python数据可视化-pyecharts的使用

python的pyecharts库可以用来生成图表、词云图等等,简单了解一下

没想到以前在知乎上看到的词云图也是用这个库生成的,真好

生成的实例调用render()方法后就会生成一个本地render.html文件,打开后即可看到生成的图表

在jupyter notebook中可以直接调用实例来直接显示

柱状图

Bar:柱状图

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# 导入柱状图-Bar
from pyecharts import Bar

# 设置行名
columns = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]

# 设置数据
data1 = [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3]
data2 = [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]

# 设置柱状图的主标题与副标题
bar = Bar("柱状图", "一年的降水量与蒸发量")

# 添加柱状图的数据及配置项
# mark_line=['average'],即添加数据的平均值
# mark_point['max', 'min'],标记数据的最大值和最小值
bar.add("降水量", columns, data1, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
bar.add("蒸发量", columns, data2, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])

# 生成本地文件(默认为render.html文件)
bar.render()

在jupyter中最后一行添加

bar

即调用实例,可以直接显示生成的图表

饼状图

Pie:饼状图

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from pyecharts import Pie

# 设置数据
attr =["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]

v1 =[11, 12, 13, 10, 10, 10]

# 设置饼状图的主标题及添加配置项
pie =Pie("饼图示例")

# is_label_show:设置种类及比例是否直接显示,设置为False则将鼠标移动到种类所在位置才显示
pie.add("", attr, v1, is_label_show=True)

pie.render()

词云图

WordCloud:词云图

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from pyecharts import WordCloud 

# 设置数据
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]

# 设置图大小
wordcloud =WordCloud(width=1300, height=620)

# 添加参数项
# word_size_range:词的大小范围
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])

wordcloud.render()


参考:

https://mp.weixin.qq.com/s/GZfrCfDk6KVUxHCLvxmYxw