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Github/GItee仓库地址注意生成数据乱序数据渲染图片为png或jpeg顺序数据Github/GItee仓库地址
ScienceGallery-GithubScienceGallery-Gitee注意
数据传入到 pyecharts 的时候，需要自行将数据格式转换成上述 Python 原生的数据格式。方法：# for int[int(x) for x in your_numpy_array_or_something_else]# for float[float(x) for x in your_numpy_array_or_something_else]# for str[str(x) for x in your_numpy_array_or_something_else]
便捷方法:pandas.Series.tolist()
生成数据
import numpy as np# 生成数据x_data = [chr(i) for i in range(65, 91)] # lable,26个字母[str(i) for i in x_data]y_data = np.random.uniform(5,200,26) # data[float(i) for i in y_data]# 将数据转换为列表加元组的格式（[(key1, value1), (key2, value2)]）data=[list(z) for z in zip(x_data, y_data)]
乱序数据
南丁格尔图，通过半径区分数据大小，有’radius’和’area’两种模式。 radius：扇区圆心角展现数据的百分比，半径展现数据的大小area：所有扇区圆心角相同，仅通过半径展现数据大小from pyecharts.charts import Piefrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.globals import ThemeType# 创建饼形图并初始化配置项fig = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='1200px', height='600px', theme=ThemeType.ESSOS, bg_color='white'))# 为饼形图添加数据fig.add(series_name="States", # 系列名称data_pair=data, # 系列数据, 格式为 [(key1, value1), (key2, value2)]radius=["15%", "80%"], #内外半径center=["25%", "50%"], # 位置 1rosetype='radius', # 按圆心角区分color='auto')fig.add(series_name="States", # 系列名称data_pair=data, # 系列数据, 格式为 [(key1, value1), (key2, value2)]radius=["15%", "80%"], #内外半径center=["75%", "50%"], # 位置 2rosetype='area', # 按半径展示color='auto')# 设置全局配置项fig.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="两种南丁格尔图"),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), # 不显示Legend图例visualmap_opts=opts.VisualMapOpts # 视觉映射(is_show=False, # 不显示映射配置type_='size', # 映射过渡类型,选择size，不选择无法设置颜色))# 设置系列配置项fig.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, # 显示标签position='left', # 标签位置font_style='oblique', # 字体风格font_weight='bold', # 字体粗细font_family='Arial', # 字体系列margin=15,font_size=11) # 字体大小)# 渲染图片至html# fig.render('rosetype.html')# Jupyternotebook渲染图片fig.render_notebook()
渲染图片为png或jpeg
snapshot-selenium 是 pyecharts + selenium 渲染图片的扩展使用 selenium 需要配置 browser driver，这部分可以参考 selenium-python 相关介绍推荐使用 Chrome 浏览器，可以开启 headless 模式。目前支持 Chrome, Safari。from pyecharts.render import make_snapshotfrom snapshot_selenium import snapshot# 使用chromemake_snapshot(engine=snapshot,file_name=fig.render('rosetype.html'),output_name='C:\Git Code\ScienceGallery\Picture\Rosetype.png',is_remove_html=True)
顺序数据
# 数据排序data.sort(key=lambda x: x[1])
from pyecharts.charts import Piefrom pyecharts import options as optsfrom pyecharts.globals import ThemeType# 创建饼形图并初始化配置项fig = Pie(init_opts=opts.InitOpts(width='1200px', height='600px', theme=ThemeType.ESSOS, bg_color='white'))# 为饼形图添加数据fig.add(series_name="States", # 系列名称data_pair=data, # 系列数据, 格式为 [(key1, value1), (key2, value2)]radius=["15%", "80%"], #内外半径center=["25%", "50%"], # 位置 1rosetype='radius', # 按圆心角区分is_clockwise=False, # 饼图的扇区是否是顺时针排布color='auto')fig.add(series_name="States", # 系列名称data_pair=data, # 系列数据, 格式为 [(key1, value1), (key2, value2)]radius=["15%", "80%"], #内外半径center=["75%", "50%"], # 位置 2rosetype='area', # 按半径展示is_clockwise=False, # 饼图的扇区是否是顺时针排布color='auto')# 设置全局配置项fig.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="两种南丁格尔图"),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), # 不显示Legend图例visualmap_opts=opts.VisualMapOpts # 视觉映射(is_show=False, # 不显示映射配置type_='size', # 映射过渡类型,选择size，不选择无法设置颜色))# 设置系列配置项fig.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, # 显示标签position='left', # 标签位置font_style='oblique', # 字体风格font_weight='bold', # 字体粗细font_family='Arial', # 字体系列margin=15,font_size=11) # 字体大小)# 渲染图片至html# fig.render('rosetype.html')# Jupyternotebook渲染图片fig.render_notebook()
