标签:10 pyecharts 之前 Bar add 可视化 bar opts
官方文档:简介 - pyecharts - A Python Echarts Plotting Library built with love.
安装的话比较简单,自己去安装
查看自己的版本:
import pyecharts
print(pyecharts.__version__)
一、 创建方式(作条形图例子)
1、方式一
bar = Bar() # 添加x轴(横轴)的一系列名字,类型能有以下 bar.add_xaxis(['汉字',2,True,4,5,6]) # 添加y轴的名字,和对应的值,默认为0 bar.add_yaxis("x轴名字对应的值", [8, 10, 57, 10, 75,55]) # render 会生成本地 HTML 文件,默认会在当前目录生成 render.html 文件 # 也可以传入路径参数,如 bar.render("mycharts.html") bar.render()
运行效果:
2、pyecharts 所有方法均支持链式调用。
# 从该模块导入柱状图 from pyecharts.charts import Bar bar = ( Bar() .add_xaxis(['汉字',2,True,4,5,6]) .add_yaxis("x轴名字对应的值", [8, 10, 57, 10, 75,55]) ) bar.render('test.html')
运行效果与上面一致:
3、使用 options 配置项,在 pyecharts 中,一切皆 Options。
# 导入条形图 from pyecharts.charts import Bar # 导入配置,并作为。。 from pyecharts import options as opts # V1 版本开始支持链式调用 # 你所看到的格式其实是 `black` 格式化以后的效果 # 可以执行 `pip install black` 下载使用 bar = ( Bar() .add_xaxis(['汉字',2,True,4,5,6]) .add_yaxis("x轴名字对应的值", [8, 10, 57, 10, 75,55]) # 配置 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题")) # 或者直接使用字典参数 # .set_global_opts(title_opts={"text": "主标题", "subtext": "副标题"}) ) bar.render() # 不习惯链式调用的开发者依旧可以单独调用方法 bar = Bar() bar.add_xaxis(['汉字',2,True,4,5,6]) bar.add_yaxis("x轴名字对应的值", [8, 10, 57, 10, 75,55]) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题")) bar.render()
运行效果:
二、渲染成图片文件,这部分内容请参考 进阶话题-渲染图片
from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.render import make_snapshot # 使用 snapshot-selenium 渲染图片 from snapshot_selenium import snapshot bar = ( Bar() .add_xaxis(['汉字',2,True,4,5,6]) .add_yaxis("x轴名字对应的值", [8, 10, 57, 10, 75,55]) ) make_snapshot(snapshot, bar.render(), "bar.png") 运行有误,没调成功。
三、使用主题:
pyecharts 提供了 10+ 种内置主题,开发者也可以定制自己喜欢的主题,进阶话题-定制主题 有相关介绍。
from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts # 内置主题类型可查看 pyecharts.globals.ThemeType from pyecharts.globals import ThemeType bar = ( # 会变色,不一样 Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)) .add_xaxis(['汉字',2,True,4,5,6]) .add_yaxis("x轴名字对应的值", [8, 10, 57, 10, 75,55]) .add_yaxis("另外一个x轴名字对应的值", [8, 10, 57, 10, 75,55]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题")) ) bar.render()
运行效果:
Note: 在使用 Pandas&Numpy 时,请确保将数值类型转换为 python 原生的 int/float。比如整数类型请确保为 int,而不是 numpy.int32
四、使用Notebook
当然你也可以采用更加酷炫的方式,使用 Notebook 来展示图表,matplotlib 有的,pyecharts 也会有的。pyecharts 支持 Jupyter Notebook / Jupyter Lab / Nteract / Zeppelin 四种环境的渲染。
标签:10,pyecharts,之前,Bar,add,可视化,bar,opts 来源: https://www.cnblogs.com/yue-ge6/p/15716622.html
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