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環境：pyecharts庫，echarts-countries-pypkg，echarts-china-provinces-pypkg，echarts-china-cities-pypkg
數據：2018年4月16號的全國各地最高最低和天氣類型的數據——2018-4-16.json（爬蟲爬的）
代碼：天氣數據爬蟲代碼，圖表繪制代碼 代碼地址：https://github.com/goodloving/pyecharts.git（py文件）
一、公共屬性
1、標題欄的屬性：一般在實例化（初始化）類型時給與，如bar = Bar（“大標題”，“副標題”，···各種屬性···）
title_color = “顏色”：標題顏色，可以是‘red'或者‘#0000'
title_pos = ‘位置'：標題位置，如‘center'，‘left'···
width = 1200：圖表的寬
height = 800：圖表的高
background_color = "顏色"：圖表的背景色
·····
2、標簽欄的屬性：如bar.add（“標簽”，x，values，···屬性···）
'mark_'類，通個'mark_'顯示，如 mark_point['max', 'min', 'average']:標出最大最小和平均值的點，
mark_point_textcolor,mark_line_symbolsize·····
'legend_'類，如legend_pos=‘left'：標簽的位置
'is_'類，如is_label_show=True：顯示每個點的值，is_datazoom_show=True：實現移動控制x軸的數量
is_convert = True：x，y軸是否調換
eg：
bar = pyecharts.Bar("全國各地最高氣溫", "2018-4-18", title_color='red', title_pos='right', width=1400, height=700, background_color='#404a59')
bar.add("最高氣溫", cities, highs, mark_point=['max', 'min', 'average'], is_label_show=True, is_datazoom_show=True, legend_pos='left')
bar.render('Bar-High.html')
3、Geo，Map無法顯示底圖
pyecharts v0.3.2以后，pyecharts 將不再自帶地圖 js 文件。如用戶需要用到地圖圖表，可自行安裝對應的地圖文件包。
地圖文件被分成了三個 Python 包，分別為：
全球國家地圖: echarts-countries-pypkg (1.9MB)
中國省級地圖: echarts-china-provinces-pypkg (730KB)
中國市級地圖: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB)
（1）pycharm直接在設置里面搜索安裝這三個庫
（2）pip安裝
pip install echarts-countries-pypkg pip install echarts-china-provinces-pypkg pip install echarts-china-cities-pypkg
二、各種圖表
1.柱狀圖/條形圖——Bar
bar = pyecharts.Bar("全國各地最高最低氣溫", "2018-4-18", title_pos='right', title_color='blue', width=1400, height=700,background_color='white')
bar.add("最高氣溫", cities, highs, mark_point=['max'], legend_text_color='red', is_datazoom_show=True)
bar.add("最低氣溫", cities, lows, mark_line=['min'], legend_text_color='blue' )
bar.render('Bar-High-Low.html')
2、散點圖——EffectScatter
es = pyecharts.EffectScatter("最低氣溫動態散點圖", "2018-4-16", title_pos='right', title_color='blue', width=1400, height=700, background_color='white')
es.add("最低溫度", range(0, len(cities)), lows, legend_pos='center', legend_text_color='blue',symbol_size=10, effect_period=3, effect_scale=3.5, symbol='pin',is_datazoom_show=True,is_label_show=True)
es.render("EffectScatter-low.html")
3、漏斗與——Funnel
fl = pyecharts.Funnel("最高氣溫漏斗圖", "2018-40-16", title_pos='left', width=1400, height=700)
fl.add("最低氣溫", cities[:15], lows[:15], is_label_show=True, label_pos='inside', label_text_color='white')
fl.render("Funnel-low.html")
4、儀表盤——Guage
gu = pyecharts.Gauge("儀表盤圖")
gu.add("指標", "達標", 80)
gu.render("Guage-eg.html")
5、地理坐標圖——Geo
geo = pyecharts.Geo("最高氣溫地理坐標系圖", '2018-4-16', title_color='#fff', title_pos='center', width=1200, height=600, background_color='#404a95')
geo.add("最高氣溫", cities, highs, is_visualmap=True, visual_range=[0, 40], visual_text_color='#fff', symbol_size=5, legend_pos='right',is_geo_effect_show=True)
geo.render("Geo-Low.html")
6、關系圖——Graph（略）
7、折線/面積圖——Line
line = pyecharts.Line("氣溫變化折線圖", '2018-4-16', width=1200, height=600)
line.add("最高氣溫", cities, highs, mark_point=['average'], is_datazoom_show=True)
line.add("最低氣溫", cities, lows, mark_line=['average'], is_smooth=True)
line.render('Line-High-Low.html')
line = pyecharts.Line("氣溫變化折線圖", '2018-4-16', width=1200, height=600)
line.add("最高氣溫", cities, highs, mark_point=['average'], is_datazoom_show=True, is_fill=True, line_opacity=0.2, area_opacity=0.4)
line.add("最低氣溫", cities, lows, mark_line=['average'], is_smooth=True, is_fill=True, area_color="#000", area_opacity=0.5)
line.render('Area-High-Low.html')
8、水滴球——Liquid
lq = pyecharts.Liquid("水滴球")
lq.add("Liquid", [0.8, 0.5, 0.2], is_liquid_outline_show=False, is_liquid_animation=True)
lq.render("LiQuid.html")
9、地圖——Map
a_city = []
for i in cities:
a_city.append(i + '市')
map = pyecharts.Map("湖北最低氣溫", width=1200, height=600)
map.add("最低氣溫", a_city, lows, maptype='湖北', is_visualmap=True, visual_text_color='#000', visual_range= [-15, 20])
map.render("Map-low.html")
value = [95.1, 23.2, 43.3, 66.4, 88.5]
attr= ["China", "Canada", "Brazil", "Russia", "United States"]
map = Map("世界地圖示例", width=1200, height=600)
map.add("", attr, value, maptype="world", is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
map.render('Map-World.html')
10、平行坐標圖——Parallel
parallel = pyecharts.Parallel("高低溫度的平行坐標系圖", '2018-4-16', width=1200, height=600)
parallel.config(cities[:20])
parallel.add("高低溫", [highs[:20], lows[:20]], is_random=True)
parallel.render('Parallel-High-Low.html')
11、餅圖——Pie
sun = 0
cloud = 0
lit_rain = 0
mit_rain = 0
sail = 0
shadom = 0
z_rain = 0
th_rain = 0
for i in types:
if i == '晴':
sun += 1
elif i == '多云':
cloud += 1
elif i == '小雨':
lit_rain += 1
elif i == '中雨':
mit_rain += 1
elif i == '陰':
shadom += 1
elif i == '陣雨':
z_rain += 1
elif i == '雷陣雨':
th_rain += 1
elif i == '揚沙':
sail += 1
pie = pyecharts.Pie("全國天氣類型比例", '2018-4-16')
pie.add('天氣類型', weather, [mit_rain, lit_rain, sail, sun, th_rain, cloud, shadom, z_rain], is_label_show=True)
pie.render('Pie-weather.html')
修改：
pie = pyecharts.Pie("全國天氣類型比例", '2018-4-16', title_pos='center')
pie.add('天氣類型', weather, [mit_rain, lit_rain, sail, sun, th_rain, cloud, shadom, z_rain], is_label_show=True, legend_pos='left', label_text_color=None, legend_orient='vertical', radius=[30, 75])
pie.render('Pie-weather.html')
pie鑲嵌：
center -> list
餅圖的中心（圓心）坐標，數組的第一項是橫坐標，第二項是縱坐標，默認為 [50, 50]默認設置成百分比，設置成百分比時第一項是相對于容器寬度，第二項是相對于容器高度
rosetype -> str
是否展示成南丁格爾圖，通過半徑區分數據大小，有'radius'和'area'兩種模式。默認為'radius'radius：扇區圓心角展現數據的百分比，半徑展現數據的大小area：所有扇區圓心角相同，僅通過半徑展現數據大小
pie = pyecharts.Pie("全國天氣類型比例", '2018-4-16')
pie.add('', weather, [mit_rain, lit_rain, sail, sun, th_rain, cloud, shadom, z_rain], is_label_show=True, label_text_color=None, legend_orient='vertical', radius=[40, 50], center=[50, 50])
pie.add('', ['中雨', '小雨', '揚沙', '晴'], [lit_rain, mit_rain, sun, sail], radius=[10, 35], center=[50, 50], rosetype='area')
pie.render('Pie-weather.html')
至此，pyecharts的大多數圖標的繪制我們都可以實現了，更多知識可以查看下面鏈接
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
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