前言

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作者：劉早起

開始使用

基本套路就是先建立一個你需要的空圖層，然後使用.set_global_opts修改全域性項再用.set_series_opts修改具體的相關配置就可以。當然最好的學習地址一定是官方檔案，但是裡面介紹的太過複雜了，這裡僅以快速上手使用為目標進行幾個例子來說明套路。

地圖

pyecharts比較好的就是繪製地圖，這裡以2019-nCov專案中安徽省地圖繪製為例。

首先匯入需要的包

from pyecharts.charts import Pie ,Grid,Bar,Line
 

from pyecharts.faker import Faker #資料包from pyecharts.charts import Map,Geo

from pyecharts import options as opts

from pyecharts.globals import ThemeType

OK，我現在有一個省份的一組資料，大概長這樣

locate =['合肥市', '阜陽市', '亳州市', '安慶市', '馬鞍山市', '銅陵市', '六安市', '滁州市', '池州市','蚌埠市','蕪湖市','宿州市','宣城市','淮北市','淮南市','黃山市']`

data =['','','','','','','','','','','','','','','','']

這也是接觸到的需要繪製地圖的資料格式，兩個list，一個是地名，一個是每個城市對應的資料，現在執行以下程式碼就可以得到安徽省的疫情地圖。

list1 = [[locate[i],data[i]] for i in range(len(locate))] #首先建立資料

map_1 = Map(init_opts=opts.InitOpts(width="400px", height="460px")) #建立地圖，其中括號內可以調整大小，也可以修改主題顏色。

map_1.add("安徽疫情", list1, maptype="安徽") #新增安徽地圖

map_1.set_global_opts( #設定全域性配置項#title_opts=opts.TitleOpts(title="安徽疫情"), 新增標題
 

    visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=120, is_piecewise=True),#最大資料範圍 並且使用分段

    legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False), #是否顯示圖例

    )

map_1.render_notebook() #直接在notebook中顯示# map_1.render('map1.html') 將地圖以html形式儲存在工作目錄下
 

當然地圖還有很多可以自定義的配置項，選擇需要的配置項新增到對應的函式中即可。

# 資料項 (座標點名稱，座標點值)

    data_pair: Sequence,

    # 地圖型別，具體參考 pyecharts.datasets.map_filenames.json 檔案

    maptype: str = "china",

    # 是否選中圖例

    is_selected: bool = True,

    # 是否開啟滑鼠縮放和平移漫遊。

    is_roam: bool = True,

    # 當前視角的中心點，用經緯度表示

    center: Optional[Sequence] = None,

    # 當前視角的縮放比例。

    zoom: Optional[Numeric] = 1,

    # 自定義地區的名稱對映

    name_map: Optional[dict] = None,

    # 標記圖形形狀

    symbol: Optional[str] = None,

    # 是否顯示標記圖形

    is_map_symbol_show: bool = True,

    # 標籤配置項，參考 `series_options.LabelOpts`

    label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict] = opts.LabelOpts(),

    # 提示框元件配置項，參考 `series_options.TooltipOpts`

    tooltip_opts: Union[opts.TooltipOpts, dict, None] = None,

    # 圖元樣式配置項，參考 `series_options.ItemStyleOpts`

    itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] = None,

    # 高亮標籤配置項，參考 `series_options.LabelOpts`

    emphasis_label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict, None] = None,

    # 高亮圖元樣式配置項，參考 `series_options.ItemStyleOpts`

    emphasis_itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] = None,

餅圖

繼續使用地圖裡的資料繪製餅圖，現在想看安徽各地區疫情分佈比，就可以考慮使用餅圖（玫瑰圖）。詳細程式碼

map_2 = (

    Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="600px", height="500px")) 建立一個餅圖

    .add(

        "", #圖名

        [[locate[i],data[i]] for i in range(len(locate))], #新增資料

        radius=["40%", "75%"], # 調整半徑

    )

    .set_global_opts(

        legend_opts=opts.LegendOpts(

            orient="vertical", pos_top="10%", pos_left="88%"#圖例設定

        ),

    )

    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")) #設定標籤

)

map_2.render_notebook() #直接在notebook中顯示#map_2.render('map2.html') #儲存到本地柱狀圖

demo

c = (

    Bar()

    .add_xaxis(Faker.choose())

    .add_yaxis("商家A", Faker.values()) #資料配置

    .add_yaxis("商家B", Faker.values()) #資料配置

    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副標題")) #全域性配置標題

)

c.render_notebook()通過新增配置項可以調整標題、圖例、粗細、位置、背景圖等等

# 系列資料

    yaxis_data: Sequence[Numeric, opts.BarItem, dict],

    # 是否選中圖例

    is_selected: bool = True,

    # 使用的 x 軸的 index，在單個圖表例項中存在多個 x 軸的時候有用。

    xaxis_index: Optional[Numeric] = None,

    # 使用的 y 軸的 index，在單個圖表例項中存在多個 y 軸的時候有用。

    yaxis_index: Optional[Numeric] = None,

    # 系列 label 顏色

    color: Optional[str] = None,

    # 資料堆疊，同個類目軸上系列配置相同的　stack　值可以堆疊放置。

    stack: Optional[str] = None,

    # 同一系列的柱間距離，預設為類目間距的 20%，可設固定值

    category_gap: Union[Numeric, str] = "20%",

    # 不同系列的柱間距離，為百分比（如 '30%'，表示柱子寬度的 30%）。# 如果想要兩個系列的柱子重疊，可以設定 gap 為 '-100%'。這在用柱子做背景的時候有用。

    gap: Optional[str] = None,

    # 標籤配置項，參考 `series_options.LabelOpts`

    label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict] = opts.LabelOpts(),

    # 標記點配置項，參考 `series_options.MarkPointOpts`

    markpoint_opts: Union[opts.MarkPointOpts, dict, None] = None,

    # 標記線配置項，參考 `series_options.MarkLineOpts`

    markline_opts: Union[opts.MarkLineOpts, dict, None] = None,

    # 提示框元件配置項，參考 `series_options.TooltipOpts`

    tooltip_opts: Union[opts.TooltipOpts, dict, None] = None,

    # 圖元樣式配置項，參考 `series_options.ItemStyleOpts`

    itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] = None,

同一圖層繪製多圖

如果想要同時疊加繪製圖形可以採用參考以下方法

def two_pic() -> Bar:

    x = Faker.choose() #選擇資料

    bar = (  #先繪製bar

        Bar()

        .add_xaxis(x)

        .add_yaxis("商家A", Faker.values())

        .add_yaxis("商家B", Faker.values())

        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Overlap-line+scatter"))

    )

    line = ( #再新增line

        Line()

        .add_xaxis(x)

        .add_yaxis("商家A", Faker.values())

        .add_yaxis("商家B", Faker.values())

    )

    bar.overlap(line)

    return bar

two_pic().render_notebook()總結

使用新版pyecharts並不難，基本套路都和上面一樣，只要先學會畫圖套路，再多讀官方檔案就可以。