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数据可视化|啥是pyecharts?

大话数据分析 | 大话数据分析 2020/09/06 21:57

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数据可视化,是关于 数据视觉 表现形式的科学技术研究。通过某种概要形式抽提出数据的 关键信息 ,包括相应信息单位的各种 属性 变量
基本的数据可视化流程如下所示,分为 工具的选取、数据源的获取,数据清洗,报表呈现。
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好的可视化报表应该是包含重要的可视化信息内容,通过如下的DataMax实时数据大屏看板,可以看到每日的订单量变化,订单量的变化趋势,以及在地图上进行可视化分布。
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接下来讲讲, 啥是pyecharts?
首先说说Echarts,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,如下分别是Echarts和Pyecharts的官方网址,感兴趣的同学可以登录官网进行学习。
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,本文所使用的案例均为v1版本,接下来会逐步讲解pyecharts如何使用?

1
pyecharts下载


# 安装pip install pyecharts
这里可能因为网速等问题,可能下载起来会比较慢,加个国内的镜像,速度快到飞起,使用方法如下:
国内镜像清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中国科技大学:https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/华中理工大学:http://pypi.hustunique.com/山东理工大学:http://pypi.sdutlinux.org/豆瓣:http://pypi.douban.com/simple/使用方法:pip install-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 库名例如安装matplotlib包pip install-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib

2
pyecharts版本


import pyechartsprint(pyecharts.__version__) ##当前使用pyecharts的版本
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通过使用两行命令,可以看到,该版本是1.0.0版本。

3
绘图的逻辑


  • 选择图表类型
  • 添加数据
  • 设置全局变量
  • 显示及保存图表


基本图表类型


from pyecharts.charts import *
常见的图表分为散点图、柱状图、饼图、折线图等等。

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添加数据


散点图、折线图等二维数据图形可通过

.add_xaxis(xaxis_data=x).add_yaxis(series_name='', y_axis=y)
方法进行设置。
饼图等一维图形可通过
.add(series_name=‘’, data_pair=[(i, j)for i, j in zip(lab, num)])
方法设置参数,pyecharts 所有方法均支持链式调用。

全局配置


使用 options 配置项,在 pyecharts 中,一切皆 Options。全局配置项可通过 set_global_options 方法设置。
.get_options()  # 该行只为了查看配置项,方便调试时使用

显示、保存图表


.render()
默认将会在当前目录下生成一个 render.html 的文件,支持 path 参数,设置文件保存位置,如 bar.render("./html/bar.html"),文件用浏览器打开。
.Jupyter Notebook()
直接调用 render_notebook ()随时随地渲染图表
熟练掌握如上的几个基本方法后,就可以做出好看的pyecharts 图形了。

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pyecharts 图形示例一

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pyecharts 图形 示例二

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