Python数据可视化库PyEcharts的柱状图、饼图、线性图和词云图实例详解
5星
- 浏览量: 0
- 大小:None
- 文件类型：PDF
简介：
本教程深入介绍Python绘图库PyEcharts的应用方法，涵盖柱状图、饼图、线性图及词云图等图表类型的实际操作案例。
Python数据可视化处理库PyEcharts是一个强大的工具，用于将复杂的数据转化为直观、易理解的图形，如柱状图、饼图、线性图和词云图等。它是基于JavaScript库ECharts进行封装实现的，在Python环境中提供了丰富的图表类型及高度定制化的选项。
以柱状图为例，这是一种常见的数据表示方式，特别适合展示分类数据统计结果。在PyEcharts中，基础柱状图可以通过`Bar`类创建：
```python
from pyecharts import Bar
bar = Bar(基本柱状图, 副标题)
bar.use_theme(dark) # 设置暗黑色主题
bar.add(真实成本, [1月, 2月, 3月, 4月, 5月, 6月], [5, 20, 36, 10, 75, 90])
bar.render(bar_demo.html)
```
这段代码会生成一个展示“真实成本”的柱状图，其中横坐标为月份（从一月至六月），纵坐标对应的是每个时间点的成本数值。`use_theme(dark)`用于设置图表主题为暗黑色。
堆叠柱状图可以显示不同分类在总和中的相对比例：
```python
bar1 = Bar(柱状信息堆叠图)
bar1.add(商家1, x_attr, data1, is_stack=True)
bar1.add(商家2, x_attr, data2, is_stack=True)
bar1.render(bar1_demo.html)
```
并列柱形图则可以同时比较多个分类的数值，`mark_point`和`mark_line`可以添加标记点和线来突出关键数据：
```python
bar2 = Bar(并列柱形图, 标记线与标记示例)
bar2.add(商家1, x_attr, data1, mark_point=[average])
bar2.add(商家2, x_attr, data2, mark_line=[min, max])
bar2.render(bar2_demo.html)
```
横向并列柱形图通过交换横坐标和纵坐标来展示数据，使用`is_convert=True`：
```python
bar3 = Bar(横向并列柱形图, X轴与Y轴互换)
bar3.add(商家1, x_attr, data1)
bar3.add(商家2, x_attr, data2, is_convert=True)
bar3.render(bar3_demo.html)
```
饼图用于展示各部分占整体的比例，创建饼图也很直观：
```python
from pyecharts import Pie
pie = Pie(饼图示例, 标题)
pie.add(部分, [A, B, C, D], [335, 310, 234, 135])
pie.render(pie_demo.html)
```
线性图常用于展示趋势变化：
```python
from pyecharts import Line
line = Line(线性图示例, 标题)
line.add_xaxis([1月, 2月, 3月, 4月, 5月, 6月])
line.add_yaxis(商品A, [135, 234, 154, 335, 310, 234])
line.add_yaxis(商品B, [154, 335, 234, 135, 234, 310])
line.render(line_demo.html)
```
词云图用于展示文本数据的频率分布：
```python
from pyecharts import WordCloud
wordcloud = WordCloud()
wordcloud.add(, words, word_size_range=[10, 100])
wordcloud.render(wordcloud_demo.html)
```
这里，`words`是一个包含词汇和对应出现次数的字典。通过以上代码示例可以看到PyEcharts提供了多种图表类型，并且每个图表都可以根据需求进行定制化的样式及交互效果设置。
结合数据分析库如Pandas与PyEcharts使用可以更高效地处理、分析并展示数据，从而帮助我们做出更加合理的决策。
全部评论 (0)
