Highcharts可媲美PyEcharts, 强大的Python利器

Posted 2022-03-30 qq_21478261

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• Highcharts Mission: Make it easy for everyone to visualize data on the web.
• Highcharts底层是javascript，是优质的交互可视化工具，拥有R API(highcharter)和Python API(python-highcharts)，本文介绍python-highcharts。

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python-highcharts安装

pip install python-highcharts

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python-highcharts简介

python-highcharts主要有三个工具: highcharts, highmaps, highstocks。

highcharts

使开发人员可以轻松创建响应式、交互式和可访问的图表。

highmaps

专注交互地图图表

highstocks

创建时间轴、股票走势图表。

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python-highcharts使用

使用方法类似之前介绍的PyEcharts及PyG2Plot，

继Pyecharts之后，又一款国产可视化软件

PyEcharts-交互666的Python绘图工具

这里以一个简单例子说明，

#导入库
from highcharts import Highmap
from highcharts.highmaps.highmap_helper import jsonp_loader, js_map_loader, geojson_handler

#实例化H
H = Highmap()

#设置配置项options
options = 
    'chart': 
        'borderWidth': 1,
        'marginRight': 50
    ,
    'title': 
        'text': 'US Counties unemployment rates, April 2015'
    ,
    'legend': 
        'title': 
            'text': 'Unemployment<br>rate',
            'style': 
                'color':
                "(Highcharts.theme && Highcharts.theme.textColor) || 'black'"
            
        ,
        'layout': 'vertical',
        'align': 'right',
        'floating': True,
        'valueDecimals': 0,
        'valueSuffix': '%',
        'backgroundColor':
        "(Highcharts.theme && Highcharts.theme.legendBackgroundColor) || 'rgba(255, 255, 255, 0.85)'",
        'symbolRadius': 0,
        'symbolHeight': 14
    ,
    'mapNavigation': 
        'enabled': True
    ,
    'colorAxis': 
        'dataClasses': [
            'from': 0,
            'to': 2,
            'color': "#F1EEF6"
        , 
            'from': 2,
            'to': 4,
            'color': "#D4B9DA"
        , 
            'from': 4,
            'to': 6,
            'color': "#C994C7"
        , 
            'from': 6,
            'to': 8,
            'color': "#DF65B0"
        , 
            'from': 8,
            'to': 10,
            'color': "#DD1C77"
        , 
            'from': 10,
            'color': "#980043"
        ]
    ,
    'plotOptions': 
        'map': 
            'mapData': 'geojson'
        ,
        'mapline': 
            'showInLegend': False,
            'enableMouseTracking': False
        
    ,


#实例化H中添加配置项options
H.set_dict_options(options)

#准备绘图数据
data_url = 'http://www.highcharts.com/samples/data/jsonp.php?filename=us-counties-unemployment.json&callback=?'
map_url = 'http://code.highcharts.com/mapdata/countries/us/us-all-all.js'
data = jsonp_loader(data_url)
geojson = js_map_loader(map_url)
mapdata = geojson_handler(geojson)
lines = geojson_handler(geojson, 'mapline')

for x in mapdata:
    x.update(
        'name':
        x['name'] + ', ' + x['properties']['hc-key'].split('-')[1].upper()
    )

#实例化H中添加数据
H.add_data_set(data,
               'map',
               'Unemployment rate',
               joinBy=['hc-key', 'code'],
               tooltip='valueSuffix': '%',
               borderWidth=0.5,
               states='hover': 
                   'color': '#bada55'
               )
H.add_data_set([lines[0]], 'mapline', 'State borders', color='white')
H.add_data_set([lines[3]], 'mapline', 'Separator', color='gray')
H.add_map_data(mapdata)

#图形渲染
H

支持打印和多种格式导出，

类似于Pyecharts参数设置可参考ECharts，python-highcharts参数设置可参考Highcharts，譬如上面代码中options设置可参考Highcharts中https://www.highcharts.com/demo/maps/us-counties的OPTIONS，

 

进一步学习，参考https://github.com/kyper-data/python-highcharts