脚本专栏

Python数据可视化处理库PyEcharts柱状图,饼图,线性图,词云图常用实例详解
脚本专栏 2024/12/31 佚名
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python可以在处理各种数据时，如果可以将这些数据，利用图表将其可视化，这样在分析处理起来，将更加直观、清晰，以下是 利用 PyEcharts 常用图表的可视化Demo, 开发环境 python3

柱状图

基本柱状图

from pyecharts import Bar
# 基本柱状图
bar = Bar("基本柱状图", "副标题")
bar.use_theme('dark') # 暗黑色主题
bar.add('真实成本',  # label
    ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月"],  # 横坐标
    [5, 20, 36, 10, 75, 90],    # 纵坐标
    is_more_utils=True)  # 设置最右侧工具栏
# bar.show_config()    # 调试输出pyecharts的js的配置信息
bar.render('bar_demo.html') # 生成html文件

Python数据可视化处理库PyEcharts柱状图,饼图,线性图,词云图常用实例详解

堆叠柱状图

# 堆叠柱状图
x_attr = ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月"]
data1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
data2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
bar1 = Bar('柱状信息堆叠图')
bar1.add('商家1', x_attr, data1, is_stack=True)  # is_stack=True 表示堆叠在一起
bar1.add('商家2', x_attr, data2, is_stack=True)
bar1.render('bar1_demo.html')

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并列柱形图

# 并列柱形图
bar2 = Bar('并列柱形图', '标记线和标记示例')
bar2.add('商家1', x_attr, data1, mark_point=['average']) # 标记点：商家1的平均值
bar2.add('商家2', x_attr, data2, mark_line=['min', 'max']) # 标记线：商家2的最小/大值
bar2.render('bar2_demo.html')

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横向并列柱形图

# 横向并列柱形图

# 横向并列柱形图
bar3 = Bar('横向并列柱形图', 'X轴与Y轴交换')
bar3.add('商家1', x_attr, data1)
bar3.add('商家2', x_attr, data2, is_convert=True) # is_convert=True :X轴与Y轴交换
bar3.render('bar3_demo.html')

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以上相关柱状图完整代码bar_demo.py

from pyecharts import Bar
# 基本柱状图
bar = Bar("基本柱状图", "副标题")
bar.use_theme('dark') # 暗黑色主题
bar.add('真实成本',  # label
    ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月"],  # 横坐标
    [5, 20, 36, 10, 75, 90],    # 纵坐标
    is_more_utils=True)  # 设置最右侧工具栏

# bar.show_config()    # 调试输出pyecharts的js的配置信息
bar.render('bar_demo.html') # 生成html文件


# 堆叠柱状图
x_attr = ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月"]
data1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
data2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
bar1 = Bar('柱状信息堆叠图')
bar1.add('商家1', x_attr, data1, is_stack=True)  # is_stack=True 表示堆叠在一起
bar1.add('商家2', x_attr, data2, is_stack=True)
bar1.render('bar1_demo.html')


# 并列柱形图
bar2 = Bar('并列柱形图', '标记线和标记示例')
bar2.add('商家1', x_attr, data1, mark_point=['average']) # 标记点：商家1的平均值
bar2.add('商家2', x_attr, data2, mark_line=['min', 'max']) # 标记线：商家2的最小/大值
bar2.render('bar2_demo.html')

# 横向并列柱形图
bar3 = Bar('横向并列柱形图', 'X轴与Y轴交换')
bar3.add('商家1', x_attr, data1)
bar3.add('商家2', x_attr, data2, is_convert=True) # is_convert=True :X轴与Y轴交换
bar3.render('bar3_demo.html')

折线图、饼图、词云图

导入模块 与 基础数据

from pyecharts import Line
from pyecharts import Pie
from pyecharts import WordCloud
from pyecharts import EffectScatter, Overlap

x_attr = ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月"]
data1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
data2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]

基础折线示例图

# 折线示例图
line = Line("折线示例图")
line.add('商家1', x_attr, data1, mark_point=['average'])
line.add('商家2', x_attr, data2, is_smooth=True, mark_line=['max', 'average'])
line.render('line.demo.html')

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折线面积图

# 折线面积图
line = Line('折线面积示例图')
line.add('商家1', x_attr, data1, is_fill=True,line_opacity=0.2, area_opacity=0.4, symbol=None)
line.add('商家2', x_attr, data2, line_color='#000', area_opacity=0.3, is_smooth=True)
line.render('line2_demo.html')

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饼图

# 饼图
pie = Pie('饼图')
pie.add('', x_attr, data1, is_label_show=True)
pie.render('pie_demo.html')

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词云图

# 词云图
name = [
    'Though', 'the answer', 'this question',
    'may at first', 'seem to border', 'on the',
    'absurd', 'reflection', 'will show', 'that there',
    'is a', 'good deal', 'more in', 'it than meets', 'the eye'
    ]
value = [10000, 6189, 4556, 2356, 2233,
     1895, 1456, 1255, 981, 875,
     542, 462, 361, 265, 125]

worldcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
worldcloud.add('词云', name, value, word_size_range=[20, 100])
worldcloud.render('worldcloud.html')

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线性闪烁图 —组合图

# 线性闪烁图
line2 = Line('线性闪烁图')
line2.add('line', x_attr, data1, is_random=True)

es = EffectScatter()
es.add('es', x_attr, data1, effect_scale=8) # 闪烁
overlop = Overlap()
overlop.add(line2)   # 必须先添加line 再添加 es
overlop.add(es)
overlop.render('line-es.html')

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以上相关图完整代码line_pie_demo.py

from pyecharts import Line
from pyecharts import Pie
from pyecharts import WordCloud
from pyecharts import EffectScatter, Overlap

x_attr = ["1月", "2月", "3月", "4月", "5月", "6月"]
data1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
data2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]

# 折线示例图
line = Line("折线示例图")
line.add('商家1', x_attr, data1, mark_point=['average'])
line.add('商家2', x_attr, data2, is_smooth=True, mark_line=['max', 'average'])
line.render('line.demo.html')

# 折线面积图
line = Line('折线面积示例图')
line.add('商家1', x_attr, data1, is_fill=True,line_opacity=0.2, area_opacity=0.4, symbol=None)
line.add('商家2', x_attr, data2, line_color='#000', area_opacity=0.3, is_smooth=True)
line.render('line2_demo.html')

# 饼图
pie = Pie('饼图')
pie.add('', x_attr, data1, is_label_show=True)
pie.render('pie_demo.html')

# 词云图
name = [
    'Python', 'the answer', 'this question',
    'may at first', 'seem to border', 'on the',
    'absurd', 'reflection', 'will show', 'that there',
    'is a', 'good deal', 'more in', 'it than meets', 'the eye'
    ]
value = [10000, 6189, 4556, 2356, 2233,
     1895, 1456, 1255, 981, 875,
     542, 462, 361, 265, 125]

worldcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
worldcloud.add('词云', name, value, word_size_range=[20, 100])
worldcloud.render('worldcloud.html')

# 线性闪烁图
line2 = Line('线性闪烁图')
line2.add('line', x_attr, data1, is_random=True)

es = EffectScatter()
es.add('es', x_attr, data1, effect_scale=8) # 闪烁
overlop = Overlap()
overlop.add(line2)   # 必须先添加line 再添加 es
overlop.add(es)
overlop.render('line-es.html')

更多关于Python数据可视化处理库PyEcharts使用方法与实例请查看下面的相关链接

标签：
Python数据可视化处理库PyEcharts,PyEcharts柱状图实例,PyEcharts饼图实例,PyEcharts线性图实例,PyEcharts词云图实例,PyEcharts使用方法实例
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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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