一、Pyecharts简介
Echarts是一个由百度开源的数据可视化工具,凭借着良好的交互性,精巧的图表设计,得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言,很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时,Pyecharts诞生了。
Pyecharts最早只适用于工程领域的可视化开发,但是随着其对Jupyter notebook、Jupyter lab等交互式开发工具的支持不断加强,现在也开始被许多数据分析师应用到数据探索中。
1.1、Pyecharts各个版本与Python的对应关系
pyecharts 分为 v0.5.x 和 v1.x 两个大版本,v0.5.x 和 v1.x 间不兼容,v1.x 是一个全新的版本。
Pyecharts各版本与python的对应关系见下表
版本 | V0.5.x | V1.x.x |
python 版本选择 | Python2.7,3.4+ | Python3.6+ |
| | |
注 :经Pyecharts开发团队决定,0.5.x 版本将不再进行维护
1.2、Pyecharts v1系列的新特性
全面拥抱 Python3 和 TypeHint
pyecharts v1.0.0 停止对 Python2.7,3.4~3.5 版本的支持和维护,仅支持 Python3.6+。如果还不知道什么是 TypeHint 的同学,劝你尽早入坑,官方入坑指南 typing — Support for type hints。
在编程界,早已流传着 动态一时爽,重构火葬场 这样的真知灼见,动态语言类型检查已经成为了一种趋势,Javascript 已经有了 Typescript,Python 也在力推 TypeHint,虽然 Python 的 TypeHint 实际上对于程序的运行并没有任何影响......,但它配合 IDE 和 mypy,或者 pyright 这样的工具可以在开发阶段趁早发现问题。
弃用插件机制
pyecharts v1.0.0 废除原有的插件机制,包括地图包插件和主题插件,插件的本质是提供 pyecharts 运行所需要的静态资源文件(基本都是 .js 文件),所以现在开放了两种模式提供静态资源文件。
online 模式,使用 pyecharts 官方提供的 assets host,或者部署自己的 remote host。
local 模式,使用自己本地开启的文件服务提供 assets host(离线模式)。
支持 JupyterLab
对 JupyterLab 的支持一直是很多开发者关心的功能,毕竟 JupyterLab 号称是下一代的 Notebook。pyecharts 1.0.0 开始支持在 JupyterLab 中渲染图表啦!
#使用JupytrLab需添加如下代码
from pyecharts.globals import CurrentConfig,NotebookType
CurrentConfig,NOTEBOOK_TYPE=NotebookType.JUPYTER_LAB
#除了以上代码,还需在渲染之前执行加载JavaScript脚本的代码,这里以柱状图对象bar为例
bar.load_javascript()
#然后再渲染即可
bar.render_notebook()
代码风格重构
所有配置项均 OOP,在新版本的 pyecharts 中,一切皆 Options。配置项种类更多,可操作性更强,可以画出更丰富的图表,pyecharts 官方画廊 pyecharts/pyecharts-gallery。
0.5.X 版本写法
from pyecharts import Bar
attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
bar = Bar("柱状图数据堆叠示例")
bar.add("商家A", attr, v1, is_stack=True)
bar.add("商家B", attr, v2, is_stack=True)
bar.render()
1.0.0 版本写法,支持链式调用
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Bar
attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
bar = (
Bar()
.add_xaxis(attr)
.add_yaxis("商家A", v1, stack="stack1")
.add_yaxis("商家B", v2, stack="stack1")
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="柱状图数据堆叠示例"))
)
bar.render()
- 支持 selenium/phantomjs 渲染图片
pyecharts 1.0.0 提供两种模式渲染图片,selenium 和 phantomjs,分别需要安装 snapshot-selenium 和 snapshot-phantomjs。
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.render import make_snapshot
def 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])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-测试渲染图片"))
)
return c
def render_chart_by_selenium():
from snapshot_selenium import snapshot
make_snapshot(snapshot, bar_chart().render(), "bar0.png")
def render_chart_by_phantomjs():
from snapshot_phantomjs import snapshot
make_snapshot(snapshot, bar_chart().render(), "bar1.png")
看到新版的种种优势,小伙伴们是不是跃跃欲试了?接下来我们安装并通过一系列代码体验Pyecharts。
1.2、安装 Pyecharts
v1系列版本的Pyecharts仅支持python3.6+ ,即如果你的python是3.6+,则默认会下载最新版的pyecharts。
pip install -i https://pypi.douban.com/simple pyecharts -U #使用国内软件源下载速度会快很多
安装pyecharts v0.5系列版本:
pip install -i https://pypi.douban.com/simple pyecharts==0.5.11