Python之pyecharts的常见用法3-极坐标图-漏斗图

news2024/11/24 0:10:55

Pyecharts是一个基于Echarts的Python可视化库,可以用Python语言轻松地生成各种交互式图表和地图。它支持多种图表类型,包括折线图、柱状图、散点图、饼图、地图等,并且可以通过简单的API调用实现数据可视化。

Pyecharts的优点包括:

1. 简单易用:Pyecharts提供了简单易用的API,可以轻松地生成各种图表和地图。

2. 丰富的图表类型:Pyecharts支持多种图表类型,包括折线图、柱状图、散点图、饼图、地图等。

3. 交互式可视化:Pyecharts生成的图表可以进行交互式操作,包括缩放、拖拽、数据筛选等。

4. 支持多种数据格式:Pyecharts支持多种数据格式,包括CSV、JSON、Excel等。

5. 可扩展性强:Pyecharts可以与其他Python库和框架集成,如Pandas、Flask、Django等。

总之,Pyecharts是一个功能强大、易于使用的Python可视化库,可以帮助开发者快速生成各种交互式图表和地图。

今天我们一起看一下Pyecharts常见基础用法,第 3 课

1、极坐标图-圆型

在这里插入图片描述

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Polar
from pyecharts.faker import Faker

c = (
    Polar()
    .add_schema(
        radiusaxis_opts=opts.RadiusAxisOpts(data=Faker.week, type_="category"),
        angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts(is_clockwise=True, max_=10),
    )
    .add("A", [1, 2, 3, 4, 3, 5, 1], type_="bar")
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Polar-RadiusAxis"))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))
    .render("polar_radius.html")
)

极坐标图-散点型

在这里插入图片描述

import random

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

data = [(i, random.randint(1, 100)) for i in range(101)]
c = (
    Polar()
    .add("", data, type_="scatter", label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Polar-Scatter0"))
    .render("polar_scatter_0.html")
)

极坐标图-角度

在这里插入图片描述

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Polar
from pyecharts.faker import Faker

c = (
    Polar()
    .add_schema(angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts(data=Faker.week, type_="category"))
    .add("A", [1, 2, 3, 4, 3, 5, 1], type_="bar", stack="stack0")
    .add("B", [2, 4, 6, 1, 2, 3, 1], type_="bar", stack="stack0")
    .add("C", [1, 2, 3, 4, 1, 2, 5], type_="bar", stack="stack0")
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Polar-AngleAxis"))
    .render("polar_angleaxis.html")
)

极坐标图-动态散点图

请添加图片描述

import random

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


data = [(i, random.randint(1, 100)) for i in range(10)]
c = (
    Polar()
    .add(
        "",
        data,
        type_="effectScatter",
        effect_opts=opts.EffectOpts(scale=10, period=5),
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
    )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Polar-EffectScatter"))
    .render("polar_effectscatter.html")
)

2、漏斗图

在这里插入图片描述

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Funnel
from pyecharts.faker import Faker

c = (
    Funnel()
    .add(
        "商品",
        [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())],
        sort_="ascending",
        label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"),
    )
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Funnel-Sort(ascending)"))
    .render("funnel_sort_ascending.html")
)

2、漏斗图-1

在这里插入图片描述

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Funnel
from pyecharts.faker import Faker

c = (
    Funnel()
    .add("商品", [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Funnel-基本示例"))
    .render("funnel_base.html")
)

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