "安顺市", "黔东南州"],[40, 30, 26, 22, 15],is_label_show=True)
#调用add()函数添加图表的数据和设置各种配置项

#bar.show_config()
#打印输出图表的所有配置项

bar.render()
#生成render.html文件，也可以设置路径和文件名

 2、横向柱状图

# -*- coding:utf-8 -*-
from pyecharts import Bar

bar = Bar("贵州GDP柱状图", "副标题")

city = ["贵阳市", "遵义市", "六盘水市", "安顺市", "黔东南州"]
data1 = [40, 30, 26, 22, 15]
data2 = [13, 43, 32, 38, 20]

bar.add("2017年GDP", city, data1)
bar.add("2016年GDP", city, data2, is_convert=True)

#bar.show_config()
bar.render()

 3、折线图

from pyecharts import Line 

attr =["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1 =[5, 20, 36, 10, 10, 100]
v2 =[55, 60, 16, 20, 15, 80]

line =Line("折线图示例")

line.add("商家A", attr, v1, mark_point=["average"])
line.add("商家B", attr, v2, is_smooth=True, mark_line=["max", "average"])

#line.show_config()
line.render()

 4、折线图-面积图

from pyecharts import Line 

line =Line("折线图-面积图示例")
line.add("商家A", attr, v1, is_fill=True, line_opacity=0.2, area_opacity=0.4, symbol=None)
line.add("商家B", attr, v2, is_fill=True, area_color='#000', area_opacity=0.3, is_smooth=True)

#line.show_config()
line.render()

 5、散点图

from pyecharts import Scatter

scatter = Scatter("散点图", "一年的降水量与蒸发量")

#xais_name是设置横坐标名称，这里由于显示问题，还需要将y轴名称与y轴的距离进行设置
scatter.add("降水量与蒸发量的散点分布", data1,data2,xaxis_name="降水量",yaxis_name="蒸发量",
            yaxis_name_gap=40)

scatter.render()

 6、饼图

from pyecharts import Pie

attr =["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1 =[11, 12, 13, 10, 10, 10]

pie =Pie("饼图示例")
pie.add("", attr, v1, is_label_show=True)

#pie.show_config()
pie.render()

 7、中国地图

from pyecharts import Map

province_distribution = {'河南': 45.23, '北京': 37.56, '河北': 21, '辽宁': 12, '江西': 6, '上海': 20, '安徽': 10, '江苏': 16, '湖南': 9,'浙江': 13, '海南': 2, '广东': 22, '湖北': 8, '黑龙江': 11, '澳门': 1, '陕西': 11, '四川': 7, '内蒙古': 3, '重庆': 3,'云南': 6, '贵州': 2, '吉林': 3, '山西': 12, '山东': 11, '福建': 4, '青海': 1, '天津': 1,'其他': 1}

provice = list(province_distribution.keys())
values = list(province_distribution.values())

map = Map("中国地图", '中国地图', width=1200, height=600)

map.add("", provice, values, visual_range=[0, 50], maptype='china', is_visualmap=True,visual_text_color='#000')

map.render(path="中国地图.html")

 8、词云图

from pyecharts import WordCloud 
name =['Sam S Club', 'Macys', 'Amy Schumer', 'Jurassic World', 'Charter Communications', 'Chick Fil A', 'Planet Fitness', 'Pitch Perfect', 'Express', 'Home', 'Johnny Depp', 'Lena Dunham', 'Lewis Hamilton', 'KXAN', 'Mary Ellen Mark', 'Farrah Abraham', 'Rita Ora', 'Serena Williams', 'NCAA baseball tournament', 'Point Break']
value =[10000, 6181, 4386, 4055, 2467, 2244, 1898, 1484, 1112, 965, 847, 582, 555, 550, 462, 366, 360, 282, 273, 265]

wordcloud =WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])

#wordcloud.show_config()
wordcloud.render()

wordcloud =WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[30, 100], shape='diamond')
#wordcloud.show_config()
wordcloud.render()