快速使用pyecharts绘制组合图表

目录

概述

并行多图（Grid()）

顺序多图（Page()）

选项卡多图（Tab()）

时间线轮播图（Timeline()）

总结?

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概述

pyecharts支持绘制组合图表，即同一画布显示的多个图表。

多个图表按照不同的组合方式，可以分为并行多图、顺序多图、选项卡多图和时间轮播多图。

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并行多图（Grid()）

• pyecharts.charts的Grid类表示并行排列的组合图表，它可以采用左右布局或上下布局的方式显示多个图表。 Grid类中包含一个add()方法，使用add()方法可以为组合图表添加配置项。
  • add()方法的语法格式如下：

  • add(
        chart, # 表示图表，仅 `Chart` 类或者其子类
        grid_opts, # 表示直角坐标系配置项
        grid_index=0, # 表示直角坐标系网格索引，默认为0
        is_control_axis_index=False # 表示是否由自己控制坐标轴索引
    )

  • ?

    # 直角坐标系配置项
    class GridOpts(
        # 是否显示直角坐标系网格。
        is_show: bool = False,
    
        # 所有图形的 zlevel 值。
        z_level: Numeric = 0,
    
        # 组件的所有图形的z值。
        z: Numeric = 2,
    
        # grid 组件离容器左侧的距离。
        # left 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比，
        # 也可以是 'left', 'center', 'right'。
        # 如果 left 的值为'left', 'center', 'right'，组件会根据相应的位置自动对齐。
        pos_left: Union[Numeric, str, None] = None,
    
        # grid 组件离容器上侧的距离。
        # top 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比，
        # 也可以是 'top', 'middle', 'bottom'。
        # 如果 top 的值为'top', 'middle', 'bottom'，组件会根据相应的位置自动对齐。
        pos_top: Union[Numeric, str, None]  = None,
    
        # grid 组件离容器右侧的距离。
        # right 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比。
        pos_right: Union[Numeric, str, None]  = None,
    
        # grid 组件离容器下侧的距离。
        # bottom 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比。
        pos_bottom: Union[Numeric, str, None]  = None,
    
        # grid 组件的宽度。默认自适应。
        width: Union[Numeric, str, None] = None,
    
        # grid 组件的高度。默认自适应。
        height: Union[Numeric, str, None] = None,
    
        # grid 区域是否包含坐标轴的刻度标签。
        is_contain_label: bool = False,
    
        # 网格背景色，默认透明。
        background_color: str = "transparent",
    
        # 网格的边框颜色。支持的颜色格式同 backgroundColor。
        border_color: str = "#ccc",
    
        # 网格的边框线宽。
        border_width: Numeric = 1,
    
        # 本坐标系特定的 tooltip 设定。
        tooltip_opts: Union[TooltipOpts, dict, None] = None,
    )

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?

• 并行多图?

• from pyecharts import options as opts
  from pyecharts.charts import Bar,Line,Grid
  
  # 准备数据
  x_data = ['小米','三星','华为','苹果','魅族','VIVO','OPPO']
  y_a = [107, 36, 102, 91, 51, 113, 45]
  y_b = [104, 60, 33, 138, 105, 111, 91]
  
  
  bar = (
      Bar() # 创建Bar类对象
      .add_xaxis(x_data) # 横坐标上的数据
      .add_yaxis(
          "商家A", # 图例
          y_a # 系列数据
      )
      .add_yaxis(
          "商家B",# 图例
          y_b # 系列数据
      )
      .set_global_opts( # 全局配置项
          title_opts=opts.TitleOpts(title="组合图表-柱形图") # 标题，可\n换行
      ) 
  )
  line = (
      Line() # 创建Line类对象
      .add_xaxis(x_data) # # 横坐标上的数据
      .add_yaxis("商家A", y_a)
      .add_yaxis("商家B",y_b)
      .set_global_opts(
          title_opts=opts.TitleOpts(title="组合图表-折线图",
                                    pos_top="48%" 
                  # title 组件离容器上侧的距离。
                  # top 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比，
                  # 也可以是 'top', 'middle', 'bottom'。
                  # 如果 top 的值为'top', 'middle', 'bottom'，组件会根据相应的位置自动对齐。
                                   ),
          legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="48%")
      )
  )
  grid = (
      Grid() # 创建Grid类对象
      .add(
          bar, # bar子类
          grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%")
      )
      .add(
          line, # line子类
          grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="60%")
      )
  )
  # grid.render("./并行多图示例.html")
  grid.render_notebook()

  

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顺序多图（Page()）

• pyecharts.charts的Page类表示顺序显示的组合图表，它可以在同一网页中按顺序渲染多个图表。
  • Page 类的构造方法的语法格式如下所示：

  • Page(
        page_title="Awesome-pyecharts", # 表示HTML网页的标题。
        js_host= "",  # 表示远程的主机地址，默认为"https://assets.pyecharts.org/assets/"。
        interval=1, # 表示每个图例之间的间隔，默认为1。
        layout=PageLayoutOpts() # 表示布局配置项。
    )
    
    
    def add(*charts)    # charts: 任意图表实例

  • ?

    # 布局配置项
    class PageLayoutOpts(
        # 配置均为原生 CSS 样式
        justify_content: Optional[str] = None,
        margin: Optional[str] = None,
        display: Optional[str] = None,
        flex_wrap: Optional[str] = None,
    )

• ?顺序多图

• # 顺序多图
  from pyecharts import options as opts
  from pyecharts.charts import Bar,Line,Page
  
  # 准备数据
  x_data = ['小米','三星','华为','苹果','魅族','VIVO','OPPO']
  y_a = [107, 36, 102, 91, 51, 113, 45]
  y_b = [104, 60, 33, 138, 105, 111, 91]
  
  
  bar = (
      Bar() # 创建Bar类对象
      .add_xaxis(x_data) # 横坐标上的数据
      .add_yaxis(
          "商家A", # 图例
          y_a # 系列数据
      )
      .add_yaxis(
          "商家B",# 图例
          y_b # 系列数据
      )
      .set_global_opts( # 全局配置项
          title_opts=opts.TitleOpts(title="组合图表-柱形图") # 标题，可\n换行
      ) 
  )
  line = (
      Line() # 创建Line类对象
      .add_xaxis(x_data) # # 横坐标上的数据
      .add_yaxis("商家A", y_a)
      .add_yaxis("商家B",y_b)
      .set_global_opts(
          title_opts=opts.TitleOpts(title="组合图表-折线图") # 标题
      )
  )
  page = (
      Page()
      .add(
          line,bar # charts: 任意图表实例
      )
  )
  # page.render("./顺序多图示例.html")
  page.render_notebook()

  

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选项卡多图（Tab()）

• pyecharts.charts的Tab类表示以选项卡形式显示的组合图表，它可以点击不同的选项卡来切换显示多个图表。
  • Tab类的构造方法的语法格式如下所示：

  • Tab(
        page_title="Awesome-pyecharts", # HTML 标题
        js_host="" # 远程 HOST，默认为 "https://assets.pyecharts.org/assets/"
    )

  • add()方法的语法格式如下所示：

  • add(
        chart, # 任意图表类型
        tab_name # 选项卡的标签名称
    )

• 选项卡多图

• # 绘制选项卡多图
  from pyecharts import options as opts
  from pyecharts.charts import Bar, Line, Tab
  # 准备数据
  x_data = ['小米', '三星', '华为', '苹果', '魅族', 'VIVO', 'OPPO']
  y_a = [107, 36, 102, 91, 51, 113, 45]
  y_b = [104, 60, 33, 138, 105, 111, 91]
  
  bar = (
      Bar()# 创建Bar类对象
      .add_xaxis(x_data) # 横坐标的数据
      .add_yaxis("商家A", y_a) # 图例，系列数据
      .add_yaxis("商家B", y_b)
  )
  line = (
      Line() # 创建Line类对象
      .add_xaxis(x_data) # 横坐标的数据
      .add_yaxis("商家A", y_a)# 图例，系列数据
      .add_yaxis("商家B", y_b)
  )
  tab = (
      Tab() # 创建Tab类对象
      .add(
          bar, # 图表类型
          "柱形图" # 选项卡的标签名称
      )
      .add(line,"折线图")
  )
  # tab.render("./选项卡多图示例.html")
  tab.render_notebook()

  

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时间线轮播图（Timeline()）

• pyecharts.charts的Timeline类表示时间线轮播的组合图表，它可以点击时间线的不同时间来切换显示的图表。
• Timeline类中提供两个重要的方法add_schema()和add()，下面分别进行介绍。
  • add_schema()用于为图表添加指定样式的时间线，其语法格式如下所示：

  • add_schema(
        axis_type="category", # 表示坐标轴的类型1，可以取值为'value'（数值轴）、
                        # 'category'（类目轴）、'time'（时间轴）、'log'（对数轴）
        orient="horizontal", # 表示时间线的类型，可以取值为'horizontal'（水平）和'vertical（垂直）。
        play_interval=None, # 表示播放的速度（跳动的间隔），单位为ms。
        is_auto_play=False, # 表示是否自动播放，默认为False
        is_loop_play=True, # 表示是否循环播放，默认为True
        is_rewind_play=False, # 表示是否反向播放，默认为False
        is_timeline_show=True, # 表示是否显示时间线组件，默认为True，如果设置为 false，不会显示，但是功能还存在。
        is_inverse=False, # 是否反向放置 时间线，反向则首位颠倒过来
        symbol=None, # timeline 标记的图形。# ECharts 提供的标记类型包括 'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangle', 'diamond',.
        symbol_siz =None, # timeline 标记的大小，例如 [20, 10] 表示标记宽为 20，高为 10。
        control_position="left", # 表示播放按钮的位置。可选值：'left'、'right'。
        width=None, # 时间轴区域的宽度, 影响垂直的时候时间轴的轴标签和轴之间的距离
        height=None, # 时间轴区域的高度
        pos_left=None,# Timeline 组件离容器左侧的距离。
        # left 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比，
        # 也可以是 'left', 'center', 'right'。
        # 如果 left 的值为'left', 'center', 'right'，组件会根据相应的位置自动对齐
        # pos_right、pos_top、pos_bottom
        linestyle_opts=None, # 时间轴的坐标轴线配置，
        controlstyle_opts= None,# 控制按钮』的样式。『控制按钮』包括：『播放按钮』、『前进按钮』、『后退按钮』。
    )

  • add ()方法用于添加图表和时间点，其语法格式如下所示：
  • ?

    add(
        chart, # 表示图表
        time_point # 表示时间点
    )

  • ?时间轴控制按钮样式：（链接来自官网）pyecharts - A Python Echarts Plotting Library built with love.
• 绘制时间线轮播图
• ?

  # 绘制时间线轮播图
  from pyecharts.faker import Faker
  from pyecharts import options as opts
  from pyecharts.charts import Bar,Timeline
  
  x = Faker.choose() # 准备x轴数据
  tl_demo = Timeline() # 创建Timeline类对象
  for i in range(2015,2020):
      bar = (
          Bar() # 创建Bar类对象
          .add_xaxis(x) # 横坐标的数据
          .add_yaxis(
              "商家A", # 图例
              Faker.values() # 系列数据
          )
          .add_yaxis("商家B",Faker.values())
          .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("某商店{}年营业额".format(i)) # 标题
                          )
      )
      tl_demo.add(
          bar, # 图例
          "{}年".format(i) # 时间线标签
      )
  tl_demo.render("./时间线轮播图示例.html")
  tl_demo.render_notebook()

  

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总结?

今天主要使用pyecharts绘制了常用的组合图表，可以照着案例多加练习。