python pyecharts 庫 資料視覺化

2021-08-21 21:35:23 字數 3440 閱讀 2172

本文參考自python pyecharts 庫 資料視覺化

python pyecharts 庫 資料視覺化

作業系統: windows 10

ide: pycharm community 2018.1 

python 3.7

$ pip install pyecharts
或者原始碼安裝:

$ git clone 

$ cd pyecharts

$ pip install -r requirements.txt

$ python setup.py install

安裝地圖:

$ pip install echarts-countries-pypkg

$ pip install echarts-china-provinces-pypkg

$ pip install echarts-china-cities-pypkg

$ pip install echarts-china-counties-pypkg

$ pip install echarts-china-misc-pypkg

$ pip install echarts-united-kingdom-pypkg

import random

from pyecharts import polar, page, style

import math

width = 600

height = 400

def

create_charts():

page = page()

style = style(width=width,

height=height)

data =

for i in

range(361):

t = i / 180 * math.pi

r = math.sin(2 * t) * math.cos(2 * t)

chart = polar("極座標系-畫小花"

, **style.init_style)

chart.add("flower"

, data,

start_angle=0

, symbol=none,

axis_range=[0

, none])

page.add(chart)

return page

create_charts().render()

執行完之後,在檔案目錄下會出現乙個reader.html檔案,用瀏覽器開啟,即可以看到動態散點圖:

地圖測試:

from pyecharts import geolines, style, page

style = style(

title_top="#fff"

,title_pos = "center"

,width = 600

,height = 300

,background_color="#404a59"

)style_geo = style.add(

is_label_show=true,

line_curve=0.2

,line_opacity=0.6

,legend_text_color="#eee"

,legend_pos="right"

,geo_effect_symbol="plane"

,geo_effect_symbolsize=15

,label_color=['#a6c84c'

, '#ffa022'

, '#46bee9'],

label_pos="right"

,label_formatter=""

,label_text_color="#eee",)

def

create_charts():

page = page()

data_guangzhou = [

["廣州"

, "上海"], ["廣州"

, "北京"], ["廣州"

, "南京"], ["廣州"

, "重慶"], ["廣州"

, "蘭州"], ["廣州"

, "杭州"]

]data_beijing = [

["北京"

, "上海"], ["北京"

, "廣州"], ["北京"

, "南京"], ["北京"

, "重慶"], ["北京"

, "蘭州"], ["北京"

, "杭州"]

]charts = geolines("geolines-預設示例"

, **style.init_style)

charts.add("從廣州出發"

, data_guangzhou,

is_legend_show=false)

page.add(charts)

charts = geolines("geolines-稍加配置"

, **style.init_style)

charts.add("從廣州出發"

, data_guangzhou, **style_geo)

page.add(charts)

charts = geolines("geolines-多例模式"

, **style.init_style)

charts.add("從廣州出發"

, data_guangzhou, **style_geo)

charts.add("從北京出發"

, data_beijing, **style_geo)

page.add(charts)

charts = geolines("geolines-單例模式"

, **style.init_style)

charts.add("從廣州出發"

, data_guangzhou, **style_geo)

charts.add("從北京出發"

直接複製,它只有流圖沒有地圖,顯然它是乙個多層結構。

3、參考資料

django配置Bokeh庫,進入資料視覺化操作。

先給大家注意乙個坑 如果用的是bokeh嵌入的方式而不是boke 檔的話。一定要注意自己的bokeh庫和在cdn下面請求的js css庫是否相同。那我匯入的bokeh版本也必須為2.0.1版本 上 index.html檔案。en utf 8 bokeh example title styleshee...

視覺化資料庫外掛程式

我們開發中經常用到一些第三方連線資料庫的工具進行除錯,缺點是要跟ide進行切換就很麻煩。其實idea中可以安裝外掛程式來連線資料庫,步驟非常簡單,功能卻非常強大,強烈推薦大家使用ide的資料庫連線工具。開啟intellij idea preferences plugins,輸入database會出現...

MongoDB資料庫視覺化工具

在之前學習node.js時候mongovue是一款不錯的視覺化工具,但是現在他不支援最新的mongodb資料庫了,在此我找了一些其他的視覺化管理工具,發現adminmogo這個工具不錯。操作簡單。下面就說一下方式怎麼安裝。方式1 使用npm 1.從npm安裝 npm install admin mo...