颜值爆表的数据可视化库--Pyecharts

最近发现一个颜值爆表的数据可视化库,

简单易上手的同时功能非常强大,

以下是柱状图、折线图、环形饼图的基本示例,

跟网上其他示例不同的是,我用了一些个性化表达的通用配置,

例如x轴标签设置旋转角度、折线图平滑曲线、图例显示或隐藏、自定义显示系列名等。

使用Jupyter Notebook编程工具,

本文源代码地址:https://download.csdn.net/download/s34855/10855445

pyecharts详细的使用文档地址:http://pyecharts.org/#/zh-cn/


柱状图

from pyecharts import Bar  # 导入柱状图-Bar

# 横纵坐标
columns = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
# 设置数据
data1 = [200, 500, 80, 230, 300, 700, 200, 100, 500, 600, 700, 300]
data2 = [250, 500, 900, 260, 280, 400, 180, 150, 500, 220, 300, 200]
# 设置柱状图的主标题与副标题
bar = Bar("柱状图", "年收入与支出")
# 添加柱状图的数据及配置项
# mark_point,标记点,默认有'min', 'max', 'average'可选。表达最值
# legend_orient,图例列表的布局朝向,有'horizontal', 'vertical'可选,默认 -> 'horizontal'
# legend_pos,图例组件离容器左侧的距离,有'left', 'center', 'right'可选,也可以为百分数,如"%60",默认 -> 'center'
bar.add("收入", columns, data1, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"],legend_orient='vertical',legend_pos='right')
bar.add("支出", columns, data2, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"],legend_orient='vertical',legend_pos='right')
# 生成本地文件(默认为.html文件,根目录)
bar.render()
bar  # 在jupyter notebook显示图表 
柱状图Bar.png

折线图

from pyecharts import Line  # 导入折线图-Line

line = Line("折线图", "每周销售量", width=1200, height=400)
attr = ['8.3-8.9','8.10-8.16','8.16-8.22','8.23-8.29','8.30-9.5','9.6-9.12','9.13-9.19','9.20-9.26']
data = [12000,22000,21000,29000,35000,26000,26000,23000]
# mark_line=["average"]趋势线
# is_label_show=True显示数据标签
# x轴标签设置旋转角度xaxis_rotate
# legend_pos,图例组件离容器左侧的距离,有'left', 'center', 'right'可选
# is_smooth -> bool,是否平滑曲线显示,默认为 False
line.add("销售量",attr,data, is_label_show=True,legend_orient='vertical',legend_pos='center', is_smooth=True, xaxis_rotate='30')
# 指定生成html文件
line.render(r"C:\Programming\Python3\Test\每周销售量折线图.html")
line  # 在jupyter notebook显示图表 
折线图Line.png

环形饼图

from pyecharts import Pie  # 导入饼图-Pie

attr = ["蔬菜","水果","肉品","零食","饮料"]
data = [14,10,13,309,200]
pie = Pie("环形饼图", "商品种类", title_pos='center_left')
# legend_orient='vertical',legend_pos='left',图例方向和位置
# is_legend_show=False,图例显示隐藏
# label_formatter='{b}:{c}, {d}%',自定义显示系列名、数据名、数据值等
pie.add("",attr,data,radius=[40,75],label_tet_color=None,is_label_show=True, label_formatter='{b}:{c}, {d}%',legend_orient='vertical',legend_pos='right')
pie.render(r"C:\Programming\Python3\Test\商品种类(环形饼图).html")
pie
环形饼图Pie.png
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 211,817评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,329评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,354评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,498评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,600评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,829评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,979评论 3 408
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,722评论 0 266
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,189评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,519评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,654评论 1 340
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,329评论 4 330
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,940评论 3 313
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,762评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,993评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,382评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,543评论 2 349

推荐阅读更多精彩内容

  • 无意中从今日头条中看到的一篇文章,可以生成简单的图表。据说一些大数据开发们也是经常用类似的图表库,毕竟有现成的,改...
    田旭1阅读 11,734评论 2 72
  • 上节讲到,好好说话在当代社会是一项极富有价值的能力。而围绕话语权,可以将话术分为沟通、说服、谈判、演讲和辩论这五个...
    六号的三味书屋阅读 1,777评论 1 0
  • 一直要上班到除夕的前一天,所以,赶着这个周末的一天休息,完成打年货,大扫除。晚饭饱餐一顿,就撸起袖子开始干了...
    雷霆漩涡炸阅读 151评论 0 0
  • 大家好,我是温云,非常开心成为汇爱家的助教,能和大家一起开启学习模式。 我是2016年缘于学校的一次讲座结识了汇爱...
    197776a01aab阅读 229评论 0 0