Python 데이터 시각 화 pyecharts 사용 상세 설명
pyecharts 는 Echarts 도 표를 만 드 는 데 사용 되 는 라 이브 러 리 입 니 다.
echarts 는 바 이 두 오픈 소스 의 데이터 시각 화 JS 라 이브 러 리 로 주로 데이터 시각 화 에 사용 된다.pyecharts 는 Echarts 도 표를 만 드 는 데 사용 되 는 라 이브 러 리 입 니 다.사실은 Echarts 와 Python 의 연결 입 니 다.
pyecharts 를 사용 하면 독립 된 웹 페이지 를 만 들 수도 있 고 flask,Django 에서 통합 적 으로 사용 할 수도 있 습 니 다.
pyecharts 에 포 함 된 도표
Bar(막대 그래프/막대 그래프)Bar3D(3D 막대 그래프)Boxplot(상자 형 그림)
사용자 정의
Grid 클래스:여러 장의 그림 을 병렬 로 표시 합 니 다
pyecharts 설치
pip install pyecharts그렇지 않 으 면 이 두 가방 을 사용 할 때 지도 효 과 를 온전 하 게 나 타 낼 수 있다.
세계 지도 와 213 개국,중국 지도 포함
(730 KB):23 개 성,5 개 자치구
글로벌 국가 지도:echarts-countries-pypkg(3.8MB):370 개 중국 도시
Windows 에서 내 린 pip 명령 을 통 해 설치 합 니 다.
pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg
sudo pip3 install echarts-countries-pypkg
sudo pip3 install echarts-china-provinces-pypkg
sudo pip3 install echarts-china-cities-pypkg
sudo pip3 install echarts-countries-pypkg
sudo pip3 install echarts-china-provinces-pypkg
sudo pip3 install echarts-china-cities-pypkg먼저 사용 할 수 있 는 기본 함 수 를 소개 합 니 다.
기본적으로 모든 도표 유형 은 이렇게 그립 니 다.
Bar(막대 그래프/막대 그래프)
from pyecharts import Bar
bar =Bar(" ", " ")
bar.add(" ", [" ", " ", " ", " ", " ", " "], [5, 20, 36, 10, 75, 90])
bar.show_config()
bar.render()
from pyecharts import Bar
bar =Bar("x y ")
bar.add(" A", attr, v1)
bar.add(" B", attr, v2, is_convert=True)
bar.render()
설명:다음 코드,atftb1 속성 은 도표 에 표시 되 지 않 습 니 다.
bar = Bar()
bar.add(' ',["atf_tb1","shop"],[10,50])
bar.add(" ", ["shop"], [120])
bar.render()
atftb1 은 도표 에 불 러 오지 않 았 습 니 다.이렇게 사용 하 는 것 을 지원 하지 않 는 다 는 것 을 설명 합 니 다.
파이
from pyecharts import Pie
attr =[" ", " ", " ", " ", " ", " "]
v1 =[11, 12, 13, 10, 10, 10]
pie =Pie(" ")
pie.add("", attr, v1, is_label_show=True)
pie.show_config()
pie.render()
워드 클 라 우 드
from pyecharts import WordCloud
name =['Sam S Club', 'Macys', 'Amy Schumer', 'Jurassic World', 'Charter Communications', 'Chick Fil A', 'Planet Fitness', 'Pitch Perfect', 'Express', 'Home', 'Johnny Depp', 'Lena Dunham', 'Lewis Hamilton', 'KXAN', 'Mary Ellen Mark', 'Farrah Abraham', 'Rita Ora', 'Serena Williams', 'NCAA baseball tournament', 'Point Break']
value =[10000, 6181, 4386, 4055, 2467, 2244, 1898, 1484, 1112, 965, 847, 582, 555, 550, 462, 366, 360, 282, 273, 265]
wordcloud =WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])
wordcloud.show_config()
wordcloud.render()
단어 구름 그림 의 모양 은 shape 매개 변 수 를 통 해 선택 할 수 있 습 니 다.
wordcloud =WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[30, 100], shape='diamond')
wordcloud.show_config()
wordcloud.render()
Geo(지리 좌표계)
from pyecharts import Geo
data =[(" ", 9), (" ", 12), (" ", 12), (" ", 12), (" ", 14), (" ", 15)]
geo =Geo(" ", "data from pm2.5", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200, height=600, background_color='#404a59')
attr, value =geo.cast(data)
geo.add("", attr, value, type="effectScatter", is_random=True, effect_scale=5)
geo.show_config()
geo.render()네 가지 해결 방법 이 있다.
하 나 는 존재 하지 않 는 것 을 삭제 하 는 것 이다.
둘째,바 이 두 지도 api 에서 찾 을 수 없 는 곳 의 경 위 를 원시 적 인 가방 에 넣 는 것 이다.
셋째,당신 의 데이터 가 지도 에 좌표 도시 가 없다 면 geo 를 통 해cities_coords 가 직접 추가 합 니 다.GeoLine 그림 도 마찬가지 입 니 다.
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author: jyroy
from pyecharts import Geo
if __name__ == '__main__':
list_city_name=["100，30-1","130，40-2"]
list_num = [["value1","value2"],["value3"]]
geo_cities_coords = {"100，30-1":[100,30],"130，40-2":[130,40]}
geo = Geo("Geo ")
geo.add("",list_city_name, list_num, geo_cities_coords=geo_cities_coords)
geo.render()
넷 째,가 져 온 데 이 터 를 대량으로 가 져 오 면(데이터베이스 에서 와 유사)이상 데 이 터 를 지도 에 삽입 하고 싶 지 않 습 니 다.try..except..을 통 해 이 작은 부분의 이상 데 이 터 를 제거 할 수 있 습 니 다.다음 코드 는 제 가 직면 한 문제 에 대한 해결 방법 입 니 다.data 는 제 가 데이터베이스 에서 얻 은 사전 입 니 다.
물론 데이터 양 이 많 으 면 이렇게 하면 효율 이 높 지 않 을 수 있 으 니 참고 하 세 요.
for n, m in data.items(): #data
list_1 = []
list_2 = []
list_1.append(n)
list_2.append(m)
try:
geo.add("", list_1, list_2, visual_range=[0, 3000], visual_text_color="#fff", symbol_size=15, is_visualmap=True)
except Exception as e:
pass
Line(접선/면적 도)
from pyecharts import Line
attr =[" ", " ", " ", " ", " ", " "]
v1 =[5, 20, 36, 10, 10, 100]v2 =[55, 60, 16, 20, 15, 80]
line =Line(" ")
line.add(" A", attr, v1, mark_point=["average"])
line.add(" B", attr, v2, is_smooth=True, mark_line=["max", "average"])
line.show_config()
line.render()
line =Line(" - ")
line.add(" A", attr, v1, is_fill=True, line_opacity=0.2, area_opacity=0.4, symbol=None)
line.add(" B", attr, v2, is_fill=True, area_color='#000', area_opacity=0.3, is_smooth=True)
line.show_config()
line.render()
뒤에 쓰다
제 가 사용 하 는 과정 에서 데이터 베 이 스 를 결합 하여 대량으로 처 리 했 기 때문에 제 가 쓴 것 을 모두 올 리 지 않 았 습 니 다.이것 은 위 지도 에서 세 번 째 해결 방법 으로 제 코드 를 일부 넣 었 고 다른 것 은 모두 인터넷 에서 흔히 볼 수 있 는 테스트 사례 입 니 다.
여 기 는 모두 기본 적 인 소개 입 니 다.http://pyecharts.org/#/zh-cn/,이것 은 개 원 된 프로젝트 이기 때문에 pyecharts 도 세 사람 이 계속 유지 하고 있 습 니 다.홈 페이지 의 내용 이 매우 풍부 하고 중국어 버 전이 있 습 니 다.
이상 이 바로 본 고의 모든 내용 입 니 다.여러분 의 학습 에 도움 이 되 고 저 희 를 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
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