Pyecharts基本图:雷达图

软件测试|使用Python绘制雷达图(二) 之前我们用matplotlib绘制了雷达图,可能代码量会相对多一些,今天我想起了我们之前介绍过的pyecharts,这个绘图神器,也是支持绘制雷达图的,今天我们来看看实现起来会不会更简单。我们还是以买车的朋友选择来作为我们的数据进行绘制。本文主要介绍了使用pyecharts绘制雷达图的方法,相比于matplotlib,pyecharts更加方便一些,对于不同对象的对比更为方便,可以隐藏部分对象,同时,可以对不同维度设置不同的范围,对于差距较小的维度,可以展示出更微小直观的差距。更多技术文章。 阅读详情
AI摘要

本文聚焦于Pyecharts中雷达图的使用。介绍了Radar类、add_schema函数、add函数等相关内容,还给出了基本雷达图、空气质量展示、角度半径轴等例子,展示了雷达图的常用情况和具体案例。

Pyecharts基本图:雷达图



前言

本文主要是展示了Pyecharts雷达图的简单使用以及例子。


一. Radar:雷达图

1.2 Radar 类

# class pyecharts.charts.Radar
class Radar(
    # 初始化配置项,参考 `global_options.InitOpts`
    init_opts: opts.InitOpts = opts.InitOpts()
)

1.2 add_schema 函数

# func pyecharts.charts.Radar.add_schema
def add_schema(
    # 雷达指示器配置项列表,参考 `RadarIndicatorItem`
    schema: Sequence[Union[opts.RadarIndicatorItem, dict]],

    # 雷达图绘制类型,可选 'polygon' 和 'circle'
    shape: Optional[str] = None,

    # 雷达的中心(圆心)坐标,数组的第一项是横坐标,第二项是纵坐标。
    # 支持设置成百分比,设置成百分比时第一项是相对于容器宽度,第二项是相对于容器高度。
    center: Optional[types.Sequence] = None,

    # 文字样式配置项,参考 `series_options.TextStyleOpts`
    textstyle_opts: Union[opts.TextStyleOpts, dict] = opts.TextStyleOpts(),

    # 分割线配置项,参考 `series_options.SplitLineOpts`
    splitline_opt: Union[opts.SplitLineOpts, dict] = opts.SplitLineOpts(is_show=True),

    # 分隔区域配置项,参考 `series_options.SplitAreaOpts`
    splitarea_opt: Union[opts.SplitAreaOpts, dict] = opts.SplitAreaOpts(),

    # 坐标轴轴线配置项,参考 `global_options.AxisLineOpts`
    axisline_opt: Union[opts.AxisLineOpts, dict] = opts.AxisLineOpts(),

    # 极坐标系的径向轴。参考 `basic_charts.RadiusAxisOpts`
    radiusaxis_opts: types.RadiusAxis = None,

    # 极坐标系的角度轴。参考 `basic_charts.AngleAxisOpts`
    angleaxis_opts: types.AngleAxis = None,

    # 极坐标系配置,参考 `global_options.PolorOpts`
    polar_opts: types.Polar = None,
)

1.3 add 函数

# func pyecharts.charts.Radar.add
def add(
    # 系列名称,用于 tooltip 的显示,legend 的图例筛选。
    series_name: str,

    # 系列数据项
    data: types.Sequence[types.Union[opts.RadarItem, dict]],

    # 是否选中图例
    is_selected: bool = True,

    # ECharts 提供的标记类型包括 'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangle', 
    # 'diamond', 'pin', 'arrow', 'none'
    # 可以通过 'image://url' 设置为图片,其中 URL 为图片的链接,或者 dataURI。
    symbol: Optional[str] = None,

    # 系列 label 颜色
    color: Optional[str] = None,

    # 标签配置项,参考 `series_options.LabelOpts`
    label_opts: opts.LabelOpts = opts.LabelOpts(),

    # 线样式配置项,参考 `series_options.LineStyleOpts`
    linestyle_opts: opts.LineStyleOpts = opts.LineStyleOpts(),

    # 区域填充样式配置项,参考 `series_options.AreaStyleOpts`
    areastyle_opts: opts.AreaStyleOpts = opts.AreaStyleOpts(),

    # 提示框组件配置项,参考 `series_options.TooltipOpts`
    tooltip_opts: Union[opts.TooltipOpts, dict, None] = None,
)

1.4 RadarIndicatorItem

# class pyecharts.options.RadarIndicatorItem
class RadarIndicatorItem(
    # 指示器名称。
    name: Optional[str] = None,

    # 指示器的最大值,可选,建议设置
    min_: Optional[Numeric] = None,

    # 指示器的最小值,可选,默认为 0。
    max_: Optional[Numeric] = None,

    # 标签特定的颜色。
    color: Optional[str] = None,
)

1.5 雷达图数据项

class RadarItem(
    # 数据项名称
    name: Optional[str] = None,

    # 单个数据项的数值。
    value: Optional[Numeric] = None,

    # 单个数据标记的图形。
    symbol: Optional[str] = None,

    # 单个数据标记的大小
    symbol_size: Union[Sequence[Numeric], Numeric] = None,

    # 单个数据标记的旋转角度(而非弧度)。
    symbol_rotate: Optional[Numeric] = None,

    # 如果 symbol 是 path:// 的形式,是否在缩放时保持该图形的长宽比。
    symbol_keep_aspect: bool = False,

    # 单个数据标记相对于原本位置的偏移。
    symbol_offset: Optional[Sequence] = None,

    # 标签配置项,参考 `series_options.LabelOpts`
    label_opts: Union[LabelOpts, dict, None] = None,

    # 图元样式配置项,参考 `series_options.ItemStyleOpts`
    itemstyle_opts: Union[ItemStyleOpts, dict, None] = None,

    # 提示框组件配置项,参考 `series_options.TooltipOpts`
    tooltip_opts: Union[TooltipOpts, dict, None] = None,

    # 线样式配置项,参考 `series_options.LineStyleOpts`
    linestyle_opts: Union[LineStyleOpts, dict, None] = None,

    # 区域填充样式配置项,参考 `series_options.AreaStyleOpts`
    areastyle_opts: Union[AreaStyleOpts, dict, None] = None,
)

二. 例子

2.1 基本雷达图

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Radar

"""
Gallery 使用 pyecharts 1.1.0
参考地址: https://echarts.apache.org/examples/editor.html?c=radar

目前无法实现的功能:

1、雷达图周围的图例的 textStyle 暂时无法设置背景颜色
"""
v1 = [[4300, 10000, 28000, 35000, 50000, 19000]]
v2 = [[5000, 14000, 28000, 31000, 42000, 21000]]

(
    Radar(init_opts=opts.InitOpts(width="1280px", height="720px", bg_color="#CCCCCC"))
    .add_schema(
        schema=[
            opts.RadarIndicatorItem(name="销售(sales)", max_=6500),
            opts.RadarIndicatorItem(name="管理(Administration)", max_=16000),
            opts.RadarIndicatorItem(name="信息技术(Information Technology)", max_=30000),
            opts.RadarIndicatorItem(name="客服(Customer Support)", max_=38000),
            opts.RadarIndicatorItem(name="研发(Development)", max_=52000),
            opts.RadarIndicatorItem(name="市场(Marketing)", max_=25000),
        ],
        splitarea_opt=opts.SplitAreaOpts(
            is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)
        ),
        textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"),
    )
    .add(
        series_name="预算分配(Allocated Budget)",
        data=v1,
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#CD0000"),
    )
    .add(
        series_name="实际开销(Actual Spending)",
        data=v2,
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#5CACEE"),
    )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="基础雷达图"), legend_opts=opts.LegendOpts()
    )
    .render("basic_radar_chart.html")
)

基础雷达图

2.2 空气质量展示

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Radar

value_bj = [
    [55, 9, 56, 0.46, 18, 6, 1],
    [25, 11, 21, 0.65, 34, 9, 2],
    [56, 7, 63, 0.3, 14, 5, 3],
    [33, 7, 29, 0.33, 16, 6, 4],
    [42, 24, 44, 0.76, 40, 16, 5],
    [82, 58, 90, 1.77, 68, 33, 6],
    [74, 49, 77, 1.46, 48, 27, 7],
    [78, 55, 80, 1.29, 59, 29, 8],
    [267, 216, 280, 4.8, 108, 64, 9],
    [185, 127, 216, 2.52, 61, 27, 10],
    [39, 19, 38, 0.57, 31, 15, 11],
    [41, 11, 40, 0.43, 21, 7, 12],
]
value_sh = [
    [91, 45, 125, 0.82, 34, 23, 1],
    [65, 27, 78, 0.86, 45, 29, 2],
    [83, 60, 84, 1.09, 73, 27, 3],
    [109, 81, 121, 1.28, 68, 51, 4],
    [106, 77, 114, 1.07, 55, 51, 5],
    [109, 81, 121, 1.28, 68, 51, 6],
    [106, 77, 114, 1.07, 55, 51, 7],
    [89, 65, 78, 0.86, 51, 26, 8],
    [53, 33, 47, 0.64, 50, 17, 9],
    [80, 55, 80, 1.01, 75, 24, 10],
    [117, 81, 124, 1.03, 45, 24, 11],
    [99, 71, 142, 1.1, 62, 42, 12],
]
c_schema = [
    {"name": "AQI", "max": 300, "min": 5},
    {"name": "PM2.5", "max": 250, "min": 20},
    {"name": "PM10", "max": 300, "min": 5},
    {"name": "CO", "max": 5},
    {"name": "NO2", "max": 200},
    {"name": "SO2", "max": 100},
]
c = (
    Radar()
    .add_schema(schema=c_schema, shape="circle")
    .add("北京", value_bj, color="#f9713c")
    .add("上海", value_sh, color="#b3e4a1")
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Radar-空气质量"))
    .render("radar_air_quality.html")
)

空气质量展示

2.3 角度半径轴

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Radar

data = [{"value": [4, -4, 2, 3, 0, 1], "name": "预算分配"}]
c_schema = [
    {"name": "销售", "max": 4, "min": -4},
    {"name": "管理", "max": 4, "min": -4},
    {"name": "技术", "max": 4, "min": -4},
    {"name": "客服", "max": 4, "min": -4},
    {"name": "研发", "max": 4, "min": -4},
    {"name": "市场", "max": 4, "min": -4},
]
c = (
    Radar()
    .set_colors(["#4587E7"])
    .add_schema(
        schema=c_schema,
        shape="circle",
        center=["50%", "50%"],
        radius="80%",
        angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts(
            min_=0,
            max_=360,
            is_clockwise=False,
            interval=5,
            axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=False),
            axislabel_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
            axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=False),
            splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=False),
        ),
        radiusaxis_opts=opts.RadiusAxisOpts(
            min_=-4,
            max_=4,
            interval=2,
            splitarea_opts=opts.SplitAreaOpts(
                is_show=True, areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)
            ),
        ),
        polar_opts=opts.PolarOpts(),
        splitarea_opt=opts.SplitAreaOpts(is_show=False),
        splitline_opt=opts.SplitLineOpts(is_show=False),
    )
    .add(
        series_name="预算",
        data=data,
        areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.1),
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=1),
    )
    .render("radar_angle_radius_axis.html")
)

角度半径轴


总结

本文主要是展示了Pyecharts雷达图的常用情况和案例。

利用pyecharts绘制雷达图的案例(含参数解释) 雷达图,python,pyecharts,数据可视化,绘图 阅读详情

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红目香薰 2115

chatgpt赋能Python-pyecharts_雷达图

雷达图是一种常用的数据可视化工具,通常用于比较量度数据之间的关系。雷达图通常由一组放射线、每个放射线的数据系列和一个共同中心点组成。最终,雷达图将数据表示为每个数据系列的分数或度数。Pyecharts雷达图是一种基于Python的工具,提供了创建雷达图的简单方法。它使用星形图形式来表示有关单个主题的不同数据点及其排名。本文由chatgpt生成,文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型,只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的。

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用Python pyecharts v1.x 绘制图形(二):折线图、折线面积图、散点图、雷达图、箱线图、词云图

文章目录关于pyecharts折线图折线面积图散点图雷达图箱线图词云图其他 关于pyecharts pyecharts是一个用于生成echart(百度开源的数据可视化javascript库)图表的类库。 pyecharts 分为 v0.5.x 和 v1.x 两个大版本,版本不兼容,本篇所有的案例基于pyecharts v1.6.2。 chart.render()成的html文件,会导入echar...

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