简介

pyecharts是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的互交性，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。

安装

pip3 install pyecharts

• 版本检查

import pyecharts
pyecharts.__version__
>>>'1.5.1'

柱状图、条形图

import pyecharts.charts as pyec

x = ['甲','乙','丙']
y = [300,800,600]
bar = pyec.Bar()
bar.add_xaxis(x)
bar.add_yaxis(series_name='公司A',yaxis_data=y)
bar.render_notebook()

画出来的图为动态图

• 把鼠标放在柱状区域会出现相关信息
  
  
• 点击图正上的小方框，公司A的信息会隐藏起来
  
  

可以把图生成html文件

bar.render("F:\\pyec.html")
>>>'F:\\pyec.html'

• 在这个路径下就会有这个文件

添加标题

import pyecharts.options as opts
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='比较图'))
bar.render_notebook()

加另一组数据

y1 = [1200,500,200]
bar.add_yaxis(series_name='公司B',yaxis_data=y1)
bar.render_notebook()

• 可以只看公司A的对比图
  
  
• 可以只看公司B的对比图
  
  

转成条形图

bar.reversal_axis()
bar.render_notebook()

折线图

x = ['甲','乙','丙']
y = [300,800,600]
line = pyec.Line()
line.add_xaxis(x)
line.add_yaxis(series_name='A',y_axis=y)
line.render_notebook()

再加一条折线

y2 = [1300,400,700]
line.add_yaxis(series_name='B',y_axis=y2)
line.render_notebook()

同样的，也可以只显示一条折现

在图中增加提示项

数据提示

bar.set_global_opts(
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis',axis_pointer_type='cross')
                                     )
bar.render_notebook()

工具箱

bar.set_global_opts(
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis',axis_pointer_type='cross'),
        toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True,orient='horizontal'),
        )
bar.render_notebook() 

工具箱竖置

bar.set_global_opts(
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis',axis_pointer_type='cross'),
        toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True,orient='vertical'),
        )
bar.render_notebook() 

增加缩放功能

bar.set_global_opts(
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis',axis_pointer_type='cross'),
        toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True,orient='vertical'),
        datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_='slider',range_start=0,range_end=2500),
        )
bar.render_notebook() 

饼图

Pie需要的数据格式：

[[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3]]或[(x1,y1),(x2,y2)]

x_data = ['直接访问','营销推广','博客推广','搜索引擎']
y_data = [830,214,300,1100]
data_pair = list(zip(x_data,y_data))
print(data_pair)
>>>[('直接访问', 830), ('营销推广', 214), ('博客推广', 300), ('搜索引擎', 1100)]

pie = pyec.Pie()
pie.add(series_name="推广渠道",data_pair=data_pair)
pie.render_notebook()

环形图

pie = pyec.Pie()
pie.add(series_name="推广渠道",data_pair=data_pair,radius=['50%','75%'])
pie.render_notebook()

散点图

准备工作

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
plt.rcParams['font.sans-serif']  = ['SimHei']#用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False#用来正常显示负号
sns.set_style('darkgrid',{'font.sans-serif':['SimHei','Arial']})

import warnings#去除部分警告信息
warnings.filterwarnings('ignore')

import numpy as np
x = np.linspace(0,10,30)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

用其他包画散点图

plt.scatter(x,y1)

sns.scatterplot(x,y1)

用pyecharts 画散点图

scatter = pyec.Scatter()
scatter.add_xaxis(xaxis_data=x)
scatter.add_yaxis(series_name='y=sin(x) 散点图',y_axis=y1)
scatter.render_notebook()

设置数据点不显示

scatter = pyec.Scatter()
scatter.add_xaxis(xaxis_data=x)
scatter.add_yaxis(series_name='y=sin(x) 散点图',
                  y_axis=y1,
                 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
scatter.render_notebook()

加数据（点的大小设置）

scatter.add_yaxis(
        series_name='y=cos(x)',
        y_axis = y2,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        symbol_size=20#点大小设置
)
scatter.render_notebook()

scatter.add_yaxis(series_name='y=sin(x) 散点图',
                  y_axis=y1,
                 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
                 symbol_size=15)
scatter.add_yaxis(
        series_name='y=cos(x)',
        y_axis = y2,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        symbol_size=20
)
scatter.render_notebook()

控制散点形状

• circle

scatter = pyec.Scatter()
scatter.add_xaxis(xaxis_data=x)
scatter.add_yaxis(series_name='y=sin(x) 散点图',
                  y_axis=y1,
                 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
                 symbol='circle')
scatter.render_notebook()

• rect

scatter = pyec.Scatter()
scatter.add_xaxis(xaxis_data=x)
scatter.add_yaxis(series_name='y=sin(x) 散点图',
                  y_axis=y1,
                 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
                 symbol='rect')
scatter.render_notebook()

• roundRect(圆角)

scatter = pyec.Scatter()
scatter.add_xaxis(xaxis_data=x)
scatter.add_yaxis(series_name='y=sin(x) 散点图',
                  y_axis=y1,
                 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
                 symbol='roundRect')
scatter.render_notebook()

• triangle
  
  
• diamond
  
  
• pin
  
  
• arrow
  
  
• none