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运用Pyecharts完成python数据可视化,真是冷艳

admin 2019-09-07 267人围观 ,发现0个评论

这篇文章或许不是单调,而是美!用运用Pyecharts完成python数据可视化,真是冷艳!你不信,那就来一睹为快吧:

装置Pyecharts

pip install Pyecharts

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GeoLines(地舆坐标系线图)

用于带有起点和结尾信息的线数据的制作,首要用于地图上的航线,道路的可视化。

GeoLines.add() 办法签名
add(name, data, maptype='china', symbol=None, symbol_size=12, border_color="#111", geo_normal_color="#323c48", geo_emphasis_color="#2a333d", geo_cities_coords=None, geo_effect_period=6, geo_effect_traillength=0, geo_effect_color='#fff', geo_effect_symbol='circle', geo_effect_symbolsize=5, is_geo_effect_show=True, is_roam=True, **kwargs)
ame -> str

图例称号

data -> [list], 包括列表的列表

数据项,数据中,每一行是一个『数据项』,每一列归于一个『维度』。每一行包括两个或三个数据,如 ["广州", "北京"] 或 ["广州", "北京",100],则指定从广州到北京。第三个值用于表明该 line 的数值,该值可省掉。

maptype -> str

地图类型。 从 v0.3.2+ 起,地图现已变为扩展包,支撑全国省份,全国城市,全国区县,全球国家等地图

symbol -> str

线两头的符号类型,可所以一个数组别离指定两头,也可所以单个一致指定。

symbol_size -> int

线两头的符号巨细,可所以一个数组别离指定两头,也可所以单个一致指定。

border_color -> str

地图鸿沟色彩。默以为 '#111'

geo_normal_color -> str

正常状态下地图区域的色彩。默以为 '#323c48'

geo_emphasis_color -> str

高亮状态下地图区域的色彩。默以为 '#2a333d'

geo_cities_coords -> dict

用户自定义区域经纬度,相似如 {'阿城': [126.58, 45.32],} 这样的字典,当用于供给了该参数时,将会掩盖原有预存的区域坐标信息。

geo_effect_period -> int/float

特效动画的时刻,单位为 s,默以为 6s

geo_effect_traillength -> float

特效尾迹的长度。取从 0 到 1 的值,数值越大尾迹越长。默以为 0

geo_effect_color -> str

特效符号的色彩。默以为 '#fff'

geo_effect_symbol -> str

特效图形的符号。有 'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangle', 'diamond', 'pin', 'arrow', 'plane' 可选。

geo_effect_symbolsi运用Pyecharts完成python数据可视化,真是冷艳ze -> int/list

特效符号的巨细,能够设置成比方 10 这样单一的数字,也能够用数组分隔表明高和宽,例如 [20, 10] 表明符号宽为 20,高为 10。

is_geo_effect_show -> bool

是否显现特效。

is_roam -> bool

是否敞开鼠标缩放和平移周游。默以为 True

假如只想要敞开缩放或许平移,能够设置成'scale'或许'move'。设置成 True 为都敞开

默许作用

from pyecharts import GeoLines, Stylestyle = Style( title_top="#fff", title_pos = "center", width=1200, height=600, background_color="#404a59")data_guangzhou = [ ["广州", "上海"], ["广州", "北京"], ["广州", "南京"], ["广州", "重庆"], ["广州", "兰州"], ["广州", "杭州"]]geolines = GeoLines("GeoLines 示例", **style.init_style)geolines.add("从广州动身", data_guangzhou, is_legend_show=False)geolines.render()

稍加装备

from pyecharts import GeoLines, Stylestyle_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="{b}", label_text_color="#eee",)geolines = GeoLines("GeoLines 示例", **style.init_styl运用Pyecharts完成python数据可视化,真是冷艳e)geolines.add("从广州动身", data_guangzhou, **style_geo)geolines.rendercet()

指定数值

from pyecharts import GeoLines, Styledata_guangzhou = [ ["广州", "上海", 10], ["广州", "北京", 20], ["广州", "南京", 30], ["广州", "重庆", 40], ["广州", "兰州", 50], ["广州"运用Pyecharts完成python数据可视化,真是冷艳, "杭州", 60],]lines = GeoLines("GeoLines 示例", **style.init_style)lines.add( "从广州动身", data_guangzhou, tooltip_formatter="{a} : {c}", **style_geo)lines.render()

多例形式

from pyecharts import GeoLines, Styledata_beijing = [ ["北京", "上海"], ["北京", "广州"], ["北京", "南京"], ["北京", "重庆"], ["北京", "兰州"], ["北京", "杭州"]]geolines = GeoLines("GeoLines 示例", **style.init_style)geolines.add("从广州动身", data_guangzhou, **style_geo)geolines.add("从北京动身", data_beijing, **style_geo)geolines.render()

单例形式,指定 legend_selectedmode="single"

from pyecharts import GeoLines, Stylestyle_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="{b}", label_text_color="#eee", legend_selectedmode="single", #指定单例形式)geolines = GeoLines("GeoLines 示例", **style.init_style)geolines.add("从广州动身", data_guangzhou, **style_geo)geolines.add("从北京动身", data_beijing, **style_geo)geolines.render()

是不是很有强壮,很美观?!

这仅仅其间的一种可视化图画,里边还有许多,比方:

Bar(柱状图/条形图)

Bar3D(3D 柱状图)

Boxplot(箱形图)

EffectScatter(带有涟漪特效动画的散点图)

Funnel(漏斗图)

Gauge(仪表盘)

Geo(地舆坐标系)

GeoLines(地舆坐标系线图)

Graph(联系图)

HeatMap(热力求)

Kline/Candlestick(K线图)

Line(折线/面积图)

Line3D(3D 折线图)

Liquid(水球图)

Map(地图)

Parallel(平行坐标系)

Pie(饼图)

Polar(极坐标系)

Radar(雷达图)

Sankey(桑基图)

Scatter(散点图)

Scatter3D(3D 散点图)

ThemeRiver(主题河流图)

TreeMap(矩形树图)

WordCloud(词云图)

运用Pyecharts完成python数据可视化,是不是很冷艳?有没有特别想操作试试的激动呢?那就赶忙举动吧!假如你还有关于python的问题,能够重视“武汉千锋”微信大众号,定时更新各种python行业动态和学习材料。

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