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推荐一款Python数据可视化神器

2021年11月27日1580百度已收录

推荐一款Python数据可视化神器  Python数据可视化 第1张

1. 前言在日常工作中,为了更直观的发现数据中隐藏的规律,察觉到变量之间的互动关系,人们常常借助可视化帮助我们更好的给他人解释现象,做到一图胜千文的说明效果。

在Python中,常见的数据可视化库有:

matplotlib 是最常见的2维库,可以算作可视化的必备技能库,由于matplotlib是比较底层的库,api很多,代码学起来不太容易。

seaborn 是建构于matplotlib基础上,能满足绝大多数可视化需求。更特殊的需求还是需要学习matplotlib。

上述两个库都是静态的可视化库,大多数做过前端Web开发的同学都用到过Echarts.js库,它是一款前端可视化的JS库、功能非常之强大。在使用之前,需要导入js库到项目中。对于平时用Python较多的同学而言,如果每次实现可视化功能(特别是一些小需求),都需要引用js库显然不太方便,于是就在想有没有Python与Echarts结合的轮子。答案是肯定的,在Github中就有一个国人开发的一个Echarts与Python结合的轮子:Pyecharts,它不仅很好的兼容了web项目,而且可以做到可视化的动态效果。

2. Pyecharts介绍Pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。常规的Echarts 是由百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化。简单来说,Pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具。

使用 Pyecharts 可以生成独立的网页,也可以在 flask , Django 中集成使用。

项目介绍:

/项目源码:

V0.5.x支持 Python2.7,3.4+

0.5.x 版本将不再进行维护,文档位于 05x-docs.pyecharts.org。

V1仅支持 Python3.6+

新版本系列将从 v1.0.0 开始,文档位于 pyecharts.org;示例位于 gallery.pyecharts.org

PS: v0.5.x 和 V1 间不兼容,V1 是一个全新的版本。

3. Pyecharts支持30+种可视化图表得益于Echarts 项目,目前Pyecharts支持 30+ 种常见图表,如下所示:

Bar(柱状图/条形图)

Bar3D(3D 柱状图)

Boxplot(箱形图)

EffectScatter(散点图)

Funnel(漏斗图)

Gauge(仪表盘)

Geo(地理坐标系)

Graph(关系图)

HeatMap(热力图)

Kline(K线图)

Line(折线/面积图)

Line3D(3D 折线图)

Liquid(水球图)

Map(地图)

Parallel(平行坐标系)

Pie(饼图)

Polar(极坐标系)

Radar(雷达图)

Sankey(桑基图)

Scatter(散点图)

Scatter3D(3D 散点图)

ThemeRiver(主题河流图)

WordCloud(词云图)

推荐一款Python数据可视化神器  Python数据可视化 第2张

4. Pyecharts安装1、pip 安装

# 安装 v1 以上版本$ pip install pyecharts -U# 如果需要安装 0.5.11 版本的开发者,可以使用# pip install pyecharts==0.5.112、源码安装

# v1 以上版本$ git clone 安装库时,由于墙的原因,下载时可能会出现断线和速度过慢的问题导致下载失败,所以建议通过豆瓣源或清华镜像来进行下载:

# 豆瓣源下载pip install -i ),可自行安装对应的地图文件包。

# 通过pip命令进行安装pip install echarts-countries-pypkgpip install echarts-china-provinces-pypkgpip install echarts-china-cities-pypkg

5. Pyecharts官方示例实战现在我们来开始正式使用pycharts,这里我们先直接使用官方的数据,感受一下可视化展示效果。

from pyecharts.charts import Barfrom pyecharts import options as opts# V1 版本开始支持链式调用bar = (Bar.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"]).add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105]).add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况")))bar.render_notebook在这里顺便安利一下jupyter,pyecharts在v0.1.9.2版本开始,在jupyter上可以直接调用实例(例如上方直接调用bar.render_notebook())就可以将图表直接展示出来,非常方便。

推荐一款Python数据可视化神器  Python数据可视化 第3张

如果脚本在非jupyter环境运行,图表渲染方法需改为:

bar.render默认情况下,pycharts生成图表为HTML格式,也支持生成png图片格式,如下:

from snapshot_selenium import snapshot as driverfrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Barfrom pyecharts.render import make_snapshotdef bar_chart -> Bar:c = (Bar.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"]).add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105]).add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49]).reversal_axis.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right")).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-测试渲染图片")))return c# 需要安装 snapshot-selenium 或者 snapshot-phantomjsmake_snapshot(driver, bar_chart.render, "bar.png")推荐一款Python数据可视化神器  Python数据可视化 第4张

6. Pyecharts几种高频使用的可视化图表在上面官方示例中的柱状图表我们已经能感受到pycharts可视化功能的强大,最后再介始几种日常工作中常用的可视化图表及对应示例。

6.1 Pie饼状图

from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Piefrom pyecharts.faker import Fakerpie = (Pie.add("", [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())]).set_colors(["blue", "green", "yellow", "red", "pink", "orange", "purple"]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-设置颜色")).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")))pie.render_notebook推荐一款Python数据可视化神器  Python数据可视化 第5张

6.2 仪表盘

from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Gaugeg = (Gauge.add("", [("完成率", 66.6)]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Gauge-基本示例")))g.render_notebook推荐一款Python数据可视化神器  Python数据可视化 第6张

6.3 折线图

import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Linefrom pyecharts.faker import Fakerc = (Line.add_xaxis(Faker.choose).add_yaxis("商家A", Faker.values, is_smooth=True).add_yaxis("商家B", Faker.values, is_smooth=True).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-smooth")))c.render_notebook推荐一款Python数据可视化神器  Python数据可视化 第7张

6.4 K线图

from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Klinedata = [[2320.26, 2320.26, 2287.3, 2362.94],[2300, 2291.3, 2288.26, 2308.38],[2295.35, 2346.5, 2295.35, 2345.92],[2347.22, 2358.98, 2337.35, 2363.8],[2360.75, 2382.48, 2347.89, 2383.76],[2383.43, 2385.42, 2371.23, 2391.82],[2377.41, 2419.02, 2369.57, 2421.15],[2425.92, 2428.15, 2417.58, 2440.38],[2411, 2433.13, 2403.3, 2437.42],[2432.68, 2334.48, 2427.7, 2441.73],[2430.69, 2418.53, 2394.22, 2433.89],[2416.62, 2432.4, 2414.4, 2443.03],[2441.91, 2421.56, 2418.43, 2444.8],[2420.26, 2382.91, 2373.53, 2427.07],[2383.49, 2397.18, 2370.61, 2397.94],[2378.82, 2325.95, 2309.17, 2378.82],[2322.94, 2314.16, 2308.76, 2330.88],[2320.62, 2325.82, 2315.01, 2338.78],[2313.74, 2293.34, 2289.89, 2340.71],[2297.77, 2313.22, 2292.03, 2324.63],[2322.32, 2365.59, 2308.92, 2366.16],[2364.54, 2359.51, 2330.86, 2369.65],[2332.08, 2273.4, 2259.25, 2333.54],[2274.81, 2326.31, 2270.1, 2328.14],[2333.61, 2347.18, 2321.6, 2351.44],[2340.44, 2324.29, 2304.27, 2352.02],[2326.42, 2318.61, 2314.59, 2333.67],[2314.68, 2310.59, 2296.58, 2320.96],[2309.16, 2286.6, 2264.83, 2333.29],[2282.17, 2263.97, 2253.25, 2286.33],[2255.77, 2270.28, 2253.31, 2276.22],]k = (Kline.add_xaxis(["2017/7/{}".format(i + 1) for i in range(31)]).add_yaxis("k线图", data).set_global_opts(yaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True),xaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True),title_opts=opts.TitleOpts(title="K线图-基本示例"),))k.render_notebook推荐一款Python数据可视化神器  Python数据可视化 第8张

6.5 地图Map

from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Mapfrom pyecharts.faker import Fakermap = (Map.add("中国地图", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())], "china").set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Map-基本示例")))map.render_notebook推荐一款Python数据可视化神器  Python数据可视化 第9张

6.6 词云图

import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import WordClouddata = [("生活资源", "999"),("供热管理", "888"),("供气质量", "777"),("生活用水管理", "688"),("一次供水问题", "588"),("交通运输", "516"),("城市交通", "515"),("环境保护", "483"),("房地产管理", "462"),("城乡建设", "449"),("社会保障与福利", "429"),("社会保障", "407"),("文体与教育管理", "406"),("公共安全", "406"),("公交运输管理", "386"),("出租车运营管理", "385"),("供热管理", "375"),("市容环卫", "355"),("自然资源管理", "355"),("粉尘污染", "335"),("噪声污染", "324"),("土地资源管理", "304"),("物业服务与管理", "304"),("医疗卫生", "284"),("粉煤灰污染", "284"),("占道", "284"),("供热发展", "254"),("农村土地规划管理", "254"),("生活噪音", "253"),("供热单位影响", "253"),("城市供电", "223"),("房屋质量与安全", "223"),("大气污染", "223"),("房屋安全", "223"),("文化活动", "223"),("拆迁管理", "223"),("公共设施", "223"),("供气质量", "223"),("供电管理", "223"),("燃气管理", "152"),("教育管理", "152"),("医疗纠纷", "152"),("执法监督", "152"),("设备安全", "152"),("政务建设", "152"),("县区、开发区", "152"),("宏观经济", "152"),("教育管理", "112"),("社会保障", "112"),("生活用水管理", "112"),("物业服务与管理", "112"),("分类列表", "112"),("农业生产", "112"),("二次供水问题", "112"),("城市公共设施", "92"),("拆迁政策咨询", "92"),("物业服务", "92"),("物业管理", "92"),("社会保障保险管理", "92"),("低保管理", "92"),("文娱市场管理", "72"),("城市交通秩序管理", "72"),("执法争议", "72"),("商业烟尘污染", "72"),("占道堆放", "71"),("地上设施", "71"),("水质", "71"),("无水", "71"),("供热单位影响", "71"),("人行道管理", "71"),("主网原因", "71"),("集中供热", "71"),("客运管理", "71"),("国有公交(大巴)管理", "71"),("工业粉尘污染", "71"),("治安案件", "71"),("压力容器安全", "71"),("身份证管理", "71"),("群众健身", "41"),("工业排放污染", "41"),("破坏森林资源", "41"),("市场收费", "41"),("生产资金", "41"),("生产噪声", "41"),("农村低保", "41"),("劳动争议", "41"),("劳动合同争议", "41"),("劳动报酬与福利", "41"),("医疗事故", "21"),("停供", "21"),("基础教育", "21"),("职业教育", "21"),("物业资质管理", "21"),("拆迁补偿", "21"),("设施维护", "21"),("市场外溢", "11"),("占道经营", "11"),("树木管理", "11"),("农村基础设施", "11"),("无水", "11"),("供气质量", "11"),("停气", "11"),("燃气管理", "11"),("市容环卫", "11"),("新闻传媒", "11"),("人才招聘", "11"),("市场环境", "11"),("行政事业收费", "11"),("食品安全与卫生", "11"),("城市交通", "11"),("房地产开发", "11"),("房屋配套问题", "11"),("物业服务", "11"),("物业管理", "11"),("占道", "11"),("园林绿化", "11"),("户籍管理及身份证", "11"),("公交运输管理", "11"),("公路(水路)交通", "11"),("房屋与图纸不符", "11"),("有线电视", "11"),("社会治安", "11"),("林业资源", "11"),("其他行政事业收费", "11"),("经营性收费", "11"),("食品安全与卫生", "11"),("体育活动", "11"),("有线电视安装及调试维护", "11"),("低保管理", "11"),("劳动争议", "11"),("社会福利及事务", "11"),("一次供水问题", "11"),]c=(WordCloud.add(series_name="热点分析", data_pair=data, word_size_range=[6, 66]).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="热点分析", title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=23)),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True),))c.render_notebook推荐一款Python数据可视化神器  Python数据可视化 第10张

上述示例仅供参考,读者们结合日常工作应用,学会举一反三才是关健,更多Pychart示例介绍可见:代码示例

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