Pyecharts 基础入门

文章目录

- - Pyecharts 基础入门
  - 安装 Pyecharts
  - 第一步：基础用法
  - 第二步：常见图表类型
  - - 1. **柱状图**
    - 2. **饼图**
    - 3. **散点图**
  - 第三步：图表自定义
  - 第四步：导出图表为图片
  - 第五步：交互式图表
  - 第六步：图表类型介绍
  - 总结

用户:
Pyecharts可视化神器基础入门
ChatGPT:
Pyecharts 是一个 Python 可视化库，基于 Echarts（一个基于 JavaScript 的图表库）开发而成。它的目标是提供简单易用、高度定制化的图表制作功能。Pyecharts 支持常见的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等，并且具有良好的交互性和美观的效果，适用于数据分析、报告展示等场景。

安装 Pyecharts

首先需要安装 pyecharts 包，可以通过 pip 安装：

pip install pyecharts

第一步：基础用法

Pyecharts 提供了简洁的 API，可以非常容易地创建常见图表。以下是如何创建一个简单的 折线图 示例。

from pyecharts import Line# 创建一个 Line 对象
line = Line("折线图示例")# 设置 x 轴数据
line.add_xaxis(["2020", "2021", "2022", "2023", "2024"])# 设置 y 轴数据
line.add_yaxis("销售额", [10, 20, 30, 40, 50])# 渲染图表为 HTML 文件
line.render("line_chart.html")

此代码会生成一个折线图，显示年份和销售额的关系，并将其保存为 HTML 文件。你可以通过浏览器打开这个 HTML 文件查看图表。

第二步：常见图表类型

1. 柱状图

柱状图适用于对比不同类别的数据。

from pyecharts.charts import Barbar = Bar()
bar.add_xaxis(["A", "B", "C", "D"])
bar.add_yaxis("销量", [15, 30, 50, 40])
bar.render("bar_chart.html")

2. 饼图

饼图通常用来展示各部分占总数的比例。

from pyecharts.charts import Piepie = Pie()
pie.add("水果", [("苹果", 30), ("香蕉", 20), ("橘子", 50)])
pie.render("pie_chart.html")

3. 散点图

散点图用于展示两组数据之间的关系。

from pyecharts.charts import Scatterscatter = Scatter()
scatter.add_xaxis([1, 2, 3, 4, 5])
scatter.add_yaxis("分数", [85, 90, 92, 88, 93])
scatter.render("scatter_chart.html")

第三步：图表自定义

Pyecharts 支持丰富的图表自定义，可以调整颜色、标题、坐标轴、工具栏等。

from pyecharts.charts import Lineline = Line("自定义折线图")line.add_xaxis(["2019", "2020", "2021", "2022"])
line.add_yaxis("温度", [22, 25, 30, 35])# 设置标题样式
line.set_global_opts(title_opts={"title": "气温变化", "subtitle": "某城市温度变化"},xaxis_opts={"name": "年份", "type": "category"},yaxis_opts={"name": "温度(°C)"}
)line.render("customized_line_chart.html")

第四步：导出图表为图片

Pyecharts 允许将图表导出为图片格式，需要安装 Pillow 和 selenium 作为依赖。

pip install pillow selenium

然后使用以下代码将图表导出为 PNG 图片：

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.renderers import make_snapshot
from snapshot_selenium import snapshotbar = Bar()
bar.add_xaxis(["A", "B", "C", "D"])
bar.add_yaxis("销量", [15, 30, 50, 40])# 导出为图片
make_snapshot(snapshot, bar.render(), "bar_chart.png")