实战系列极其强大的Python数据可视化模块

Posted 2021-04-28 数据学

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昨天发了一篇关于【Matplotlib】的数据可视化文章，有一位小伙伴说可以直接使用Pyecharts，然后我就看了，发现确实，很强大，效果图也是非常的好看

安装Pyecharts

pip install Pyecharts

分享一个里面的内容

GeoLines（地理坐标系线图）

用于带有起点和终点信息的线数据的绘制，主要用于地图上的航线，路线的可视化。

GeoLines.add() 方法签名

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)

• name -> str
  图例名称

• data -> [list], 包含列表的列表
  数据项，数据中，每一行是一个『数据项』，每一列属于一个『维度』。每一行包含两个或三个数据，如 ["广州", "北京"] 或 ["广州", "北京"，100]，则指定从广州到北京。第三个值用于表示该 line 的数值，该值可省略。

• maptype -> str
  地图类型。 从 v0.3.2+ 起，地图已经变为扩展包，支持全国省份，全国城市，全国区县，全球国家等地图

• symbol -> str
  线两端的标记类型，可以是一个数组分别指定两端，也可以是单个统一指定。

• symbol_size -> int
  线两端的标记大小，可以是一个数组分别指定两端，也可以是单个统一指定。

• border_color -> str
  地图边界颜色。默认为 '#111'

• geo_normal_color -> str
  正常状态下地图区域的颜色。默认为 '#323c48'

• geo_emphasis_color -> str
  高亮状态下地图区域的颜色。默认为 '#2a333d'

• geo_cities_coords -> dict
  用户自定义地区经纬度，类似如 {'阿城': [126.58, 45.32],} 这样的字典，当用于提供了该参数时，将会覆盖原有预存的区域坐标信息。

• geo_effect_period -> int/float
  特效动画的时间，单位为 s，默认为 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。默认为 0

• geo_effect_color -> str
  特效标记的颜色。默认为 '#fff'

• geo_effect_symbol -> str
  特效图形的标记。有 'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangle', 'diamond', 'pin', 'arrow', 'plane' 可选。

• geo_effect_symbolsize -> int/list
  特效标记的大小，可以设置成诸如 10 这样单一的数字，也可以用数组分开表示高和宽，例如 [20, 10] 表示标记宽为 20，高为 10。

• is_geo_effect_show -> bool
  是否显示特效。

• is_roam -> bool
  是否开启鼠标缩放和平移漫游。默认为 True
  如果只想要开启缩放或者平移，可以设置成'scale'或者'move'。设置成 True 为都开启

默认效果

from pyecharts import GeoLines, Style
style = 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("从广州出发", data_guangzhou, is_legend_show=False)
geolines.render()

稍加配置

from pyecharts import GeoLines, Style
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="{b}",
    label_text_color="#eee",
)
geolines = GeoLines("GeoLines 示例", **style.init_style)
geolines.add("从广州出发", data_guangzhou, **style_geo)
geolines.render()

指定数值

from pyecharts import GeoLines, Style
data_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", "杭州", 60],
]
lines = GeoLines("GeoLines 示例", **style.init_style)
lines.add(
    "从广州出发", data_guangzhou, tooltip_formatter="{a} : {c}", **style_geo
)
lines.render()

多例模式

from pyecharts import GeoLines, Style
data_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("从广州出发", data_guangzhou, **style_geo)
geolines.add("从北京出发", data_beijing, **style_geo)
geolines.render()

单例模式，指定 legend_selectedmode="single"

from pyecharts import GeoLines, Style
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="{b}",
    label_text_color="#eee",
    legend_selectedmode="single", #指定单例模式
)
geolines = GeoLines("GeoLines 示例", **style.init_style)
geolines.add("从广州出发", data_guangzhou, **style_geo)
geolines.add("从北京出发", data_beijing, **style_geo)
geolines.render()

是不是很有强大，很好看？！

这只是其中的一种可视化图像，里面还有很多，比如：

• 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（地理坐标系）

• GeoLines（地理坐标系线图）

• Graph（关系图）

• HeatMap（热力图）

• 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）

具体的详细内容：http://pyecharts.org/#/

[来自：python]

https://mp.weixin.qq.com/s/mcgKe4BNXALCO2GxMrjsbw

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