文章目录

0. 介绍
1. 快速开始
- 1.1 安装
- - 1.1.1 pip安装
  - 1.1.2 源码安装
- 1.2 快速上手
- - 1.2.1 柱状图
  - 1.2.2 链式调用
  - 1.2.3 使用options选项配置参数（一切皆options）
  - 1.2.4 渲染成图片文件
  - 1.2.5 使用主题
  - 1.2.6 地图
2. 全局配置项
- 2.1 使用指南
- 2.2 常用全局配置项
- - 2.2.1 TitleOpts：标题配置项
  - 2.2.2 ToolBoxFeatureSaveAsImagesOpts：工具箱保存图片配置项
  - 2.2.3 ToolBoxFeatureMagicTypeOpts：工具箱动态类型切换配置项
  - 2.2.4 VisualMapOpts：视觉映射配置项
- 2.3 系列配置项
3. 常用图表
- 3.1 简单图表
- - 3.1.1 折线图Line
  - 3.1.2 柱状图Bar
  - 3.1.3 饼图Pie
  - 3.1.4 散点图Scatter
  - 3.1.5 热力图HeatMap
  - 3.1.6 树图Tree
  - 3.1.7 地图Map
- 3.2 高级图表
- - 3.2.1 日历图Calendar
  - 3.2.2 极坐标图Polar
  - 3.2.3 词云图WordCloud
- 3.3 3D图表
- - 3.3.1 3D折线图Line3D
  - 3.3.2 3D柱状图Bar3D
  - 3.3.3 3D散点图Scatter3D
  - 3.3.4 3D地图Map3D
- 3.4 组合图表
- - 3.4.1 并行多图Grid
  - 3.4.2 顺序多图Page
  - 3.4.3 选项卡多图Tab
  - 3.4.4 时间线轮播多图Timeline

0. 介绍

pyecharts是百度开源的数据可视化工具，交互性良好，图表设计精巧，非常适合用于数据处理。

支持30+常见图表
支持notebook环境（jupyter）
集成Flask、Django等主流框架
400+地图文件
……

echarts官网https://echarts.apache.org/zh/index.html

pyecharts首页https://pyecharts.org/#/

pyecharts使用文档

pyecharts—github

1. 快速开始

1.1 安装

1.1.1 pip安装

pip install pyecharts

1.1.2 源码安装

git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git
cd pyecharts
pip install -r requirements.txt
python setup.py install# 或者执行 python install.py

1.2 快速上手

1.2.1 柱状图

from pyecharts.charts import Bar

bar = Bar()
bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
# render 会生成本地 HTML 文件，默认会在当前目录生成 render.html 文件
# 也可以传入路径参数，如 bar.render("mycharts.html")
bar.render()

1.2.2 链式调用

from pyecharts.charts import Bar

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
    .add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
)
bar.render()

1.2.3 使用options选项配置参数（一切皆options）

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

# V1 版本开始支持链式调用
# 你所看到的格式其实是 `black` 格式化以后的效果
# 可以执行 `pip install black` 下载使用
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
    .add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题"))
    # 或者直接使用字典参数
    # .set_global_opts(title_opts={"text": "主标题", "subtext": "副标题"})
)
bar.render()

# 不习惯链式调用的开发者依旧可以单独调用方法
bar = Bar()
bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题"))
bar.render()

1.2.4 渲染成图片文件

通常是html文件，可以使用snapshot-selenium渲染成图片文件

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.render import make_snapshot

# 使用 snapshot-selenium 渲染图片 pip install snapshot-selenium
from snapshot_selenium import snapshot

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
    .add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
)
make_snapshot(snapshot, bar.render(), "bar.png")

1.2.5 使用主题

如：

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
# 内置主题类型可查看 pyecharts.globals.ThemeType
from pyecharts.globals import ThemeType

bar = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
    .add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
    .add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
    .add_yaxis("商家B", [15, 6, 45, 20, 35, 66])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题"))
)

1.2.6 地图

from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
map = Map()

data = [
    ("北京", 1),
    ("上海", 11),
    ("广州", 111),
    ("深圳", 1111),
]

map.add("地图名称", data, "china")
map.set_global_opts(
    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(
        # 是否显示视觉映射
        is_show=True,
        # 是否分段
        is_piecewise=True,
        pieces=[
            # 每一段的范围
            {"min": 1, "max": 100, "label": "1-100", "color": "#CCFFFF"},
            {"min": 101, "max": 1000, "label": "101-1000", "color": "#FF9966"},
            {"min": 1001, "label": "1001+", "color": "#990033"}
        ]
    )
)

map.render()

2. 全局配置项

2.1 使用指南

创建图表对象后，可以设置全局配置项

# 导入折线图
from pyecharts.charts import Line
# 创建折线对象
line=Line()
# 设置全局配置项
line.set_global_opts(
		# 设置标题
	    title_opts=opts.TitleOpts(
            # 是否显示标题
            is_show=True,
            # 显示主标题
            title="a test of abc",# subtitle是次标题
            # 标题距左侧10%距离
            pos_left="10%", 
            # 标题距上测1%的距离
            pos_top="1%")
    )
)

2.2 常用全局配置项

2.2.1 TitleOpts：标题配置项

class TitleOpts(
    # 是否显示标题组件。
    is_show: bool = True,

    # 主标题文本，支持使用 \n 换行。
    title: Optional[str] = None,

    # 主标题跳转 URL 链接
    title_link: Optional[str] = None,

    # 主标题跳转链接方式
    # 默认值是: blank
    # 可选参数: 'self', 'blank'
    # 'self' 当前窗口打开; 'blank' 新窗口打开
    title_target: Optional[str] = None,

    # 副标题文本，支持使用 \n 换行。
    subtitle: Optional[str] = None,

    # 副标题跳转 URL 链接
    subtitle_link: Optional[str] = None,

    # 副标题跳转链接方式
    # 默认值是: blank
    # 可选参数: 'self', 'blank'
    # 'self' 当前窗口打开; 'blank' 新窗口打开
    subtitle_target: Optional[str] = None,

    # title 组件离容器左侧的距离。
    # left 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比，
    # 也可以是 'left', 'center', 'right'。
    # 如果 left 的值为'left', 'center', 'right'，组件会根据相应的位置自动对齐。
    pos_left: Optional[str] = None,

    # title 组件离容器右侧的距离。
    # right 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比。
    pos_right: Optional[str] = None,

    # title 组件离容器上侧的距离。
    # top 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比，
    # 也可以是 'top', 'middle', 'bottom'。
    # 如果 top 的值为'top', 'middle', 'bottom'，组件会根据相应的位置自动对齐。
    pos_top: Optional[str] = None,

    # title 组件离容器下侧的距离。
    # bottom 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比。
    pos_bottom: Optional[str] = None,

    # 标题内边距，单位px，默认各方向内边距为5，接受数组分别设定上右下左边距。
    # // 设置内边距为 5
    # padding: 5
    # // 设置上下的内边距为 5，左右的内边距为 10
    # padding: [5, 10]
    # // 分别设置四个方向的内边距
    # padding: [
    #     5,  // 上
    #     10, // 右
    #     5,  // 下
    #     10, // 左
    # ]
    padding: Union[Sequence, Numeric] = 5,

    # 主副标题之间的间距。
    item_gap: Numeric = 10,

    # 整体（包括 text 和 subtext）的水平对齐。
    # 可选值：'auto'、'left'、'right'、'center'。
    text_align: str = "auto",

    # 整体（包括 text 和 subtext）的垂直对齐。
    # 可选值：'auto'、'left'、'right'、'center'。
    text_vertical_align: str = "auto",

    # 是否触发事件。
    is_trigger_event: bool = False,

    # 主标题字体样式配置项，参考 `series_options.TextStyleOpts`
    title_textstyle_opts: Union[TextStyleOpts, dict, None] = None,

    # 副标题字体样式配置项，参考 `series_options.TextStyleOpts`
    subtitle_textstyle_opts: Union[TextStyleOpts, dict, None] = None,
)

2.2.2 ToolBoxFeatureSaveAsImagesOpts：工具箱保存图片配置项

class ToolBoxFeatureSaveAsImageOpts(
    # 保存的图片格式。支持 'png' 和 'jpeg'。
    type_: str = "png",

    # 保存的文件名称，默认使用 title.text 作为名称。
    name: Optional[str] = None,

    # 保存的图片背景色，默认使用 backgroundColor，如果backgroundColor不存在的话会取白色。
    background_color: str = "auto",

    # 如果图表使用了 echarts.connect 对多个图表进行联动，则在导出图片时会导出这些联动的图表。该配置项决定了图表与图表之间间隙处的填充色。
    connected_background_color: str = "#fff",

    # 保存为图片时忽略的组件列表，默认忽略工具栏。
    exclude_components: Optional[Sequence[str]] = None,

    # 是否显示该工具。
    is_show: bool = True,

    # 提示语
    title: str = "保存为图片",

    # 可以通过 'image://url' 设置为图片，其中 URL 为图片的链接，或者 dataURI。
    icon: Optional[JSFunc] = None,

    # 保存图片的分辨率比例，默认跟容器相同大小，如果需要保存更高分辨率的，可以设置为大于 1 的值，例如 2。
    pixel_ratio: Numeric = 1,
)

2.2.3 ToolBoxFeatureMagicTypeOpts：工具箱动态类型切换配置项

class ToolBoxFeatureMagicTypeOpts(
    # 是否显示该工具。
    is_show: bool = True,

    # 启用的动态类型
    # 包括'line'（切换为折线图）, 'bar'（切换为柱状图）,
    # 'stack'（切换为堆叠模式）, 'tiled'（切换为平铺模式）。
    type_: Optional[Sequence] = None,    

    # 各个类型的标题文本，可以分别配置。
    line_title: str = "切换为折线图",

    # 各个类型的标题文本，可以分别配置。
    bar_title: str = "切换为柱状图",

    # 各个类型的标题文本，可以分别配置。
    stack_title: str = "切换为堆叠",

    # 各个类型的标题文本，可以分别配置。
    tiled_title: str = "切换为平铺",

    # 各个类型的 icon path，可以分别配置。
    line_icon: Optional[JSFunc] = None,

    # 各个类型的 icon path，可以分别配置。
    bar_icon: Optional[JSFunc] = None,

    # 各个类型的 icon path，可以分别配置。
    stack_icon: Optional[JSFunc] = None,

    # 各个类型的 icon path，可以分别配置。
    tiled_icon: Optional[JSFunc] = None,
)

2.2.4 VisualMapOpts：视觉映射配置项

class VisualMapOpts(
    # 是否显示视觉映射配置
    is_show: bool = True,

    # 映射过渡类型，可选，"color", "size"
    type_: str = "color",

    # 指定 visualMapPiecewise 组件的最小值。
    min_: Union[int, float] = 0,

    # 指定 visualMapPiecewise 组件的最大值。
    max_: Union[int, float] = 100,

    # 两端的文本，如['High', 'Low']。
    range_text: Union[list, tuple] = None,

    # visualMap 组件过渡颜色
    range_color: Union[Sequence[str]] = None,

    # visualMap 组件过渡 symbol 大小
    range_size: Union[Sequence[int]] = None,

    # visualMap 图元以及其附属物（如文字标签）的透明度。
    range_opacity: Optional[Numeric] = None,

    # 如何放置 visualMap 组件，水平（'horizontal'）或者竖直（'vertical'）。
    orient: str = "vertical",

    # visualMap 组件离容器左侧的距离。
    # left 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比，
    # 也可以是 'left', 'center', 'right'。
    # 如果 left 的值为'left', 'center', 'right'，组件会根据相应的位置自动对齐。
    pos_left: Optional[str] = None,

    # visualMap 组件离容器右侧的距离。
    # right 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比。
    pos_right: Optional[str] = None,

    # visualMap 组件离容器上侧的距离。
    # top 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比，
    # 也可以是 'top', 'middle', 'bottom'。
    # 如果 top 的值为'top', 'middle', 'bottom'，组件会根据相应的位置自动对齐。
    pos_top: Optional[str] = None,

    # visualMap 组件离容器下侧的距离。
    # bottom 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比。
    pos_bottom: Optional[str] = None,

    # 对于连续型数据，自动平均切分成几段。默认为5段。连续数据的范围需要 max 和 min 来指定
    split_number: int = 5,

    # 指定取哪个系列的数据，默认取所有系列。
    series_index: Union[Numeric, Sequence, None] = None,

    # 组件映射维度
    dimension: Optional[Numeric] = None,

    # 是否显示拖拽用的手柄（手柄能拖拽调整选中范围）。
    is_calculable: bool = True,

    # 是否为分段型
    is_piecewise: bool = False,

    # 是否反转 visualMap 组件
    is_inverse: bool = False,

    # 数据展示的小数精度。
    # 连续型数据平均分段，精度根据数据自动适应。
    # 连续型数据自定义分段或离散数据根据类别分段模式，精度默认为0（没有小数）。
    precision: Optional[int] = None,

    # 自定义的每一段的范围，以及每一段的文字，以及每一段的特别的样式。例如：
    # pieces: [
    #   {"min": 1500}, // 不指定 max，表示 max 为无限大（Infinity）。
    #   {"min": 900, "max": 1500},
    #   {"min": 310, "max": 1000},
    #   {"min": 200, "max": 300},
    #   {"min": 10, "max": 200, "label": '10 到 200（自定义label）'},
    #   {"value": 123, "label": '123（自定义特殊颜色）', "color": 'grey'}, //表示 value 等于 123 的情况
    #   {"max": 5}     // 不指定 min，表示 min 为无限大（-Infinity）。
    # ]
    pieces: Optional[Sequence] = None,

    # 定义 在选中范围外 的视觉元素。（用户可以和 visualMap 组件交互，用鼠标或触摸选择范围）
    #  可选的视觉元素有：
    #  symbol: 图元的图形类别。
    #  symbolSize: 图元的大小。
    #  color: 图元的颜色。
    #  colorAlpha: 图元的颜色的透明度。
    #  opacity: 图元以及其附属物（如文字标签）的透明度。
    #  colorLightness: 颜色的明暗度，参见 HSL。
    #  colorSaturation: 颜色的饱和度，参见 HSL。
    #  colorHue: 颜色的色调，参见 HSL。
    out_of_range: Optional[Sequence] = None,

    # 图形的宽度，即长条的宽度。
    item_width: int = 0,

    # 图形的高度，即长条的高度。
    item_height: int = 0,

    # visualMap 组件的背景色。
    background_color: Optional[str] = None,

    # visualMap 组件的边框颜色。
    border_color: Optional[str] = None,

    # visualMap 边框线宽，单位px。
    border_width: int = 0,

    # 文字样式配置项，参考 `series_options.TextStyleOpts`
    textstyle_opts: Union[TextStyleOpts, dict, None] = None,
)