探索Pyecharts之美-绘制多彩旭日图的艺术与技巧【第37篇—python：旭日图】

news2025/1/18 3:20:48

文章目录

    • 引言
    • 准备工作
    • 绘制基本旭日图
    • 调整颜色和样式
    • 添加交互功能
    • 定制标签和标签格式
    • 嵌套层级数据
    • 高级样式与自定义
    • 进阶主题：动态旭日图
    • 数据源扩展：外部JSON文件
    • 总结

引言

数据可视化在现代编程中扮演着重要的角色，而Pyecharts是Python中一个强大的图表库，可以轻松实现各种炫酷的数据可视化效果。其中，旭日图是一种展示层次结构数据的理想选择，通过不同的颜色和半径呈现数据的层级和关系。在本篇技术博客中，我们将深入探讨Pyecharts中绘制旭日图的多种参数，同时提供实用的代码示例，帮助你更好地利用这一功能。
在这里插入图片描述

准备工作

在开始之前，请确保你已经安装了Pyecharts库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install pyecharts

绘制基本旭日图

首先，我们从最基本的旭日图开始，使用Pyecharts的Sunburst类。

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

data = {
    "name": "root",
    "children": [
        {"name": "A", "value": 10},
        {"name": "B", "value": 20},
        {"name": "C", "value": 15},
        {"name": "D", "value": 25},
    ],
}

sunburst = Sunburst()
sunburst.add("", data['children'], radius=[0, "90%"])
sunburst.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="基本旭日图"))
sunburst.render("basic_sunburst.html")

在上述代码中，我们定义了一个简单的层级结构数据，然后使用Sunburst类绘制了基本的旭日图。radius参数用于设置旭日图的半径范围。
在这里插入图片描述

调整颜色和样式

为了让旭日图更具吸引力，我们可以调整颜色和样式。

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

data = {
    "name": "root",
    "children": [
        {"name": "A", "value": 10},
        {"name": "B", "value": 20},
        {"name": "C", "value": 15},
        {"name": "D", "value": 25},
    ],
}

sunburst = Sunburst()
sunburst.add("", data['children'], radius=[0, "90%"], color_scheme="purple")
sunburst.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="调整颜色和样式"),
    legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
)
sunburst.render("styled_sunburst.html")

在这个例子中，我们使用了color_scheme参数来指定颜色方案，并通过legend_opts隐藏了图例。

添加交互功能

为了增强用户体验，我们可以添加一些交互功能，如数据提示和缩放。

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

data = {
    "name": "root",
    "children": [
        {"name": "A", "value": 10},
        {"name": "B", "value": 20},
        {"name": "C", "value": 15},
        {"name": "D", "value": 25},
    ],
}

sunburst = Sunburst()
sunburst.add("", data['children'], radius=[0, "90%"], color_scheme="purple")
sunburst.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="添加交互功能"),
    legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
    tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{b}: {c}"),
    toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True, feature={"saveAsImage": {}}),
)
sunburst.render("interactive_sunburst.html")

在这个例子中，我们通过tooltip_opts添加了数据提示，toolbox_opts增加了保存为图片的功能。

定制标签和标签格式

在旭日图中，标签对于传达信息非常重要。我们可以通过label_opts参数来定制标签的样式和格式。

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

data = {
    "name": "root",
    "children": [
        {"name": "A", "value": 10},
        {"name": "B", "value": 20},
        {"name": "C", "value": 15},
        {"name": "D", "value": 25},
    ],
}

sunburst = Sunburst()
sunburst.add(
    "",
    data['children'],
    radius=[0, "90%"],
    color_scheme="purple",
    label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}", position="inside"),
)
sunburst.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="定制标签和标签格式"),
    legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
)
sunburst.render("custom_label_sunburst.html")

在上述代码中，我们使用了label_opts参数来设置标签的格式和位置，通过formatter来自定义标签的显示内容。

嵌套层级数据

如果你的数据包含多个层级，你可以通过嵌套的方式表示。

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

data = {
    "name": "root",
    "children": [
        {
            "name": "A",
            "children": [
                {"name": "A1", "value": 10},
                {"name": "A2", "value": 20},
            ],
        },
        {
            "name": "B",
            "children": [
                {"name": "B1", "value": 15},
                {"name": "B2", "value": 25},
            ],
        },
    ],
}

sunburst = Sunburst()
sunburst.add("", data['children'], radius=[0, "90%"], color_scheme="purple")
sunburst.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="嵌套层级数据"),
    legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
)
sunburst.render("nested_sunburst.html")

在这个例子中，我们通过嵌套层级的方式，更好地表达了数据之间的关系。
在这里插入图片描述

高级样式与自定义

如果你需要更高级的样式和自定义，可以进一步使用Pyecharts提供的丰富功能，如渐变色、阴影效果等。

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

data = {
    "name": "root",
    "children": [
        {"name": "A", "value": 10},
        {"name": "B", "value": 20},
        {"name": "C", "value": 15},
        {"name": "D", "value": 25},
    ],
}

sunburst = Sunburst()
sunburst.add(
    "",
    data['children'],
    radius=[0, "90%"],
    color_scheme="purple",
    label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}", position="inside"),
    itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
        border_color="white",
        border_width=1,
        opacity=0.7,
        shadow_blur=10,
        shadow_color="rgba(120, 36, 50, 0.5)",
    ),
)
sunburst.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="高级样式与自定义"))
sunburst.render("advanced_sunburst.html")

在这个例子中，我们通过itemstyle_opts参数实现了边框、透明度和阴影效果的自定义。
在这里插入图片描述

进阶主题：动态旭日图

在一些场景下，我们希望展示数据的动态变化，这时候可以借助Pyecharts的Timeline组件，创建一个动态的旭日图。

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Sunburst, Timeline

# 模拟多个时间点的数据
data_timeline = [
    {
        "time": "2023-01-01",
        "data": {
            "name": "root",
            "children": [
                {"name": "A", "value": 15},
                {"name": "B", "value": 25},
                {"name": "C", "value": 20},
                {"name": "D", "value": 30},
            ],
        },
    },
    # 添加更多时间点的数据...
]

timeline = Timeline()

for time_data in data_timeline:
    sunburst = Sunburst()
    sunburst.add(
        "",
        time_data['data']['children'],
        radius=[0, "90%"],
        color_scheme="purple",
        label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}", position="inside"),
    )
    sunburst.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title=f"动态旭日图 - {time_data['time']}"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
    )
    timeline.add(sunburst, time_data['time'])

timeline.render("dynamic_sunburst.html")

在这个例子中，我们使用了Timeline组件，根据不同时间点的数据绘制了一系列动态的旭日图。这是一个强大的工具，使得你可以清晰地展示数据在时间轴上的演变过程。

数据源扩展：外部JSON文件

当数据较为庞大或需要动态加载时，可以将数据存储在外部JSON文件中，并通过读取文件的方式进行数据绑定。

import json
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Sunburst

# 从外部JSON文件读取数据
with open("data.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    external_data = json.load(f)

sunburst = Sunburst()
sunburst.add(
    "",
    external_data['children'],
    radius=[0, "90%"],
    color_scheme="purple",
    label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}", position="inside"),
)
sunburst.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="外部JSON文件数据展示"),
    legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
)
sunburst.render("external_data_sunburst.html")

在上述代码中，我们通过json.load方法读取了外部JSON文件中的数据，然后将其传递给Sunburst图表进行绘制。

总结

通过本文，你学会了如何使用Pyecharts绘制多种炫酷的旭日图，并深入了解了各种参数的用法。无论是基本的图形绘制，还是高级的样式定制，Pyecharts都提供了强大而灵活的工具，助力你创建令人印象深刻的数据可视化图表。希望这篇文章对你在数据可视化的学习和实践中有所帮助。

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