pyecharts的繪圖原理詳解

其實學習任何一門編程語言，最重要的就是學習它的原理。在前面我們已經介紹了matplotlib、seaborn、plotly的繪圖原理，今天給大家介紹的是，我認爲交互效果最好的一個python繪圖庫，學會了絕對不虧。
《matplotlib繪圖原理詳解》
《seaborn繪圖原理詳解》
《plotly繪圖原理詳解》

1.pyecharts簡介

Echarts是一個由百度開源的數據可視化工具，憑藉着良好的交互性，精巧的圖表設計，得到了衆多開發者的認可。而python是一門富有表達力的語言，很適合用於數據處理。當數據分析遇上了數據可視化時，pyecharts誕生了。

pyecharts分爲v0.5和v1兩個大版本，v0.5和v1兩個版本不兼容，v1是一個全新的版本，因此我們的學習儘量都是基於v1版本進行操作。

學習任何編程語言，其實官網是最好的老師，下面我們列出了echarts和pyecharts的官網，比較幸運的是，pyecharts是由一箇中國人開發的，也存在一箇中文網站，這樣學習起來就方便多了。
echarts官網：https://www.echartsjs.com/index.html
pyecharts官網：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro

安裝：pip install pyecharts

查看版本：print(pyecharts.version)

2.pyecharts繪圖邏輯

1）pyecharts繪圖邏輯說明

pyecharts是一個全新的可視化繪圖工具，因此它的繪圖邏輯完全不同於前面說到的matplotlib、seaborn、plotly。因此你想要學好這個可視化工具，最主要的就是要學會它的繪圖邏輯，俗話說：“知己知彼，百戰不殆”，你只有瞭解別人 ，纔可以用起來順手呀。pyecharts的繪圖邏輯分爲以下幾步。

• ① 選擇圖表類型；
• ② 聲明圖形類並添加數據；
• ③ 選擇全局變量；
• ④ 顯示及保存圖表；

第一步是選擇圖表類型，基於自己的數據特點，我們看看自己想要繪製那種圖形，需要什麼圖形就導入什麼圖形；
“下面我簡單列舉了幾個導入方法”

from pyecharts.charts import Scatter  # 導入散點圖
from pyecharts.charts import Line     # 導入折線圖
from pyecharts.charts import Pie      # 導入餅圖
from pyecharts.charts import Geo      # 導入地圖

第二步是聲明圖形類並添加數據，什麼是圖形類呢？其實每一個圖形庫都是被pyecharts作者封裝成爲了一個類，這就是所謂的面向對象，我們在使用這個類的時候，需要實例化這個類(觀察下面代碼)。聲明類之後，相當於初始化了一個畫布，我們之後的繪圖就是在這個畫布上進行。接下來要做的就是添加數據，pyecharts中添加數據共有2種方式，一種是普通方式添加數據，一種是鏈式調用(觀察下面代碼)來添加數據，後面我會分章節一個個爲大家介紹。

"下面繪製的是：正弦曲線的散點圖"
# 1.選擇圖表類型：我們使用的是散點圖，就直接從charts模塊中導入Scatter這個圖形。
from pyecharts.charts import Scatter
import numpy as np

x = np.linspace(0,2 * np.pi,100)
y = np.sin(x)

(
 # 注意：使用什麼圖形，就要實例化該圖形的類；
 # 2.我們繪製的是Scatter散點圖，就需要實例化散點圖類，直接Scatter() 即可；
 Scatter() 
 # 實例化類後，接着就是添加數據，下面這種方式就是使用“鏈式調用”的方式繪圖；
 # 注意：散點圖有X、Y軸，因此需要分別給X軸、Y軸添加數據；
 # 3.我們先給X軸添加數據；
 .add_xaxis(xaxis_data=x)
 # 4.我們再給Y軸添加數據；
 .add_yaxis(series_name="這個圖是幹嘛的",y_axis=y)
).render_notebook()

第三步就是設置全局變量，用通俗的話說就是：調節各種各樣的參數，把圖形變得更好看。常用的有標題配置項、圖例配置項、工具配置項、視覺映射配置項、提示框配置項、區域縮放配置項。你也許不知道這幾個名詞是什麼意思，但是不用擔心，你首先是學會了如何使用pyecharts繪圖後，再慢慢學習這方面的內容。

• 默認情況下圖例配置項和提示框配置項是顯示的，其它四個配置項默認情況下是不顯示的，需要我們自己設置；

第四步是顯示及保存圖表，我們這裏介紹兩種最常用的保存方式，如下所示。

.render("C:\\Users\\黃偉\\Desktop\\CSDN上傳圖像\\a.html")
# 如果不指定路徑，就是直接保存在當前工作環境目錄下；
# 如果指定了路徑，就是保存到指定的目錄下；
# 注意：最終都是以html格式展示，發給其他任何人都可以直接打開看的；

.render_notebook()
# 如果我們使用的是jupyter notebook，直接使用這行代碼，可以直接顯示圖片；

3.選擇圖表類型

下面列舉出現的所有圖形都在charts字模塊下，我們利用如下代碼就可以導入各自對應的圖形，在上面的敘述中，我已經列舉了部分圖形的導入方式。

• from pyecharts.charts import 函數名

注意：這裏我們只列出了部分圖形，包括我們後面繪製地圖，也都是在pyecharts的子模塊charts模塊下，我們要記住這句導入相關圖形庫的代碼。

4.數據添加

1）如何添加數據呢？

像散點圖、折線圖等二維數據圖形，它既有X軸，又有Y軸，所以我們不僅要爲X軸添加數據，還要爲Y軸添加數據。

• .add_xaxis(xaxis_data=x)爲X軸添加數據；
• .add_yaxis(series_name=’’, y_axis=y)爲Y軸添加數據；

像餅圖、地圖這樣沒有X軸、Y軸區分的圖形，我們直接使用add()方法添加即可。

• .add(series_name=’’, data_pair=[(i,j)for i,j in zip(lab,num)])；

2）pyecharts繪圖的兩種方式

上面我們已經說過，pyecharts中繪圖有2種方式。第一種方式：普通方式；第二種方式：鏈式調用。仔細觀察下面的演示代碼，看看區別在哪裏。

① 鏈式調用的方式繪圖

from pyecharts.charts import Line
import pyecharts.options as opts
import numpy as np

x = np.linspace(0,2 * np.pi,100)
y = np.sin(x)

(Line(init_opts=opts.InitOpts(width="700px",height="300px"))
 .add_xaxis(xaxis_data=x)
 .add_yaxis(series_name="繪製線圖",y_axis=y,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="我是標題",subtitle="我是副標題",title_link="https://www.baidu.com/"),
                  tooltip_opts=opts.TooltipOpts(axis_pointer_type="cross"))
).render_notebook()

"""
關於全局配置項的代碼部分，你可能不懂，現在不懂沒什麼關係！
"""

結果如下：

② 普通方式繪圖

from pyecharts.charts import Pie
import pyecharts.options as opts

num = [110, 136, 108, 48, 111, 112, 103]
lab = ['哈士奇', '薩摩耶', '泰迪', '金毛', '牧羊犬', '吉娃娃', '柯基']
x = [(i, j)for i, j in zip(lab, num)]
print(x)

pie = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="700px",height="300px"))
pie.add(series_name='',data_pair=[(i, j)for i, j in zip(lab, num)])
pie.render_notebook()

結果如下：

3）關於series_name=""的說明

在添加數據時候，我們可以注意到series_name參數的存在，它是一個字符串。你也看到了，我們可以傳遞一個空字符串，也可以傳遞指定字符串，最終的作用有點類似於圖例的效果，但這裏並不是設置圖例。你不需要過多的注意這個參數，只需要牢記一點：這個參數必須有，必須寫，哪怕你傳遞一個空字符串，也要寫，因爲不寫這個參數，會報錯。

5.設置全局配置項

當我們學會了如何使用pyecharts繪圖，並且已經繪製出來了某個圖形，此時這個圖形並不一定好看。這就需要我們學會使用全局配置項，進行圖形參數的調節與設置。

所有的全局配置項的使用，都是在options這個子模塊下，我們在設置全局配置項的時候，記得導入這個模塊。這部分涉及到的參數太多太雜，當你覺得某個圖形需要怎麼改的時候，一般肯定是有對應的參數進行處理的，你要相信你能想到的，別人大神肯定是都想到了，這個時候你就需要學會使用官網，官網很重要！官網很重要！官網很重要！

• import pyecharts.options as opts
• 使用options配置項，在 pyecharts中，一切皆Options。
• 全局配置項可通過調用set_global_options()方法進行設置。

注意：默認情況下圖例配置項和提示框配置項是顯示的，其他四個配置項默認情況下是不顯示的，需要我們自己設置。

6、顯示及保存圖表

• .render()默認將會在當前工作目錄下生成一個 render.html 的文件，支持path參數，自定義文件保存位置，如 render(r"F:\my_first_chart.html")，文件直接用瀏覽器打開。
• Jupyter Notebook中直接調用.render_notebook()隨時隨地渲染圖表。

  

   

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