Python数据可视化处理库PyEcharts柱状图,饼图,线性图,词云图常用实例详解

python可以在处理各种数据时,如果可以将这些数据,利用图表将其可视化,这样在分析处理起来,将更加直观、清晰,以下是 利用 PyEcharts 常用图表的可视化Demo, 开发环境 python3

柱状图

基本柱状图

from pyecharts import Bar

# 基本柱状图

bar = Bar("基本柱状图", "副标题")

bar.use_theme('dark') # 暗黑色主题

bar.add('真实成本', # label

["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月"], # 横坐标

[5, 20, 36, 10, 75, 90], # 纵坐标

is_more_utils=True) # 设置最右侧工具栏

# bar.show_config() # 调试输出pyecharts的js的配置信息

bar.render('bar_demo.html') # 生成html文件

堆叠柱状图

# 堆叠柱状图

x_attr = ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月"]

data1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]

data2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]

bar1 = Bar('柱状信息堆叠图')

bar1.add('商家1', x_attr, data1, is_stack=True) # is_stack=True 表示堆叠在一起

bar1.add('商家2', x_attr, data2, is_stack=True)

bar1.render('bar1_demo.html')

并列柱形图

# 并列柱形图

bar2 = Bar('并列柱形图', '标记线和标记示例')

bar2.add('商家1', x_attr, data1, mark_point=['average']) # 标记点:商家1的平均值

bar2.add('商家2', x_attr, data2, mark_line=['min', 'max']) # 标记线:商家2的最小/大值

bar2.render('bar2_demo.html')

横向并列柱形图

# 横向并列柱形图

# 横向并列柱形图

bar3 = Bar('横向并列柱形图', 'X轴与Y轴交换')

bar3.add('商家1', x_attr, data1)

bar3.add('商家2', x_attr, data2, is_convert=True) # is_convert=True :X轴与Y轴交换

bar3.render('bar3_demo.html')

以上相关柱状图完整代码bar_demo.py

from pyecharts import Bar

# 基本柱状图

bar = Bar("基本柱状图", "副标题")

bar.use_theme('dark') # 暗黑色主题

bar.add('真实成本', # label

["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月"], # 横坐标

[5, 20, 36, 10, 75, 90], # 纵坐标

is_more_utils=True) # 设置最右侧工具栏

# bar.show_config() # 调试输出pyecharts的js的配置信息

bar.render('bar_demo.html') # 生成html文件

# 堆叠柱状图

x_attr = ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月"]

data1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]

data2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]

bar1 = Bar('柱状信息堆叠图')

bar1.add('商家1', x_attr, data1, is_stack=True) # is_stack=True 表示堆叠在一起

bar1.add('商家2', x_attr, data2, is_stack=True)

bar1.render('bar1_demo.html')

# 并列柱形图

bar2 = Bar('并列柱形图', '标记线和标记示例')

bar2.add('商家1', x_attr, data1, mark_point=['average']) # 标记点:商家1的平均值

bar2.add('商家2', x_attr, data2, mark_line=['min', 'max']) # 标记线:商家2的最小/大值

bar2.render('bar2_demo.html')

# 横向并列柱形图

bar3 = Bar('横向并列柱形图', 'X轴与Y轴交换')

bar3.add('商家1', x_attr, data1)

bar3.add('商家2', x_attr, data2, is_convert=True) # is_convert=True :X轴与Y轴交换

bar3.render('bar3_demo.html')

折线图、饼图、词云图

导入模块 与 基础数据

from pyecharts import Line

from pyecharts import Pie

from pyecharts import WordCloud

from pyecharts import EffectScatter, Overlap

x_attr = ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月"]

data1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]

data2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]

基础折线示例图

# 折线示例图

line = Line("折线示例图")

line.add('商家1', x_attr, data1, mark_point=['average'])

line.add('商家2', x_attr, data2, is_smooth=True, mark_line=['max', 'average'])

line.render('line.demo.html')

折线面积图

# 折线面积图

line = Line('折线面积示例图')

line.add('商家1', x_attr, data1, is_fill=True,line_opacity=0.2, area_opacity=0.4, symbol=None)

line.add('商家2', x_attr, data2, line_color='#000', area_opacity=0.3, is_smooth=True)

line.render('line2_demo.html')

饼图

# 饼图

pie = Pie('饼图')

pie.add('', x_attr, data1, is_label_show=True)

pie.render('pie_demo.html')

词云图

# 词云图

name = [

'Though', 'the answer', 'this question',

'may at first', 'seem to border', 'on the',

'absurd', 'reflection', 'will show', 'that there',

'is a', 'good deal', 'more in', 'it than meets', 'the eye'

]

value = [10000, 6189, 4556, 2356, 2233,

1895, 1456, 1255, 981, 875,

542, 462, 361, 265, 125]

worldcloud = WordCloud(width=1300, height=620)

worldcloud.add('词云', name, value, word_size_range=[20, 100])

worldcloud.render('worldcloud.html')

线性闪烁图 —组合图

# 线性闪烁图

line2 = Line('线性闪烁图')

line2.add('line', x_attr, data1, is_random=True)

es = EffectScatter()

es.add('es', x_attr, data1, effect_scale=8) # 闪烁

overlop = Overlap()

overlop.add(line2) # 必须先添加line 再添加 es

overlop.add(es)

overlop.render('line-es.html')

以上相关图完整代码line_pie_demo.py

from pyecharts import Line

from pyecharts import Pie

from pyecharts import WordCloud

from pyecharts import EffectScatter, Overlap

x_attr = ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月"]

data1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]

data2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]

# 折线示例图

line = Line("折线示例图")

line.add('商家1', x_attr, data1, mark_point=['average'])

line.add('商家2', x_attr, data2, is_smooth=True, mark_line=['max', 'average'])

line.render('line.demo.html')

# 折线面积图

line = Line('折线面积示例图')

line.add('商家1', x_attr, data1, is_fill=True,line_opacity=0.2, area_opacity=0.4, symbol=None)

line.add('商家2', x_attr, data2, line_color='#000', area_opacity=0.3, is_smooth=True)

line.render('line2_demo.html')

# 饼图

pie = Pie('饼图')

pie.add('', x_attr, data1, is_label_show=True)

pie.render('pie_demo.html')

# 词云图

name = [

'Python', 'the answer', 'this question',

'may at first', 'seem to border', 'on the',

'absurd', 'reflection', 'will show', 'that there',

'is a', 'good deal', 'more in', 'it than meets', 'the eye'

]

value = [10000, 6189, 4556, 2356, 2233,

1895, 1456, 1255, 981, 875,

542, 462, 361, 265, 125]

worldcloud = WordCloud(width=1300, height=620)

worldcloud.add('词云', name, value, word_size_range=[20, 100])

worldcloud.render('worldcloud.html')

# 线性闪烁图

line2 = Line('线性闪烁图')

line2.add('line', x_attr, data1, is_random=True)

es = EffectScatter()

es.add('es', x_attr, data1, effect_scale=8) # 闪烁

overlop = Overlap()

overlop.add(line2) # 必须先添加line 再添加 es

overlop.add(es)

overlop.render('line-es.html')

更多关于Python数据可视化处理库PyEcharts使用方法与实例请查看下面的相关链接

以上是 Python数据可视化处理库PyEcharts柱状图,饼图,线性图,词云图常用实例详解 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/352875.html

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