第 10 章 使用pyecharts 进行数据展示

第 10 章 使用pyecharts 进行数据展示

10.1 安装 pyecharts

pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库， Echarts 是百度开源的一个数据可视化JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常好，pyecharts 可以与 Python 进行对接，方便在Python 中直接使用数据生成图，生成结果是一个 HTML 文件，用浏览器打开即可看到效果。
安装方法非常简单，直接通过 pip 命令安装即可：

pip install pyecharts

安装完成后，直接编写代码绘制地图，地图区域是无法显示的，需要另外安装地图文件

这些地图也可以通过 pip 命令进行安装：

pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg

以下是一个简单的pyecharts例子，用于生成一个柱状图：

# 导入库
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
 
# 准备数据
x_data = ["Apple", "Huawei", "Xiaomi", "Oppo", "Vivo", "Samsung"]
y_data = [123, 153, 89, 107, 98, 67]
 
# 创建柱状图对象
bar = Bar()
 
# 添加数据
bar.add_xaxis(x_data)
bar.add_yaxis("销量", y_data)
 
# 设置全局配置项
bar.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="手机品牌销量"),
    xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="品牌"),
    yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销量"),
)
 
# 渲染图表
bar.render_notebook()

接下来让我们结合pyecharts绘制组合图形，以下是实例：

全局配置

• title_opts :表示标题组件的配置项。legend_opts:表示图例组件的配置项。
• tooltip_opts : 表示提示框组件的配置项。
• toolbox_opts :表示工具箱组件的配置项。
• brush_opts:表示区域选择组件的配置项。
• xaxis_opts，yaxis_opts:表示x轴、y轴的配置项。
• visualmap_opts :表示视觉映射组件的配置项。
• datazoom_opts :表示数据区域缩放组件的配置项

系列配置

• ItemStyleOpta 图元样式配置项
• TextStyleOpts 文本样式配置项
• LabelOpta 标签配置项
• LineStyloOpts 线条样式配置项
• MarkPointOpta 标记点配置项
• MarkLineOpts 标记线配置项
• Mark AreaOpts 标记区域配置项
• EffectOpts 涟漪特效配置项
• AreaStyleOpta 区域填充样式配置项
• SplitAreaOpts 分隔区域配置项
• GridOpts 直角坐标系网格配

案例：

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line,Grid
#写入数据
x_data=["2014年","2015年","2016年","2017年","2018年","2019年","2020年","2021年"]
y_1=[87430,90912,96225,101885,107147,116390,105764,120215]
y_2=[7.40,4.00,5.83,5.81,5.16,8.63,-9.13,13.66]
#链式调用bar
bar=(Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="500px"))#设置柱形图的样式
     .add_xaxis(x_data)
     .add_yaxis("诊疗量",y_1,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), yaxis_index=1,color="yellow")
      .extend_axis(
        yaxis=opts.AxisOpts(
            name="诊疗量（万人次）",                               #y轴名称
            type_="value",
            min_=0,                                                #y轴最小值：0
            max_=150000,                                           #y轴最大值：150000
            position="left"                                        #位于y轴左侧
        )
    )
     .extend_axis(
        yaxis=opts.AxisOpts(
            name="同比增速（%）",                                 #y轴名称
            type_="value",
            min_=-20,                                             #y轴最小值：-20
            max_=20,                                              #y轴最大值：20
            position="right",                                     #位于y轴右侧
        )
    )
     
#     .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="中国中医类医疗卫生机构诊疗量", subtitle="2014-2021年",pos_right=5))
#     ) 
      .set_global_opts(                                             #设置全局配置项
        title_opts=opts.TitleOpts(title="2014-2021年中国中医类医疗卫生机构诊疗量"),      #标题名称
        legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="60%" ),                       #图例距离左边边距：60%
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"),  #显示提示框组件
    )
    .set_series_opts(
                     itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(               #图元样式配置项
                     opacity=0.7),                                    #设置柱形图透明度：0.7
                     )
    
)
line = (
    Line()                                                           #创建Line类的对象
    .add_xaxis(x_data)                                               #添加x轴的数据
    .add_yaxis("同比增速（%）",                                #图例名：同比增速（%）
               y_2,                                              #y轴折线图数据
               yaxis_index=2,          #表示y轴的索引，用于拥有多个y轴的单图表中。
               color="purple"         #表示折线的颜色                                   
 
    )
)                                                  
 
# #创建组合图表
# bar.overlap(line)
# grid = Grid()
# #pos_left="5%", pos_right="20%":grid 组件离容器左侧或右侧的距离。 is_control_axis_index=True：是否由自己控制 Axis 索引
# grid.add(bar, opts.GridOpts(pos_left="5%", pos_right="20%"), is_control_axis_index=True) 
 
#渲染图表
bar.overlap(line).render_notebook()  #直接渲染到notebook