CSDN技術社區 - 乾貨分享 | 用Pyecharts製作炫酷的可視化大屏－鑽石舞台

前兩篇Pyecharts的文章來幫我們簡單的梳理了一下可以用Pyecharts來繪製哪些圖表之後，本篇文章我們用pyecharts裡面的一些組件，將繪製的圖表都組合起來

首先Grid組件

首先介紹Pyecharts模塊當中的Grid組件，使用Grid組件可以很好地將多張圖無論是上下組合還是左右組合，都能夠很好地拼接起來，我們先來看第一個例子

bar = ( Bar() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家1", Faker.values()) .add_yaxis("商家2", Faker.values()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="直方圖")))line = ( Line() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家1", Faker.values()) .add_yaxis("商家2", Faker.values()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="折線圖", pos_top="48%"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="48%"), ))grid = ( Grid() .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%")) .add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="50%")) .render("水平組合圖_test.html"))

我們可以看到兩張圖表被以上下組合的方式拼接起來，當然除了上下的拼接以外，我們還可以左右來拼接，代碼如下

bar = ( Bar() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家1", Faker.values()) .add_yaxis("商家2", Faker.values()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="直方圖"),legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="20%"),))line = ( Line() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家1", Faker.values()) .add_yaxis("商家2", Faker.values()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="折線圖", pos_right="5%"), legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right="20%"), ))grid = ( Grid() .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="60%")) .add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="50%")) .render("垂直組合圖_test.html"))

可以看到我們無論是想上下拼接還是左右拼接，都可以通過調整參數「pos_left」、「pos_right」、「pos_top」以及「pos_bottom」這幾個參數來實現，我們再來看一下下面這個例子，我們也可以將地圖和直方圖兩者拼接起來

bar = ( Bar() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("商家1", Faker.values()) .add_yaxis("商家2", Faker.values()) .set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="20%")))map = ( Map() .add("商家1", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())], "china") .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="地圖-基本示例")))grid = ( Grid() .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="50%", pos_right="75%")) .add(map, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="60%")) .render("地圖+直方圖.html"))

再談Overlap組件

英文單詞「overlap」的意思是重疊，那麼放在這裡，也就指的是可以將多張圖合併成一張，那麼該怎麼結合才好呢？我們來看一下下面這個例子，我們將直方圖和折線圖通過overlap組件組合到一起

v1 = Faker.values()v2 = Faker.values()v3 = Faker.values()bar = ( Bar() .add_xaxis(Faker.provinces) .add_yaxis("商家A", v1) .add_yaxis("商家B", v2) .extend_axis( yaxis=opts.AxisOpts( axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} 個"), interval=20 ) ) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Overlap-bar+line"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} 個")), ))line = Line().add_xaxis(Faker.provinces).add_yaxis("商家C", v3, yaxis_index=1)bar.overlap(line)bar.render("直方圖+折線圖Overlap.html")

除此之外，我們也可以將散點圖和折線圖合併在一張圖上面，在代碼上就只要將直方圖的代碼替換成散點圖的就行，這邊也就具體不做演示

Grid組件 + Overlap組件相結合

我們也可以將上面提高的兩個組件結合起來使用，以此來繪製多條Y軸的直方圖圖表，代碼如下

Bar() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis("A", [具體相關的數據], yaxis_index=0, color="#d14a61", ) .add_yaxis( "B",[具體相關的數據], yaxis_index=1, color="#5793f3", ).直方圖的全局配置代碼....line = ( Line() .add_xaxis(x_data) .add_yaxis("C",[具體相關的數據], yaxis_index=2, color="#675bba", label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), ))bar.overlap(line)grid = Grid()grid.add(bar, opts.GridOpts(pos_left="5%", pos_right="20%"), is_control_axis_index=True)grid.render("test.html")

分頁組件Tab

我們在用Pyecharts繪製了多張圖表之後，可以直接Tab組件將多張圖表連起來，一頁放一張圖表，具體看下面的例子和代碼，

def bar_datazoom_slider() -> Bar: c = ( Bar() .add_xaxis(Faker.days_attrs) .add_yaxis("商家A", Faker.days_values) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-DataZoom（slider-水平）"), datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()], ) ) return cdef line_markpoint() -> Line: c = ( Line() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis( "商家A", Faker.values(), markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="min")]), ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="折線圖")) ) return cdef pie_rosetype() -> Pie: v = Faker.choose() c = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(v, Faker.values())], radius=["30%", "75%"], center=["25%", "50%"], rosetype="radius", label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="餅圖-玫瑰圖示例")) ) return c tab = Tab()tab.add(bar_datazoom_slider(), "直方圖")tab.add(line_markpoint(), "折線圖")tab.add(pie_rosetype(), "餅圖")tab.render("tab_base.html")

分別將所繪製的三張圖表放置在三個頁面當中，通過pyecharts庫當中的tab串聯起來

最後是Page組件

和上面Tab組件不一樣的是，Tab組件是一頁放一張圖表，有幾張圖表就分成幾頁，而Page組件則是將繪製完成的多張圖表統統放在一張頁面裡面，代碼的改動上面也十分的簡單，只要將上面代碼的Tab部分改成Page()即可，如下

def bar_datazoom_slider() -> Bar: c = ( Bar() .add_xaxis(Faker.days_attrs) .add_yaxis("商家A", Faker.days_values) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-DataZoom（slider-水平）"), datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()], ) ) return cdef line_markpoint() -> Line: c = ( Line() .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis( "商家A", Faker.values(), markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="min")]), ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="折線圖")) ) return cdef pie_rosetype() -> Pie: v = Faker.choose() c = ( Pie() .add( "", [list(z) for z in zip(v, Faker.values())], radius=["30%", "75%"], center=["25%", "50%"], rosetype="radius", label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), ) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="餅圖-玫瑰圖示例")) ) return c page = Page(layout=Page.SimplePageLayout)page.add( bar_datazoom_slider(), line_markpoint(), pie_rosetype(),)page.render("page_simple_layout.html")

上圖所示的圖表在頁面當中是不能被挪動的，在Page()組件當中我們還能夠使得圖表按照我們所想的那樣隨意的挪動

##上面的代碼都一樣，page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout)page.add( bar_datazoom_slider(), line_markpoint(), pie_rosetype(),)page.render("page_draggable_layout.html")