Pyecharts配置项

Pyecharts配置项



前言

本文主要展示我们在画图时,需要准备好的一些图形配置内容,当然了,如果仅仅是画一些简单的图形的话,这些东西完全可以忽略,因为根本用不到哈,但是对于一些有趣的图形较为复杂,这里先详细记下笔记。


一. 全局配置项

配置项章节应该配合图表类型章节中的例子一起看比较好。
全局配置项可通过 set_global_opts 方法设置

常见配置项

这里一共有31中组件,这里详细写几种还比较常用的组件,至于以后遇到需要画特别特殊的图形
的话,再继续学习一下。其实对于组件里面大多数参数使用默认就好了,实际在运用的时候只有少数甚至个别的参数需要你重新设定一下。

组件类组件名
AnimationOptsEcharts 画图动画配置项
InitOpts初始化配置项
ToolBoxFeatureSaveAsImagesOpts工具箱保存图片配置项
ToolBoxFeatureRestoreOpts工具箱还原配置项
ToolBoxFeatureDataViewOpts工具箱数据视图工具
ToolBoxFeatureDataZoomOpts工具箱区域缩放配置项
ToolBoxFeatureMagicTypeOpts工具箱动态类型切换配置项
ToolBoxFeatureBrushOpts工具箱选框组件配置项
ToolBoxFeatureOpts工具箱工具配置项
ToolboxOpts工具箱配置项
BrushOpts区域选择组件配置项
TitleOpts标题配置项
DataZoomOpts区域缩放配置项
LegendOpts图例配置项
VisualMapOpts视觉映射配置项
TooltipOpts提示框配置项
AxisLineOpts坐标轴轴线配置项
AxisTickOpts坐标轴刻度配置项
AxisPointerOpts坐标轴指示器配置项
AxisOpts坐标轴配置项
SingleAxisOpts单轴配置项
GraphicGroup原生图形元素组件
GraphicItem原生图形配置项
GraphicBasicStyleOpts原生图形基础配置项
GraphicShapeOpts原生图形形状配置项
GraphicImage原生图形图片配置项
GraphicImageStyleOpts原生图形图片样式配置项
GraphicText原生图形文本配置项
GraphicTextStyleOpts原生图形文本样式配置项
GraphicRect原生图形矩形配置项
PolarOpts极坐标系配置

注: 其中最常用的几个组件为 初始化配置项, 标题配置项图例配置项工具箱配置项视觉映射配置项提示框配置项区域缩放配置项 比较常用一些。

1.初始化配置项 : InitOpts

参数名称默认设定值参数解释
width900px图表画布宽度,css 长度单位
height500px图表画布高度,css 长度单位
chart_idNone图表 ID,图表唯一标识,用于在多图表时区分
rendererRenderType.CANVAS渲染风格,可选 “canvas”, “svg”
page_title“Awesome-pyecharts”网页标题
theme“white”图表主题
bg_colorNone图表背景颜色
animation_optsAnimationOpts()画图动画初始化配置

2.标题配置项 : TitleOpts

参数名称默认设定值参数解释
titleNone主标题文本,支持使用 \n 换行
title_linkNone主标题跳转 URL 链接
subtitleNone副标题文本,支持使用 \n 换行
pos_leftNonetitle 组件离容器左侧的距离, left 的值可以是像 20 这样的具体像素值,可以是像 ‘20%’ 这样相对于容器高宽的百分比, 也可以是 ‘top’, ‘middle’, ‘bottom’
padding5标题内边距,单位px,默认各方向内边距为5,接受数组分别设定上右下左边距
item_gap10主副标题之间的间距
title_textstyle_optsNone主标题字体样式配置项

3.图例配置项

参数名称默认设定值参数解释
type_None图例的类型。可选值:‘plain’:普通图例。缺省就是普通图例;‘scroll’:可滚动翻页的图例。当图例数量较多时可以使用。
is_showTrue是否显示图例组件
pos_leftNone图例组件离容器左侧的距离。
orientNone图例列表的布局朝向。可选:‘horizontal’, ‘vertical’
padding5图例内边距,单位px,默认各方向内边距为5
item_gap10图例每项之间的间隔。横向布局时为水平间隔,纵向布局时为纵向间隔。
item_width25图例标记的图形宽度。
item_height14图例标记的图形高度。
inactive_colorNone图例关闭时的颜色。默认是 #ccc

4.工具箱配置项 : ToolboxOpts

参数名称默认设定值参数解释
is_showTrue是否显示工具栏组件
orient“horizontal”工具栏 icon 的布局朝向,可选:‘horizontal’, ‘vertical’
pos_left“80%”工具栏组件离容器左侧的距离
featureToolBoxFeatureOpts()各工具配置项

5.视觉映射配置项 : VisualMapOpts

参数名称默认设定值参数解释
is_showTrue是否显示视觉映射配置
type_“color”映射过渡类型,可选,“color”, “size”
range_textNone两端的文本,如[‘High’, ‘Low’]
range_colorNonevisualMap 组件过渡颜色
range_sizeNonevisualMap 组件过渡 symbol 大小
range_opacityNonevisualMap 图元以及其附属物(如文字标签)的透明度
orient“vertical”如何放置 visualMap 组件,水平(‘horizontal’)或者竖直(‘vertical’)
pos_leftNonevisualMap 组件离容器左侧的距离。left 的值可以是像 20 这样的具体像素值,可以是像 ‘20%’ 这样相对于容器高宽的百分比,也可以是 ‘left’, ‘center’, ‘right’。
split_number5对于连续型数据,自动平均切分成几段。默认为5段。连续数据的范围需要 max 和 min 来指定
is_calculableTrue是否显示拖拽用的手柄(手柄能拖拽调整选中范围)
piecesNone自定义的每一段的范围,以及每一段的文字,以及每一段的特别的样式。
item_width0图形的宽度,即长条的宽度
item_height0图形的高度,即长条的高度
background_colorNonevisualMap 组件的背景色
border_colorNonevisualMap 组件的边框颜色
border_width0visualMap 边框线宽,单位px
textstyle_optsNone文字样式配置项

6.提示框配置项 : TooltipOpts

参数名称默认设定值参数解释
is_showTrue是否显示提示框组件,包括提示框浮层和 axisPointer
positionNone提示框浮层的位置,默认不设置时位置会跟随鼠标的位置
background_colorNone提示框浮层的背景颜色
border_colorNone提示框浮层的边框颜色
border_width0提示框浮层的边框宽
textstyle_optsTextStyleOpts(font_size=14)文字样式配置项

7.区域缩放配置项 : DataZoomOpts

参数名称默认设定值参数解释
is_showTrue是否显示 组件。如果设置为 false,不会显示,但是数据过滤的功能还存在
type_“slider”组件类型,可选 “slider”, “inside”
is_realtimeTrue拖动时,是否实时更新系列的视图。如果设置为 false,则只在拖拽结束的时候更新
range_start20数据窗口范围的起始百分比。范围是:0 ~ 100。表示 0% ~ 100%
start_valueNone数据窗口范围的起始数值。如果设置了 start 则 startValue 失效。
orient“horizontal”布局方式是横还是竖。不仅是布局方式,对于直角坐标系而言,也决定了,缺省情况控制横向数轴还是纵向数轴:可选值为:‘horizontal’, ‘vertical’
pos_leftNonedataZoom-slider 组件离容器左侧的距离
filter_mode“filter”dataZoom 的运行原理是通过数据过滤以及在内部设置轴的显示窗口来达到数据窗口缩放的效果。 ‘filter’:当前数据窗口外的数据,被过滤掉。即会影响其他轴的数据范围。每个数据项,只要有一个维度在数据窗口外,整个数据项就会被过滤掉。 ‘weakFilter’:当前数据窗口外的数据,被过滤掉。即会影响其他轴的数据范围。每个数据项,只有当全部维度都在数据窗口同侧外部,整个数据项才会被过滤掉。 ‘empty’:当前数据窗口外的数据,被设置为空。即不会影响其他轴的数据范围。‘none’: 不过滤数据,只改变数轴范围。

二. 系列配置项

这里一共有17中系列的配置项,主要是对图形的一个细节的把控,同样,基本是默认设定就够用了,具体需要特殊图形时,再来详细学习,这里主要详细记下我见过的图形里面可能会用到的几个的笔记。

1.图元样式配置项 : ItemStyleOpts

参数名称默认设定值参数解释
colorNone图形的颜色。 颜色可以使用 RGB 表示,比如 ‘rgb(128, 128, 128)’,如果想要加上 alpha 通道表示不透明度, 可以使用 RGBA,比如 ‘rgba(128, 128, 128, 0.5)’,也可以使用十六进制格式,比如 ‘#ccc’。 除了纯色之外颜色也支持渐变色和纹理填充
color0None阴线 图形的颜色
border_colorNone图形的描边颜色。支持的颜色格式同 color,不支持回调函数
border_color0None阴线 图形的描边颜色
border_widthNone描边宽度,默认不描边
border_typeNone边界类型,支持 ‘dashed’, ‘dotted’
opacityNone图形透明度。支持从 0 到 1 的数字,为 0 时不绘制该图形
area_colorNone区域的颜色

2.文字样式配置项 : TextStyleOpts

参数名称默认设定值参数解释
colorNone文字颜色
font_styleNone文字字体的风格, 可选:‘normal’,‘italic’,‘oblique’
font_weightNone主标题文字字体的粗细,可选:‘normal’,‘bold’,‘bolder’,‘lighter’
font_familyNone文字的字体系列,还可以是 ‘serif’ , ‘monospace’, ‘Arial’, ‘Courier New’, ‘Microsoft YaHei’, …
font_sizeNone文字的字体大小
alignNone文字水平对齐方式,默认自动
vertical_alignNone文字垂直对齐方式,默认自动
line_heightNone行高
background_colorNone文字块背景色。可以是直接的颜色值,例如:’#123234’, ‘red’, ‘rgba(0,23,11,0.3)’
border_colorNone文字块边框颜色
border_widthNone文字块边框宽度
paddingNone文字块的内边距
widthNone文字块的宽度
heightNone文字块的高度
richNone在 rich 里面,可以自定义富文本样式。利用富文本样式,可以在标签中做出非常丰富的效果

3.标签配置项 : LabelOpts

参数名称默认设定值参数解释
is_showTrue是否显示标签
position“top”标签的位置。可选’top’,‘left’,‘right’,‘bottom’,‘inside’,‘insideLeft’,‘insideRight’,‘insideTop’,‘insideBottom’, ‘insideTopLeft’,‘insideBottomLeft’, ‘insideTopRight’,‘insideBottomRight’
colorNone文字的颜色。 如果设置为 ‘auto’,则为视觉映射得到的颜色,如系列色
font_size12文字的字体大小
font_styleNone文字字体的风格,可选: ‘normal’,‘italic’,‘oblique’
font_weightNone文字字体的粗细,可选: ‘normal’,‘bold’,‘bolder’,‘lighter’
font_familyNone文字的字体系列,还可以是 ‘serif’ , ‘monospace’, ‘Arial’, ‘Courier New’, ‘Microsoft YaHei’, …
rotateNone标签旋转。从 -90 度到 90 度。正值是逆时针
margin0刻度标签与轴线之间的距离
horizontal_alignNone文字水平对齐方式,默认自动。可选: ‘left’,‘center’,‘right’
vertical_alignNone文字垂直对齐方式,默认自动。可选: ‘top’,‘middle’,‘bottom’
formatterNone标签内容格式器,支持字符串模板和回调函数两种形式,字符串模板与回调函数返回的字符串均支持用 \n 换行

总结

本文主要是记录了在画图时,可能会用上的配置项的参数设定,具体该怎么用,到时候画图时,再结合例子实践一下。

### Pyecharts 创建大屏可视化的示例教程 #### 准备工作 为了实现基于 Pyecharts 的大屏可视化,首先需要安装 `pyecharts` 库以及相关依赖项。可以通过以下命令完成安装: ```bash pip install pyecharts ``` 此外,如果希望将生成的大屏嵌入到 Web 页面中,则可能还需要了解 HTML 和 JavaScript 基础。 --- #### 数据准备 在构建大屏之前,需准备好要展示的数据集。这些数据通常来源于数据库查询、API 接口调用或其他文件形式(如 CSV 或 JSON)。以下是简单的数据样例: ```python data = [ {"name": "北京", "value": 100}, {"name": "上海", "value": 80}, {"name": "广州", "value": 70}, {"name": "深圳", "value": 60} ] ``` --- #### 构建单个图表 Pyecharts 提供了多种类型的图表组件,可以根据需求选择合适的图表类型。下面以地图为例说明如何创建单一图表: ```python from pyecharts.charts import Map from pyecharts import options as opts # 地图数据初始化 map_chart = ( Map() .add( series_name="城市分布", data_pair=[(item["name"], item["value"]) for item in data], maptype="china" ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="中国城市数据分析"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200, is_piecewise=True), ) ) # 渲染为HTML文件 map_chart.render("city_distribution.html") ``` 上述代码展示了如何利用 `Map()` 方法绘制一张中国的地理热力图[^3]。 --- #### 整合多个图表 对于复杂的大屏场景,往往需要在一个页面上集成多个不同类型的图表。这可通过 Page 类实现布局管理: ```python from pyecharts.charts import Bar, Line, Pie, Page def create_bar(): bar = ( Bar() .add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]) .add_yaxis("商家A", [randint(10, 100) for _ in range(6)]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="商品销售量")) ) return bar def create_line(): line = ( Line() .add_xaxis([f"{i}月" for i in range(1, 13)]) .add_yaxis("销量趋势", [randint(50, 200) for _ in range(12)]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="年度销量走势")) ) return line page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout) page.add(create_bar(), create_line()) page.render("multi_charts_screen.html") ``` 此部分演示了如何组合柱状图和折线图形成一个多视图界面[^2]。 --- #### 自定义样式与交互效果 除了基本的功能外,还可以进一步调整颜色主题、字体大小以及其他视觉属性来增强用户体验。例如设置全局配置参数或者引入外部 CSS 文件来自定义外观风格。 另外值得注意的是,所有的图表都支持动态加载新数据并实时刷新显示结果,这对于监控系统状态尤其有用[^1]。 --- #### 部署至线上环境 当本地开发完成后,可借助 Flask/Django 等框架把最终作品部署出去供大家访问。具体操作流程包括但不限于编写路由规则、处理静态资源请求等方面的内容。 ---
评论 1
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