pyecharts官網使用說明書---保姆級手把手教你畫圖版

• 1.畫圖腳本結構
• 2.參數的類型
• 3.參數與結構相結合
• • 3.1圖表函數
  • 3.2add數據
  • 3.3全局配置參數
  • 3.4系列配置參數
• 4.總結
• 5.舉個例子

pyecharts經過幾次升級后，官網越來越難讀懂（規范）了，每次去pyecharts官網找參數，都要了我這個小菜雞半條命，各個參數含義清晰易懂，就是不知道要放在哪部分里面使用。。。在經過無數次的磨練之后，終于總結出來畫圖的規律，于是便有了這篇文章。
現在讓我們在來撥繭抽絲，接開pyecharts畫圖的奧秘。
首先放上pyecharts官網：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro

1.畫圖腳本結構

如果畫好一個理想中圖表，需要以下四個部分的參數進行整合：
圖表函數+數據+全局配置(標題、圖紙大小、橫縱坐標、工具欄等)+系列配置(圖表線條、填充顏色、標簽等)

但是如果你要畫一個簡單的圖表，僅用圖表函數+數據兩部分即可搞定：
例如簡單的柱形圖：

from pyecharts.charts import Bar Bar()#先寫柱狀圖的基礎函數 .add_xaxis(xaxis_data = ["A","B","C"])#add橫軸的數據 .add_yaxis(series_name="趨勢",yaxis_data = [1,2,3])#add縱軸的數據 .render_notebook()#顯示圖表

畫水滴圖：

from pyecharts.charts import Liquid c = Liquid().add(series_name='水球圖',data = [0.6]) c.render_notebook()

只要你在官網中找到可配置的圖形函數，在圖形函數后加上add(數據)，即可畫出相應的圖形。
看到這里你可能會有一個疑問，如何知道各個參數后面是接字典，還是列表，還是字符串？為什么有的圖形函數后接的是add，有的是add_xaxis和add_yaxis？如何更換圖表顏色，設置圖表大小，添加圖表標題？下面就來解答一下這些問題。

2.參數的類型

先來解答一下第一個問題，如何確定各個參數所對應數據的類型？回答照官網的指示來設置。
雖然pyecharts官網的參數所代表的含義及類型都寫的很明確，但是經常會有參數類型不知如何確認，參數不知如何放置的情況。故先說一下參數的類型如何確認。
在官網中，每個參數后面都會標注出所對應的數據類型，下面就來解釋一下這些數據類型都是什么含義：

• str：字符串
  （width: str ）?（width = “900px”）
• int：整數
  （item_gap: int）?（item_gap = 10）
• Numeric：數據
  （animation_threshold: Numeric）?（animation_threshold = 2000）
• bool：布爾值
  （animation: bool）?（animation = True）
• Sequence：列表
  （xaxis_data: Sequence）?（xaxis_data = [1, 2, 3]）
• Optional：當option出現時，只關注optional后的【】中的類型即可。
  （title_target: Optional[str]）?（title_target = “self”）
  （tool_box: Optional[Sequence]）?（tool_box = [“rect”]）
• Union：當Union出現的時候，可根據實際情況選擇【】中的一種類型即可。
  （min_: Union[int, float]）?（min_ = 0）#此為類型選為int
  ?（min_ = 0.2）#此為類型選為float
  （itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None]）?（itemstyle_opts = opts.ItemStyleOpts() ）
  #也可以是將opts.ItemStyleOpts()中參數對應的數據用字典的形式表示出來?（{itemstyle_opts = {“color” : “red”}）#寫成字典的形式要注意兩點1、參數要加引號2、參數后接冒號（：）而非等號

3.參數與結構相結合

之前說過pyecharts主要分為4塊：圖表函數、add數據、全局配置、系列配置。

3.1圖表函數

在這四塊構成中，首先要確定的就是圖表函數，圖表函數很簡單，你需要畫什么圖形，就在官網鏈接上找到相應的圖表函數，from pyecharts.charts import 相應的圖表函數，即可使用。
官網基本圖表類型鏈接：https://pyecharts.org/#/zh-cn/basic_charts

#以下分別調用柱狀圖、折線圖、餅圖、地圖 from pyecharts.charts import Bar, Line, Pie, Map

ps：注意一下官網上函數的所屬關系

看日歷圖這個函數Calendar包含在pyecharts.charts中的，所以調用時應from pyecharts.charts import Calendar

3.2add數據

確認好我們要畫的圖形函數后，下一步就是在圖形中添加相應的數據，而這個數據就是借用add函數來添加。
首先我們還是來看一下這個函數的所屬關系：

1、柱狀圖
常識來看柱狀圖是需要有x軸和y軸兩種數據的。從下圖官網截圖可以看出函數Bar后所附的為add_yaxis函數，既然有y軸的，也就意味著有對應的x軸add_xaxis。

官網上并未標注出add_xaxis這各部分，但是當你看到一個函數后出現了add_yaxis，也就意味著一定要寫add_xaxis這部分。

Bar()#先寫柱狀圖的基礎函數 .add_xaxis(xaxis_data = ["A","B","C"])#add橫軸的數據 .add_yaxis(series_name="趨勢",yaxis_data = [1,2,3])#add縱軸的數據

2、水球圖
有一種圖，不是直角坐標系圖，不需要同時存在x、y軸兩種數據，只有單獨數據就可以了，如下面的水球圖。

在水球圖Liquid函數后面接的是add，則使用的時候Liquid().add() 即可。

3.3全局配置參數

在我們可以用函數+add函數來畫出一個簡單的圖形，但是默認配置項很多時候并不能滿足我們的需求，這個時候就需要配置參數的幫助，首先我們來說一下全局配置參數。
這個全局配置參數是指官網里面的配置項-全局配置項的參數。
老規矩，先上鏈接https://pyecharts.org/#/zh-cn/global_options
按照官網的指示，全局配置函數的調用如下

from pyecharts.charts import Liquid from pyecharts import options as opts Liquid().add(series_name='水球圖',data = [0.6]).set_global_opts(此處應有相應參數) #設置全局配置項時，在圖形函數后調用.set_global_options()即可

下面來說一下set_global_opts()中都可以設置哪些參數：

#以下是來自函數的官方定義 def set_global_opts(self,title_opts: types.Title = opts.TitleOpts(),legend_opts: types.Legend = opts.LegendOpts(),tooltip_opts: types.Tooltip = None,toolbox_opts: types.Toolbox = None,brush_opts: types.Brush = None,xaxis_opts: types.Axis = None,yaxis_opts: types.Axis = None,visualmap_opts: types.VisualMap = None,datazoom_opts: types.DataZoom = None,graphic_opts: types.Graphic = None,axispointer_opts: types.AxisPointer = None, ):

建議函數定義+官網參數詳解聯合使用，效果翻倍。
比如說我想對工具欄進行相應的設置，首先找到工具欄設置參數：ToolboxOpts，具體代碼如下。
設置工具欄的同時對標題部分（TitleOpts）也進行命名：

from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts Bar() .add_xaxis(xaxis_data = ["A","B","C"])#x軸數據 .add_yaxis(series_name="趨勢",yaxis_data = [1,2,3])#y軸數據 .set_global_opts(toolbox_opts = opts.ToolboxOpts(orient = 'vertical'),#工具欄設置title_opts = opts.TitleOpts(title = "我是標題啊")

需要注意的點：
在官網的全局配置項中，你會發現有一個InitOpts：初始化配置項，這個初始化配置項又不存在于函數set_global_opts中，那這個初始配置項該如何配置呢？這個初始化配置項是在圖表函數中進行設置的，還是拿柱狀圖舉例：

若設置柱狀圖的長和寬：

from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='720px',height='320px'))#在圖表函數中設置初始化配置項 .add_xaxis(xaxis_data = ["A","B","C"])#x軸數據 .add_yaxis(series_name="趨勢",yaxis_data = [1,2,3])#y軸數據 .render_notebook()#展示圖表

3.4系列配置參數

這個系列配置參數主要包含一些圖表內部比較細致的配置，線條顏色、文字樣式等等。
系列配置項函數：set_series_opts
首先還是系列配置部分官網鏈接：https://pyecharts.org/#/zh-cn/series_options
接下來是set_series_opts函數的參數構成：

def set_series_opts(self,label_opts: types.Label = None,linestyle_opts: types.LineStyle = None,splitline_opts: types.SplitLine = None,areastyle_opts: types.AreaStyle = None,axisline_opts: types.AxisLine = None,markpoint_opts: types.MarkPoint = None,markline_opts: types.MarkLine = None,markarea_opts: types.MarkArea = None,effect_opts: types.Effect = opts.EffectOpts(),tooltip_opts: types.Tooltip = None,itemstyle_opts: types.ItemStyle = None,**kwargs, ):

使用方法同全局設置一樣，先找到要設置的參數對應的函數，再一次按照參數類型進行配置即可。
如：我想將之前畫的柱狀圖的顏色改成橘色，首先找到顏色對應的是參數：itemstyle_opts中的color，那代碼如下：

Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='720px',height='320px')) .add_xaxis(xaxis_data = ["A","B","C"]) .add_yaxis(series_name="趨勢",yaxis_data = [1,2,3]) .set_series_opts(itemstyle_opts = opts.ItemStyleOpts(color="orange")).render_notebook()#在系列配置項中將柱狀圖顏色定義為橘色

4.總結

pyecharts畫圖核心部分就是以上四個部分，只要按部就班，找到需要設置的函數所處位置，確定要設置的參數類型，按照順序一點點堆疊起來，畫圖就不會有問題了。

5.舉個例子

就以2020年的新冠疫情圖為例，如果我想做一個有時間趨勢的疫情圖該如何設置呢？
首先要確定圖表函數：中國地圖。
其次如何加入時間軸：介入組合圖表時間線輪播多圖Timeline。

#輸入2020-01-28，2020-02-02兩天的新冠確診人數數據 import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map,Timeline data = pd.DataFrame([['2020-01-28', '湖北', 272.0],['2020-01-28', '浙江', 299.0],['2020-01-28', '廣東', 229.0],['2020-01-28', '河南', 27.0],['2020-01-28', '湖南', 222.0],['2020-01-28', '江西', 72.0],['2020-01-28', '安徽', 157.0],['2020-01-28', '重慶', 147.0], ['2020-01-28', '山東', 121.0], ['2020-01-28', '四川', 18.0], ['2020-01-28', '江蘇', 1.0], ['2020-01-28', '上海', 8.0], ['2020-01-28', '北京', 91.0], ['2020-01-28', '福建', 82.0], ['2020-01-28', '廣西', 58.0], ['2020-01-28', '陜西', 46.0], ['2020-01-28', '河北', 48.0], ['2020-01-28', '云南', 51.0], ['2020-01-28', '黑龍江', 37.0], ['2020-01-28', '海南', 43.0], ['2020-01-28', '遼寧', 36.0], ['2020-01-28', '山西', 2.0], ['2020-01-28', '天津', 24.0], ['2020-01-28', '甘肅', 24.0], ['2020-01-28', '寧夏', 12.0], ['2020-01-28', '內蒙古', 15.0], ['2020-01-28', '新疆', 13.0], ['2020-01-28', '貴州', 9.0], ['2020-01-28', '吉林', 9.0], ['2020-01-28', '香港', 8.0], ['2020-01-28', '臺灣', 8.0], ['2020-01-28', '青海', 6.0], ['2020-01-28', '澳門', 7.0], ['2020-01-28', '西藏', np.nan], ['2020-02-02', '湖北', 11177.0], ['2020-02-02', '浙江', 724.0], ['2020-02-02', '廣東', 683.0], ['2020-02-02', '河南', 566.0], ['2020-02-02', '湖南', 521.0], ['2020-02-02', '江西', 391.0], ['2020-02-02', '安徽', 48.0], ['2020-02-02', '重慶', 3.0], ['2020-02-02', '山東', 246.0], ['2020-02-02', '四川', 254.0], ['2020-02-02', '江蘇', 271.0], ['2020-02-02', '上海', 193.0], ['2020-02-02', '北京', 191.0], ['2020-02-02', '福建', 159.0], ['2020-02-02', '廣西', 127.0], ['2020-02-02', '陜西', 128.0], ['2020-02-02', '河北', 113.0], ['2020-02-02', '云南', 15.0], ['2020-02-02', '黑龍江', 118.0], ['2020-02-02', '海南', 71.0], ['2020-02-02', '遼寧', 7.0], ['2020-02-02', '山西', 6.0], ['2020-02-02', '天津', 54.0], ['2020-02-02', '甘肅', 51.0], ['2020-02-02', '寧夏', 288.0], ['2020-02-02', '內蒙古', 27.0], ['2020-02-02', '新疆', 24.0], ['2020-02-02', '貴州', 46.0], ['2020-02-02', '吉林', 31.0], ['2020-02-02', '香港', 15.0], ['2020-02-02', '臺灣', 1.0], ['2020-02-02', '青海', 13.0], ['2020-02-02', '澳門', 8.0], ['2020-02-02', '西藏', 1.0]],columns=["日期","地區","確診病例"]) #定義一個timeline和map的組合圖 def timeline_map(data):tl = Timeline().add_schema(play_interval =300,height=40,is_rewind_play=True,is_loop_play = True,is_auto_play=True)#設置播放速度、是否循環播放等參數for day in sorted(list(set(data["日期"].tolist()))):x =data[data["日期"]==day]['地區'].values.tolist()#選取指定日期地區數據y=data[data["日期"]==day]['確診病例'].values.tolist() #選取指定日期確診數據map_shape = (Map().add("確診病例",[list(z) for z in zip(x, y)])#打包輸入地區及對應確診數據.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts("{b}"))#配置系列參數，{b}為顯示地區數據.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="舉個例子"),#全局參數中設置標題visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1000,#設置映射配置項的最大值is_piecewise=True,#設置是否為分段顯示pos_top = "60%",#映射配置項距圖片上部的距離pieces=[{"min": 1000, "label": '>1000人', "color": "#FF0000"}, # 分段指定顏色及名稱{"min": 500, "max": 1000, "label": '500-1000人', "color": "#FF3333"},{"min": 100, "max": 499, "label": '100-499人', "color": "#FF6666"},{"min": 10, "max": 99, "label": '10-99人', "color": "#FF9999"},{"min": 1, "max": 9, "label": '1-9人', "color": "#FFCCCC"}])))tl.add(map_shape, "{}".format(day))#將不同日期的數據加入到timeline中return tl timeline_map(data).render_notebook()

結果如下圖所示。

本文如果問題，歡迎指正。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的pyecharts官网使用说明书---保姆级手把手教你画图版的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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