【Python】Pyecharts 組合圖形繪制實(shí)踐

Pyecharts 組合圖形繪制實(shí)踐

大家好，之前跟大家分享了用 Pyecharts 繪制桑基圖和餅圖：

• 炫酷！用Python制作漂亮的流動(dòng)桑基圖

• 驚嘆，Pyecharts繪制餅圖原來可以如此漂亮！

有同學(xué)提了一個(gè)問題，在 Pyecharts 中如何繪制多個(gè)圖形，今天我們來分享下組合圖的繪制。

在實(shí)際的工作需求中，我們經(jīng)常需要繪制多個(gè)甚至多種不同類型的圖形，有時(shí)候還需要將它們放在一個(gè)頁面中，達(dá)到一個(gè)可視化看板的效果。

在本文中將利用 pyecharts 來實(shí)現(xiàn)這個(gè)需求，同時(shí)滿足動(dòng)態(tài)可視化的效果，再次感受這個(gè)可視化神器的強(qiáng)大之處，讓你真正愛上它。

01 環(huán)境

• Python 3.7
• Jupyter notebook
• Pandas 1.1.3
• pyecharts 1.7.1
• pyecharts-jupyter-installer 0.0.3

這里提醒下：

pyecharts 的版本一定要保持一致，非常重要！

pyecharts 的版本一定要保持一致，非常重要！

pyecharts 的版本一定要保持一致，非常重要！

在安裝的時(shí)候可以直接指定版本號(hào)，防止出意外

02 單個(gè)圖形制作

在下面的文章部門我們先逐個(gè)繪制多種不同的圖形，這些圖形的繪制不會(huì)涉及到太多的配置項(xiàng)，本文中的重點(diǎn)是如何將不同類型的圖形組合在一起。這些圖形包含：

• 柱狀圖
• 餅圖
• 折線圖
• 熱力圖
• 漏斗圖
• 儀表盤

導(dǎo)入庫

在進(jìn)行繪制數(shù)據(jù)處理和繪圖之前，我們還是需要先導(dǎo)入各種庫：

from?pyecharts.globals?import?CurrentConfig,?OnlineHostType???#?事先導(dǎo)入，防止不出圖
from?pyecharts?import?options?as?opts??#?配置項(xiàng)
from?pyecharts.charts?import?Bar,?Pie,?Line,?HeatMap,?Funnel,?Gauge,?Grid,?Page??#?各個(gè)圖形的類
from?pyecharts.faker?import?Faker??#?自身數(shù)據(jù)
from?pyecharts.commons.utils?import?JsCode???
from?pyecharts.globals?import?ThemeType,SymbolType

import?pandas?as?pd
import?numpy?as?np
import?random

模擬數(shù)據(jù)

首先我們模擬一份簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)：通過下面的方式我們可以掌握如何利用pandas快速生成一個(gè)DataFrame數(shù)據(jù)

柱狀圖

柱狀圖的制作使用的是 Bar 方法：

bar?=?(
????Bar()
????.add_xaxis(df['消費(fèi)'].tolist())
????.add_yaxis("5大開支",df['數(shù)據(jù)'].tolist())
????.set_global_opts(
????????title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-月度開支"),
????????legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
????)
)

bar.render_notebook()

餅圖

餅圖的制作使用的是Pie：

pie?=?(
????Pie()
????.add("",?[list(z)?for?z?in?zip(df['消費(fèi)'].tolist(),?df['數(shù)據(jù)'].tolist())])
????.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-月度開支"))
????.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:?{c}"))
)

pie.render_notebook()

餅圖視頻：

折線圖

折線圖的制作使用的是 Line：

line?=?(
????Line()
????.add_xaxis(df['消費(fèi)'].tolist())
????.add_yaxis("月度開支",?df['數(shù)據(jù)'].tolist())
????.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-月度開支"))
)

line.render_notebook()

熱力圖

熱力圖使用的是HeatMap()方法，在這里我們使用的是pyecharts中自帶的數(shù)據(jù)：

print(Faker.week)
print(Faker.clock)

#?0-50?的隨機(jī)數(shù)+列表推導(dǎo)式

#?兩層的列表推導(dǎo)式
value?=?[[i,?j,?random.randint(0,?50)]?for?i?in?range(24)?for?j?in?range(7)]

heatmap?=?(
????HeatMap()
????.add_xaxis(Faker.clock)???#?橫軸標(biāo)簽
????.add_yaxis("熱力圖",?Faker.week,?value)???#?傳入兩個(gè)列表數(shù)據(jù)
????.set_global_opts(
????????title_opts=opts.TitleOpts(title="HeatMap-熱力圖"),
????????visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
????)
)

heatmap.render_notebook()

熱力圖視頻：

漏斗圖

漏斗圖在用戶畫像中運(yùn)用的非常廣，尤其是在電商領(lǐng)域中，從訪問、瀏覽到最終的支付成功等一系列的操作構(gòu)成一個(gè)漏斗，在這里我們模擬一份數(shù)據(jù)來繪制漏斗圖，先生成一個(gè)模擬數(shù)據(jù)：

繪圖代碼如下：

funnel?=?(
????Funnel()
????.add("商城漏斗",?[list(z)?for?z?in?zip(df1['操作'].tolist(),?df1['人數(shù)'].tolist())])
????.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="商城用戶漏斗分析"))
)
????
funnel.render_notebook()

漏斗圖視頻：

儀表盤

在這里我們采用官方中的一個(gè)實(shí)例來制作簡(jiǎn)單的儀表盤：

gauge?=?(
????Gauge()
????.add("",?[("完成率",?80)])
????.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Gauge-儀表盤"))
)

gauge.render_notebook()

03 組合繪圖

在上面我們通過不同的方法繪制出了各種不同的圖形，都是動(dòng)態(tài)可視化的，非常精美的。下面我們通過 Page 類來將上面的多種圖形來放到一個(gè)可視化看板中。

1、首先給出整體的繪圖代碼

#?1、柱狀圖
def?barPage()?->?Bar:?
????bar?=?(
????????Bar()
????????.add_xaxis(df['消費(fèi)'].tolist())
????????.add_yaxis("5大開支",df['數(shù)據(jù)'].tolist())
????????.set_global_opts(
????????????title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-月度開支"),
????????????legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),)
????)
????return?bar

#?2、餅圖
def?piePage()?->?Pie:
????pie?=?(
????????Pie()
????????.add("",?[list(z)?for?z?in?zip(df['消費(fèi)'].tolist(),?df['數(shù)據(jù)'].tolist())])
????????.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-月度開支"))
????????.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}:?{c}"))
????)
????return?pie

#?3、折線圖
def?linePage()?->?Line:
????line?=?(
????????Line()
????????.add_xaxis(df['消費(fèi)'].tolist())
????????.add_yaxis("月度開支",?df['數(shù)據(jù)'].tolist())
????????.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-月度開支"))
????)
????return?line

#?4、熱力圖

def?heatmapPage()?->?HeatMap:
????value?=?[[i,?j,?random.randint(0,?50)]?for?i?in?range(24)?for?j?in?range(7)]
????heatmap?=?(
????????HeatMap()
????????.add_xaxis(Faker.clock)
????????.add_yaxis("熱力圖",?Faker.week,?value)
????????.set_global_opts(
????????????title_opts=opts.TitleOpts(title="HeatMap-熱力圖"),
????????????visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
????????)
????)
????return?heatmap

#?5、漏斗圖
def?funnelPage()?->?Funnel:
????funnel?=?(
????????Funnel()
????????.add("商品",?[list(z)?for?z?in?zip(Faker.choose(),?Faker.values())])
????????.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Funnel-漏斗圖"))
????)
????return?funnel


#?6、儀表盤
def?gaugePage()?->?Gauge:
????gauge?=?(
????????Gauge()
????????.add("",?[("完成率",?80)])
????????.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Gauge-儀表盤"))
????)
????return?gauge


#?上面是6個(gè)圖形的代碼，下面利用Page進(jìn)行組合
#?!!!?關(guān)鍵步驟
page?=?(
????Page(layout=Page.DraggablePageLayout)
????.add(
????????barPage(),
????????piePage(),
????????linePage(),
????????funnelPage(),
????????heatmapPage(),
????????gaugePage())
)

page.render("page_demo.html")

2、現(xiàn)在解釋一下上面的代碼：

• 柱狀圖、餅圖等不同的圖形我們封裝成不同的函數(shù)來實(shí)現(xiàn)
• 使用Page類的add方法，添加上面的各個(gè)函數(shù)
• 最后使用page.render()來生成一個(gè)html文件，就是我們的各個(gè)圖形下一個(gè)html頁面中

現(xiàn)在看看生成的組合圖形1的效果：

組合圖形1：

在目前生成的組合圖形1中，要注意4點(diǎn)：

• 左上角有個(gè)save config的按鈕，接下來這個(gè)按鈕大有用處
• 整體的圖形是單個(gè)上下排列的，且整體靠左，右邊很多的空白
• 每個(gè)圖形都是虛線框，這表示圖形可變大小，同時(shí)可以移動(dòng)的
• 整體需要上下滑動(dòng)來瀏覽全部的圖形，視覺效果不佳

下面我們通過save config按鈕來進(jìn)行改動(dòng)，生成一個(gè)我們自己想看到的組合圖形2效果：

組合圖形2：

當(dāng)我們把圖形按照我們的需求排列OK之后，此時(shí)圖形仍然沒有被固定下來，如果我們刷新當(dāng)前頁面，又會(huì)變成組合圖形1的效果。

現(xiàn)在點(diǎn)擊save config按鈕，保存我們的配置文件。此時(shí)會(huì)在本地當(dāng)前目錄下生成一個(gè)chart_config.json的配置文件。

接下來我們利用這個(gè)配置來生成上面我們想要達(dá)到的效果圖形，將圖形的格式固定下來，使用下面的代碼：

Page.save_resize_html("page_demo.html",???#?上面的HTML文件名稱
??????????????????????cfg_file="chart_config.json",??#?保存的json配置文件
??????????????????????dest="new_page_demo.html")??#?新HTML文件名稱

在jupyter notebook中再運(yùn)行一次，這樣我們就將圖形的格式固定下來了。通過這種方式我們可以設(shè)置圖形的任意大小和位置，部分截圖如下：

本文結(jié)合各種圖形的簡(jiǎn)單制作，最終使用 Page 將各種圖形組合在一起，形成了一個(gè)可視化看板的效果，希望對(duì)大家掌握 Pyecharts 的使用有所幫助，真正在實(shí)際工作中使用到 Pyecharts 這個(gè)視化神器。