Python与数据（二）——数据可视化pyecharts

什么是pyecharts

pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒。
pyecharts的github地址在这里：https://github.com/pyecharts/pyecharts

安装

pyecharts

python3.6版本以上就能使用V1版本了，并且V1和V0.5x版本不兼容（V0.5x版本已不再维护），所以我这边直接装的V1以上版本
pip安装

sudo pip install pyecharts -U

pyecharts做出的图是以html格式保存的，如果想以图片的形式进行保存，还需要装下面的库和插件：

snapshot_selenium

用于保存图片
pip安装

sudo pip3.7 install snapshot_selenium

chromedriver

因为我使用的是chrome浏览器，所以就装的chromedriver，其他浏览器也有相应的webdriver
如果装了谷歌浏览器，那输入下面命令：

google-chrome -version

然后可以看到对应的谷歌版本，比如我就是Google Chrome 69.0.3497.92，然后就可以下载对应的版本了http://npm.taobao.org/mirrors/chromedriver/，点一个版本进去，然后里面有一个notes.txt文件，上面会显示该driver版本适用于哪些版本的浏览器，找到符合自己的，下载即可
比如我，是2.42版本：

wget -N http://chromedriver.storage.googleapis.com/2.42/chromedriver_linux64.zip

将下载下来的压缩包解压，然后输入以下：

sudo mv chromedriver /usr/bin
ll /usr/bin/chromedriver

ok了

Github Demo

先试跑一下github上给出的代码。
也就是这一份：

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

# V1 版本开始支持链式调用
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
    .add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
    .add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
)
bar.render()

会生成一个html文件，浏览器打开后，如下所示：
（关于Ubuntu下如何录制gif动图：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41433316/article/details/103917149）

下面是生成图片的demo：

from snapshot_selenium import snapshot as driver

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


def bar_chart() -> Bar:
    c = (
        Bar()
        .add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
        .add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
        .add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
        .reversal_axis()
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-测试渲染图片"))
    )
    return c

# 需要安装 snapshot-selenium 或者 snapshot-phantomjs
make_snapshot(driver, bar_chart().render(), "bar.png")

Demo看完后，下面就是进一步的学习了

图表

先给出学习教程：https://pyecharts.org/#/zh-cn/
以及要知晓pyecharts给出的图表类型：

名称	说明	名称	说明	名称	说明
Bar	柱状图/条形图	Bar3D	3D 柱状图	Boxplot	箱形图
EffectScatter	带有涟漪特效动画的散点图	Funnel	漏斗图	Gauge	仪表盘
Geo	地理坐标系	Graph	关系图	HeatMap	热力图
Kline	K线图	Line	折线/面积图	Line3D	3D 折线图
Liquid	水球图	Map	地图	Parallel	平行坐标系
Pie	饼图	Polar	极坐标系	Radar	雷达图
Sankey	桑基图	Scatter	散点图	Scatter3D	3D 散点图
ThemeRiver	主题河流图	WordCloud	词云图

此外，用户可自定义图表类型：

• Grid 类：并行显示多张图
• Overlap 类：结合不同类型图表叠加画在同张图上
• Page 类：同一网页按顺序展示多图
• Timeline 类：提供时间线轮播多张图

直角坐标系图表

Bar：柱状图/条形图

新增X轴数据：

def add_xaxis(
    # X 轴数据项
    xaxis_data: Sequence
)

新增Y轴数据：

def add_yaxis(
    # 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选。
    series_name: str,

    # 系列数据
    yaxis_data: Sequence[Numeric, opts.BarItem, dict],

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

    # 使用的 x 轴的 index，在单个图表实例中存在多个 x 轴的时候有用。
    xaxis_index: Optional[Numeric] = None,

    # 使用的 y 轴的 index，在单个图表实例中存在多个 y 轴的时候有用。
    yaxis_index: Optional[Numeric] = None,

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

    # 数据堆叠，同个类目轴上系列配置相同的　stack　值可以堆叠放置。
    stack: Optional[str] = None,

    # 同一系列的柱间距离，默认为类目间距的 20%，可设固定值
    category_gap: Union[Numeric, str] = "20%",

    # 不同系列的柱间距离，为百分比（如 '30%'，表示柱子宽度的 30%）。
    # 如果想要两个系列的柱子重叠，可以设置 gap 为 '-100%'。这在用柱子做背景的时候有用。
    gap: Optional[str] = None,

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

    # 标记点配置项，参考 `series_options.MarkPointOpts`
    markpoint_opts: Union[opts.MarkPointOpts, dict, None] = None,

    # 标记线配置项，参考 `series_options.MarkLineOpts`
    markline_opts: Union[opts.MarkLineOpts, dict, None] = None,

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

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

def set_global_opts 全局配置设置

鉴于那个教程里面写的很全，所以这边我只贴几个我觉得可能比较常用的：
首先是导入的模块：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.commons.utils import JsCode

#pyecharts提供的数据，用自己数据作图可不导入该模块：
from pyecharts.faker import Faker	

# 如果要保存为图片：
from snapshot_selenium import snapshot as driver
from pyecharts.render import make_snapshot

基本示例

def bar_base() -> Bar:
    c = (
        Bar()
        .add_xaxis(Faker.choose())
        .add_yaxis("商家A", Faker.values())
        .add_yaxis("商家B", Faker.values())
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题"))
    )
    return c
bar_base().render('基本示例.html')

结果图就是demo的结果

背景图

def bar_base_with_custom_background_image() -> Bar:
    c = (
        Bar(
            init_opts=opts.InitOpts(
                bg_color={
   
                    "type": "pattern",
                    "image": JsCode("img"),
                    "repeat": "no-repeat",
                }
            )
        )
        .add_xaxis(Faker.choose())
        .add_yaxis("商家A", Faker.values())