pyecharts

Python笔记:用pyecharts绘制柱形图

雨燕双飞 提交于 2020-10-04 03:14:25
简介: pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。 echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化。pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。实际上就是 Echarts 与 Python 的对接。 使用 pyecharts 可以生成独立的网页,也可以在 flask , Django 中集成使用。 特性: 简洁的 API 设计,使用如丝滑般流畅,支持链式调用 囊括了 30+ 种常见图表,应有尽有 支持主流 Notebook 环境,Jupyter Notebook 和 JupyterLab 可轻松集成至 Flask,Django 等主流 Web 框架 高度灵活的配置项,可轻松搭配出精美的图表 详细的文档和示例,帮助开发者更快的上手项目 多达 400+ 地图文件以及原生的百度地图,为地理数据可视化提供强有力的支持 pip 安装 CMD: pip install pyecharts 显示successfully,表示安装成功,目前版本为1.4.0 pyecharts包含的图表   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)   Graph

Pyecharts地图显示不完成问题解决方案

删除回忆录丶 提交于 2020-08-20 09:00:36
官网给的解释如下 : 自从 0.3.2 开始,为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts 项目的轻量化运行,pyecharts 将不再自带地图 js 文件。 如用户需要用到地图图表,可自行安装对应的地图文件包。 全球国家地图: echarts-countries-pypkg (1.9MB): 世界地图和 213 个国家,包括中国地图 中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg (730KB):23 个省,5 个自治区 中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB):370 个中国城市 下面介绍如何安装 需要这些地图的朋友,可以装 pip 命令行: pip install echarts-countries-pypkg # 世界地图 pip install echarts-china-provinces-pypkg # 中国省级地图 pip install echarts-china-cities-pypkg # 中国城市地图 效果图 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/u/4260256/blog/4493096

python笔记:用pyecharts绘制南丁格尔玫瑰图

我的梦境 提交于 2020-08-20 03:43:16
近来,“ 南丁格尔玫瑰图 ”因人民日报的疫情播报而大火全网。看惯了饼图,乍一接触这款图表,难免会被它的视觉冲击性所惊叹。因为这两年我也在学习Python,所以现在准备用Python来制作南丁格尔玫瑰图来试一下自己的水平。 先上CSDN查阅资料,借以参考。 案例代码如下: import pandas as pd from pyecharts.charts import Pie from pyecharts import options as opts # 准备数据 provinces = ['北京','上海','黑龙江','吉林','辽宁','内蒙古','新疆','西藏','青海','四川','云南','陕西','重庆', '贵州','广西','海南','澳门','湖南','江西','福建','安徽','浙江','江苏','宁夏','山西','河北','天津'] num = [1,1,1,17,9,22,23,42,35,7,20,21,16,24,16,21,37,12,13,14,13,7,22,8,16,13,13] color_series = ['#FAE927','#E9E416','#C9DA36','#9ECB3C','#6DBC49', '#37B44E','#3DBA78','#14ADCF','#209AC9','#1E91CA', '#2C6BA0','

python从入门到放弃篇41(selenium库,requests库,lxml库,time库,os模块,jieba库,pyecharts库)实现爬取书籍信息,并进行可视化

送分小仙女□ 提交于 2020-08-19 23:15:46
我们这次的案例网址是: https://book.douban.com/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B 。 最近在研究爬虫和数据可视化的结合,所以,时间上分配的有点不太宽裕。 爬虫部分的完整代码: from selenium import webdriver from lxml import etree import requests import time import os options = webdriver . ChromeOptions ( ) options . add_argument ( '--headless' ) options . add_argument ( '--disable-gpu' ) driver = webdriver . Chrome ( options = options ) headers = { 'user-agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/84.0.4147.105 Safari/537.36 Edg/84.0.522.52' } url = 'https://book.douban.com/tag/%E7%BC%96%E7%A8%8B' driver .

Python爬虫获取QQ空间信息(下)

a 夏天 提交于 2020-08-18 12:42:44
开发工具 **Python版本:**3.6.4 相关模块: requests模块; selenium模块; lxml模块; pyecharts模块; 以及一些Python自带的模块。 相关文件 关注公众号“ python ”回复‘ qq下 ’获取。 环境搭建 同 Python爬取QQ空间信息(上) 。 pyecharts模块安装参见: Python简单分析微信好友 原理简介 T_T 空间都登录了,剩下的就是分析数据包,找到需要的接口来获取需要的数据并分析呗。。。 PS: **公众号提供的脚本只能抓取你有权限访问的数据。 所有脚本仅供学习交流。 具体实现过程详见相关文件中的源代码。 使用方式 在cmd窗口运行 QQ_Spider.py 文件即可。 结果展示 借了一个玉树临风、面如冠玉、仪表不凡的小哥的QQ号做的分析QAQ。 qq好友男女比例: qq好友年龄分布: qq好友位置分布: That's All. 更多 事实上,本文提供的脚本可抓取的好友信息并不是仅有结果展示中的那些: 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/u/3465607/blog/4396309

Python数据分析之全球人口数据

心已入冬 提交于 2020-08-18 05:37:18
这篇文章用 pandas 对全球的人口数据做个简单分析。我收集全球各国1960-2019年人口数据,包含男女和不同年龄段,共6个文件。 很多人学习python,不知道从何学起。 很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手。 很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识。 那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码! QQ群:1097524789 pop_total .csv: 各国每年总人口 pop_female .csv:各国每年女性人口 pop_male .csv: 各国每年男性人口 pop_0_14 .csv: 各国每年0 -14岁人口 pop_15_64 .csv: 各国每年15 -64岁人口 pop_65up .csv:各国每年65岁以上人口 先用 pandas 读取文件数据 import pandas as pd pop_total = pd.read_csv('./ data/pop_total.csv', skiprows=4) pop_total.info() pop_total.csv 文件存放各国每年总人口数据,格式如下 pop_total .head( 2) 同样的方式,我们读取剩下的5个文件,对应的 DataFrame 分别是 pop_female 、 pop_male 、

刚过去的520,大家都在送什么礼物,Python用可视化图告诉你

本秂侑毒 提交于 2020-08-17 12:53:22
前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 一年一度的520刚刚过去。 由于受疫情影响错过了今年的2月14日情人节,2020年5月20日,这个谐音为“爱你爱你我爱你”的 “世纪520”,对情侣们来说显得格外有吸引力。 网上都是婚礼、告白、结婚等甜蜜新闻,微博排行榜上的蜜都要溢出屏幕了,520简直就是大型“撒狗粮”节日。 其中,最大的狗粮来自民政局!全国各地的民政局都爆满了! 想在这天领证的新人们把民政局围得水泄不通,有人甚至凌晨4点就前往排队。 一、“世纪520”送礼物 ,大家都在买什么? 除了领证的,对于情侣们来说,关于520要怎么度过,改送什么礼物给心爱的ta也是关注度非常高的话题。 首先,看到知乎上关于“520送什么的话题”,我们经过分析整理发现: 知乎数据 给女朋友送什么 关于给女朋友的礼物,广大网友都提到了口红、香水、项链、手表、还有玫瑰巧克力等礼物; 给男朋友送什么 送男朋友方面,剃须刀、键盘、鼠标、游戏机等也频频被提到。 淘宝数据 那么事实究竟是怎样的呢?接下来让我们看到淘宝天猫的数据,真正做到用数据来说话。 我们搜集整理了淘宝网关于520礼物的100页商品数据,使用Python进行整理分析,经过预处理之后,一共得到3854条数据。 520大家都在买什么礼物? 我们在淘宝搜索520礼物

pyecharts-动态可视化(3)箱线图

ぐ巨炮叔叔 提交于 2020-08-16 18:44:42
pyecharts中箱线图,代码基本可以直接运行 在制作箱线图可能会遇到的组合,所需用到的代码均做了注释,用的V1版本。非常的小白,非常的友好!! 超级详细的注释,还有动图呢!! 箱线图-基本版(1 of 3) 箱线图: c.add_yaxis("名字", c.prepare_data(v1)) 输入数据:用列表形式 from pyecharts import options as opts from pyecharts . charts import Boxplot v1 = [ [ 850 , 740 , 900 , 1070 , 930 , 850 , 950 , 980 , 980 , 880 , 1000 , 980 ] , [ 960 , 940 , 960 , 940 , 880 , 800 , 850 , 880 , 900 , 840 , 830 , 790 ] , ] v2 = [ [ 289 , 281 , 210 , 282 , 280 , 370 , 270 , 374 , 270 , 376 , 290 , 392 ] , [ 80 , 40 , 80 , 80 , 60 , 10 , 70 , 10 , 80 , 80 , 80 , 80 ] , ] c = Boxplot ( init_opts = opts . InitOpts ( width =

把pyecharts动图导入到PPT中

折月煮酒 提交于 2020-08-16 17:01:02
如何把echarts 动图导入PPT 置顶 且听风来 2019-05-22 14:54:17 3347 收藏 6 展开 首先看PPT是否开启插件,开启后 此处就有标志,然后就在你想插入的幻灯片处插入两个控件 1是网页控件 插入后样子如下,大小可自行调整 2是按钮控件 插入后如下,同理大小位置可自行调整 当然名称也是可以改的 右键点击按钮 选择属性 更改caption属性(不是名称) 然后开始改代码 !!! 如果PPT 没有开启宏的话 会提醒你开启宏 ,文件须得另存为.pptm格式的宏文件。 双击按钮 会弹出代码界面 填写代码 红线部分为网页链接地址或者下载的模板网页绝对路径 在线编辑echarts 后下载下来 把绝对路径复制到代码中 (1个字符都不能错包括不能多一个空格,否则链接就会错误) 然后放映幻灯片,点击按钮 OK了 ———————————————— 版权声明:本文为CSDN博主「且听风来」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/qq_43378914/article/details/90443334 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/u/4375893/blog/4320547

【Pyecharts Gallery】中看不中用的可视化作品集合~

痴心易碎 提交于 2020-08-14 03:56:10
摘自: https://www.kesci.com/home/project/5ecd20d0c1a73900361b92b5 var myColor = ['#eb2100', '#eb3600', '#d0570e', '#d0a00e', '#34da62', '#00e9db', '#00c0e9', '#0096f3', '#33CCFF', '#33FFCC']; option = { backgroundColor: '#0e2147', grid: { left: '11%', top: '12%', right: '0%', bottom: '8%', containLabel: true }, xAxis: [{ show: false, }], yAxis: [{ axisTick: 'none', axisLine: 'none', offset: '27', axisLabel: { textStyle: { color: '#ffffff', fontSize: '16', } }, data: ['南昌转运中心', '广州转运中心', '杭州转运中心', '宁夏转运中心', '兰州转运中心', '南宁转运中心', '长沙转运中心', '武汉转运中心', '合肥转运中心', '贵州转运中心'] }, { axisTick: 'none',