pyecharts导出png、jpg等格式的图片的简单方法

背景:

发现pyecharts的绘图风格很好,且中文文档也很友好。就是只能支持HTML导出、或是在jupyter上看个乐呵。于是上网找教程、发现 要安装各种东西,好像很麻烦。

具体步骤:

1、查看官方文档

但其实,官方文档里就给出了渲染图片的介绍。(具体地址点链接即可)

三种方式中1、3方式和谷歌浏览器绑定。而本人因为各种原因,没有用Chrome,直接用Microsoft Edge(也很香)。所以用了第二种方式。

2、安装phantomjs

 snapshot-phantomjs 是 pyecharts + phantomjs 渲染图片的扩展,需要先安装 phantomjs,安装方法请参照官网 phantomjs.org/download.html

本人用的Windows,所以下载了 phantomjs-2.1.1-windows.zip 

重点!!!

 下载完成后,要将文件放到环境变量path的某个路径下

不知道怎么找path的,可以百度,这里不多说。

点击上图右下角的环境变量,再看下面的系统变量,找到系统变量里的path变量

 3、装包

pip install snapshot-phantomjs

4、演示

以我之前的代码演示一下。

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.render import make_snapshot
from snapshot_phantomjs import snapshot

c = (
    Bar()
    .add_xaxis((hourcount['Hour'] + ':00').tolist())
    .add_yaxis('Data volumn', hourcount['count'].tolist())
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Hourly data volumn"),
        datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(range_start = 0,range_end = 100,
                                        
                                        
                                        )
    )
    .set_series_opts(label_opts= opts.LabelOpts(distance = 10,
                                                font_size = 10,
                                                rotate = 30
                                               )
                    )
    # .render("Hourly data volumn.html")
)
make_snapshot(snapshot,c.render(),"Hourly data volumn.png")
#c.render_notebook()

如果出现

 No phantomjs found in your PATH. Please install it! pyecharts导出图片报错Windows

回看步骤2

<think>好的,我现在需要帮助用户使用pyecharts从CSV文件读取数据并生成漏斗图。首先,用户之前的问题是关于如何用pandas读取CSV并用matplotlib和plotly绘制漏斗图,现在他想切换到pyecharts。用户提供了三个引用,其中提到pyecharts的基本使用方法和安装步骤,但主要需要参考用户当前的需求。 首先,我需要确定用户的需求:从CSV读取数据,用pyecharts生成漏斗图。用户可能需要示例代码,以及步骤说明。根据之前的回答,用户可能已经熟悉pandas,所以可能需要用pandas读取CSV,然后处理数据传递给pyecharts。 接下来,我需要回忆pyecharts中漏斗图的用法。根据引用中的信息,pyecharts使用add_xaxis和add_yaxis来添加数据,设置全局选项等。漏斗图应该对应Funnel类。需要确认Funnel的参数,比如数据格式,是否需要排序。 然后,考虑CSV的结构。通常漏斗图的数据是阶段和对应的数值,例如阶段:浏览、加购、支付,数值递减。需要确保数据按正确的顺序排列,可能降序或升序,根据pyecharts的要求。比如,在plotly中可能需要升序,而pyecharts可能不同,需要查看文档或示例。 然后,步骤应该是:读取CSV,处理数据(排序),创建Funnel对象,添加数据,设置选项,渲染成HTML。用户可能需要知道如何处理数据,例如用pandas读取后提取两列,转化为列表。 示例代码部分,我需要导入必要的库,比如pandas和pyecharts的Funnel。然后读取CSV,可能对数据进行排序,比如按数值降序排列,因为漏斗图通常是从大到小。然后创建Funnel实例,添加x轴和y轴的数据。注意,pyecharts的Funnel可能需要x是阶段名称,y是数值,或者反过来,需要确认参数。根据pyecharts文档,Funnel的add方法参数是系列名称,数据对列表,所以可能需要将数据转换为[(stage1, value1), (stage2, value2)]的形式。 另外,设置全局选项,比如标题、工具提示等,可能需要使用set_global_opts方法,设置标题、图例、提示框等。最后渲染为HTML文件。 用户可能还关心如何调整样式,比如颜色、标签显示,漏斗的排序方向,是否需要显示转化率等。在示例代码中,可以加入这些配置选项,比如设置标签显示数值和百分比,调整颜色,排序方式等。 还需要注意数据预处理,比如检查CSV是否存在缺失值,是否需要处理,但示例中可能假设数据是干净的。此外,可能需要提示用户安装pyecharts,虽然用户已经提到安装过,但代码示例中还是可以加上注释。 最后,要确保代码正确,比如正确的导入语句,数据传递方式,以及生成HTML后的查看方式。可能还需要对比pyecharts和其他库(如plotly)的优势,比如交互性,但用户主要需要pyecharts的解决方案。 总结步骤: 1. 安装pyecharts(如果需要)。 2. 读取CSV,提取阶段和数值列。 3. 数据排序(按数值降序)。 4. 创建Funnel对象,添加数据。 5. 配置图表选项,如标题、标签、工具提示、颜色。 6. 渲染为HTML文件。 7. 提供扩展优化建议,如多系列数据、动态排序、导出图片等。 可能遇到的问题:数据列名不正确,需要用户根据实际CSV调整;pyecharts版本问题,确保使用正确的语法;漏斗图的阶段顺序是否正确影响显示效果。需要确保代码示例清晰,并包含必要的注释,方便用户理解。</think>### 分步解决方案:使用PyEcharts绘制CSV数据漏斗图 --- #### 步骤1:准备CSV数据 假设CSV文件`funnel_data.csv`格式如下: ```csv stage,value 浏览,1000 加购,600 支付,300 客服咨询,150 ``` --- #### 步骤2:完整实现代码 ```python import pandas as pd from pyecharts.charts import Funnel from pyecharts import options as opts # 1. 读取CSV文件 data = pd.read_csv("funnel_data.csv") # 2. 数据预处理(按数值降序排列) data = data.sort_values(by="value", ascending=False) stages = data["stage"].tolist() values = data["value"].tolist() # 3. 创建漏斗图对象 funnel = ( Funnel() .add( series_name="转化阶段", # 系列名称 data_pair=[list(z) for z in zip(stages, values)], # 数据对格式:[(阶段,数值),...] gap=2, # 层间距 label_opts=opts.LabelOpts( position="inside", # 标签显示位置 formatter="{b}: {c} ({d}%)" # 格式:阶段: 数值 (百分比) ), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item") # 提示框配置 ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title="用户转化漏斗分析", subtitle="数据来源: CSV文件" ), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="15%") # 图例位置 ) ) # 4. 生成HTML文件 funnel.render("funnel_chart.html") ``` --- ### 关键配置说明 1. **数据格式**: - 必须转换为`[(stage1, value1), (stage2, value2)]`格式的列表 - 通过`zip(stages, values)`组合数据对,确保阶段与数值一一对应[^1] 2. **核心参数**: ```python .add( series_name="名称", # 必填,用于图例显示 data_pair=数据对, # 必填,数据内容 gap=2, # 可选,控制层间距 sort_="descending" # 默认降序排列(可改为"ascending") ) ``` 3. **样式优化**: ```python label_opts=opts.LabelOpts( position="inside", font_size=14, color="white" ), itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts( border_color="#fff", # 边框颜色 border_width=1 # 边框粗细 ) ``` --- ### 效果增强技巧 1. **多系列对比**(适用于多组数据): ```python # 假设读取了data1和data2两个数据集 funnel.add(series_name="2023年", data_pair=data1) funnel.add(series_name="2024年", data_pair=data2) ``` 2. **动态排序**: ```python # 在数据预处理阶段添加转化率计算 data["conversion_rate"] = data["value"].pct_change() * 100 ``` 3. **导出图片**: ```python from pyecharts.render import make_snapshot from snapshot_selenium import snapshot make_snapshot(snapshot, funnel.render(), "funnel.png") ``` --- ### 与其他库对比 | 特性 | PyEcharts | Matplotlib | Plotly | |--------------------|------------------------------------|--------------------------|--------------------| | 交互性 | ✅ 支持鼠标悬停/点击事件 | ❌ 静态图表 | ✅ 完全交互 | | 代码复杂度 | ⭐⭐ 中等 | ⭐⭐⭐ 高 | ⭐ 低 | | 输出格式 | HTML/PNG/JPG | PNG/JPG/SVG | HTML/在线托管 | | 多数据源支持 | ✅ CSV/Excel/数据库 | ✅ 需自行处理 | ✅ 直接支持 | --- ### 注意事项 1. 确保CSV文件**首行是列名**,且包含`stage`和`value`两列 2. 如果数值顺序异常,检查`sort_values(ascending=False)`排序逻辑 3. 图表文件默认生成在**当前工作目录**,可通过绝对路径指定位置 ---
评论 6
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值