一、Pyecharts简介和安装1. 简介Ecarts是百度开发的一个数据可视化开源软件，具有良好的交互性，精美的图表设计，得到了众多开发者的认可。Python是一种表达性语言，适合于数据处理。当数据分析遇到数据可视化时，pyecharts就诞生了。 简单的API设计，使用流畅，支持链式调用 它包括30种常用图表 支持主流笔记本环境，朱庇特笔记本和朱庇特实验室 它可以很容易地集成到主流的web框架中，如flame, sanic和Django 高度灵活的配置项目，可以轻松匹配美丽的图表 帮助开发人员更快启动项目的详细文档和示例 多达400 +地图文件，并支持原始百度地图，为地理数据可视化提供强大支持 v0.5 Pyecarts版本。X与v1不兼容。V1是一个新版本，语法也非常不同。 pip install pyecharts -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
import pyecharts
print(pyecharts.__version__) # 查看当前pyecharts版本
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echarts-countries-pypkg # 全球国家地图
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echarts-china-provinces-pypkg # 中国省级地图
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echarts-china-cities-pypkg # 中国市级地图
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echarts-china-counties-pypkg # 中国县区级地图
使用Starbucks .csv中的数据，我们首先计算每个国家的门店数量，然后使用世界地图来可视化星巴克门店的全球分布。
# -*- coding: UTF-8 -*-
"""
@File ：demo1.py
@Author ：叶庭云
@CSDN ：https://yetingyun.blog.csdn.net/
"""
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType, CurrentConfig
CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'
# pandas读取csv文件里的数据
df = pd.read_csv("Starbucks.csv")['Country']
# 统计各个地区星巴克门店数量
data = df.value_counts()
datas = [(i, int(j)) for i, j in zip(data.index, data.values)]
# 实例化一个Map对象
map_ = Map(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.PURPLE_PASSION))
# 世界地图
map_.add("门店数量", data_pair=datas, maptype="world")
map_.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) # 不显示label
map_.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="星巴克门店数量在全球分布", pos_left='40%', pos_top='10'), # 调整title位置
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=13608, min_=1, is_piecewise=True,
pieces=[{"max": 9, "min": 1, "label": "1-9", "color": "#00FFFF"}, # 分段 添加图例注释和颜色
{"max": 99, "min": 10, "label": "10-99", "color": "#A52A2A"},
{"max": 499, "min": 100, "label": "100-499", "color": "#0000FF "},
{"max": 999, "min": 500, "label": "500-999", "color": "#FF00FF"},
{"max": 2000, "min": 1000, "label": "1000-2000", "color": "#228B22"},
{"max": 3000, "min": 2000, "label": "2000-3000", "color": "#FF0000"},
{"max": 20000, "min": 10000, "label": ">=10000", "color": "#FFD700"}
])
)
# 渲染在网页上
map_.render('星巴克门店在全球的分布.html')
涟漪散点图利用China - csv中的数据，首先计算出每个城市对应的门店数量，然后利用pyecharts包中的geo模块绘制出中国星巴克立面门店数量分布的ripple scatter map。
import pandas as pd
from pyecharts.globals import ThemeType, CurrentConfig, GeoType
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/'
# pandas读取csv文件数据
df = pd.read_csv("china.csv")['City']
data = df.value_counts()
datas = [(i, int(j)) for i, j in zip(data.index, data.values)]
print(datas)
geo = Geo(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px', height='600px', theme=ThemeType.DARK))
geo.add_schema(maptype='china', label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True)) # 显示label 省名
geo.add('门店数量', data_pair=datas, type_=GeoType.EFFECT_SCATTER, symbol_size=8)
geo.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
geo.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='星巴克门店在中国的分布'),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=550, is_piecewise=True,
pieces=[{"max": 50, "min": 0, "label": "0-50", "color": "#708090"}, # 分段 添加图例注释 和颜色
{"max": 100, "min": 51, "label": "51-100", "color": "#00FFFF"},
{"max": 200, "min": 101, "label": "101-200", "color": "#00008B"},
{"max": 300, "min": 201, "label": "201-300", "color": "#8B008B"},
{"max": 600, "min": 500, "label": "500-600", "color": "#FF0000"},
])
)
geo.render("星巴克门店在中国的分布.html")
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