【Python】pyecharts 模块 ① ( ECharts 简介 | pyecharts 简介 | pyecharts 中文网站 | pyecharts 画廊网站 | pyecharts 画 )

2023-07-19 20:48:08


pyecharts 画廊网站 : https://gallery.pyecharts.org/#/





一、pyecharts 模块




1、ECharts 简介


ECharts 官方网站 : https://echarts.apache.org/zh/index.html

ECharts 是 百度 提供的 基于 JavaScript 的开源可视化库 , 可以借助该 函数库 绘制 精美的 图表 ;

ECharts 支持多种图表类型 , 包括折线图、柱状图、散点图、饼图、雷达图、地图等 , 并且可以根据需求进行自定义配置 ;

它还支持动态数据更新、交互操作、动画效果等功能,可以让用户更加直观地理解和分析数据。


2、pyecharts 简介


pyecharts 官方网站 : https://pyecharts.org/#/

在这里插入图片描述

pyecharts 模块 是 生成 Echarts 图表的 Python 类库 , 该模块 提供了简单易用的 API , 可以让开发者通过 Python 代码快速生成各种类型的 Echarts 图表 , 包括折线图、柱状图、散点图、饼图、雷达图等 ;

借助 pyecharts 模块 提供的 API 可以实现图表的各种配置选项 , 包括 全局配置选项 和 系列配置选项 ;

pyecharts 模块 还支持动态数据更新、交互操作、动画效果等功能 , 可以让用户更加直观地理解和分析数据 ;


在命令行中 , 执行

pip install pyecharts

命令 , 即可安装 pyecharts 模块 ;


3、pyecharts 中文网站


在 pyecharts 官网 https://pyecharts.org/#/ 主页中 , 点击右上角的 Language , 选择下拉菜单中的中文 选项 ;

在这里插入图片描述
可跳转到 pyecharts 中文网站 : https://pyecharts.org/#/zh-cn/

在这里插入图片描述


4、pyecharts 画廊网站


由于 pyecharts 模块有很强大的功能 , 官方为每种功能都提供了案例 , 这些案例都在 pyecharts 画廊网站 ;

pyecharts 画廊网站 : https://gallery.pyecharts.org/#/

在这里插入图片描述

在上述页面中 , 选择中文语言 , 就可以进入中文站 https://gallery.pyecharts.org/#/README ;

其中有各种示例 ;

在这里插入图片描述

比如 , 百度地图提供了如下功能 :

在这里插入图片描述

上面的部分是 Python 代码 :

在这里插入图片描述

这里列举下代码内容 :

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

data = [
    ["海门", 9],
    ["鄂尔多斯", 12],
    ["招远", 12],
]

geoCoordMap = {
    "海门": [121.15, 31.89],
    "鄂尔多斯": [109.781327, 39.608266],
    "招远": [120.38, 37.35],

}


def convert_data():
    res = []
    for i in range(len(data)):
        geo_coord = geoCoordMap[data[i][0]]
        geo_coord.append(data[i][1])
        res.append([data[i][0], geo_coord])
    return res


(
    BMap(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="800px"))
    .add(
        type_="effectScatter",
        series_name="pm2.5",
        data_pair=convert_data(),
        symbol_size=10,
        effect_opts=opts.EffectOpts(),
        label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}", position="right", is_show=False),
        itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="purple"),
    )
    .add_schema(
        baidu_ak="FAKE_AK",
        center=[104.114129, 37.550339],
        zoom=5,
        is_roam=True,
        map_style={
            "styleJson": [
                {
                    "featureType": "water",
                    "elementType": "all",
                    "stylers": {"color": "#044161"},
                },
                {
                    "featureType": "land",
                    "elementType": "all",
                    "stylers": {"color": "#004981"},
                },
                {
                    "featureType": "boundary",
                    "elementType": "geometry",
                    "stylers": {"color": "#064f85"},
                },
                {
                    "featureType": "railway",
                    "elementType": "all",
                    "stylers": {"visibility": "off"},
                },
                {
                    "featureType": "highway",
                    "elementType": "geometry",
                    "stylers": {"color": "#004981"},
                },
                {
                    "featureType": "highway",
                    "elementType": "geometry.fill",
                    "stylers": {"color": "#005b96", "lightness": 1},
                },
                {
                    "featureType": "highway",
                    "elementType": "labels",
                    "stylers": {"visibility": "off"},
                },
                {
                    "featureType": "arterial",
                    "elementType": "geometry",
                    "stylers": {"color": "#004981"},
                },
                {
                    "featureType": "arterial",
                    "elementType": "geometry.fill",
                    "stylers": {"color": "#00508b"},
                },
                {
                    "featureType": "poi",
                    "elementType": "all",
                    "stylers": {"visibility": "off"},
                },
                {
                    "featureType": "green",
                    "elementType": "all",
                    "stylers": {"color": "#056197", "visibility": "off"},
                },
                {
                    "featureType": "subway",
                    "elementType": "all",
                    "stylers": {"visibility": "off"},
                },
                {
                    "featureType": "manmade",
                    "elementType": "all",
                    "stylers": {"visibility": "off"},
                },
                {
                    "featureType": "local",
                    "elementType": "all",
                    "stylers": {"visibility": "off"},
                },
                {
                    "featureType": "arterial",
                    "elementType": "labels",
                    "stylers": {"visibility": "off"},
                },
                {
                    "featureType": "boundary",
                    "elementType": "geometry.fill",
                    "stylers": {"color": "#029fd4"},
                },
                {
                    "featureType": "building",
                    "elementType": "all",
                    "stylers": {"color": "#1a5787"},
                },
                {
                    "featureType": "label",
                    "elementType": "all",
                    "stylers": {"visibility": "off"},
                },
            ]
        },
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(
            title="全国主要城市空气质量",
            subtitle="data from PM25.in",
            subtitle_link="http://www.pm25.in",
            pos_left="center",
            title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"),
        ),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item"),
    )
    .render("air_quality_baidu_map.html")
)

最下面是代码效果 :

在这里插入图片描述


5、pyecharts 画廊用法


如果想要绘制相同的代码 , 只需要拷贝对应的 Python 代码 , 然后把其中的数据换一下 , 就可以实现对应的功能 ;

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