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作者：俊欣
來(lái)源：關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化
前兩篇Pyecharts的文章來(lái)幫我們簡(jiǎn)單的梳理了一下可以用Pyecharts來(lái)繪制哪些圖表之后，本篇文章我們用pyecharts里面的一些組件，將繪制的圖表都組合起來(lái)
首先Grid組件
首先介紹Pyecharts模塊當(dāng)中的Grid組件，使用Grid組件可以很好地將多張圖無(wú)論是上下組合還是左右組合，都能夠很好地拼接起來(lái)，我們先來(lái)看第一個(gè)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(
展開(kāi)全文
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(lái)，當(dāng)然除了上下的拼接以外，我們還可以左右來(lái)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(wú)論是想上下拼接還是左右拼接，都可以通過(guò)調(diào)整參數(shù)“pos_left”、“pos_right”、“pos_top”以及“pos_bottom”這幾個(gè)參數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，我們?cè)賮?lái)看一下下面這個(gè)例子，我們也可以將地圖和直方圖兩者拼接起來(lái)
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，那么放在這里，也就指的是可以將多張圖合并成一張，那么該怎么結(jié)合才好呢？我們來(lái)看一下下面這個(gè)例子，我們將直方圖和折線圖通過(guò)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(gè)"), 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(gè)")),
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(diǎn)圖和折線圖合并在一張圖上面，在代碼上就只要將直方圖的代碼替換成散點(diǎn)圖的就行，這邊也就具體不做演示
Grid組件 + Overlap組件相結(jié)合
我們也可以將上面提高的兩個(gè)組件結(jié)合起來(lái)使用，以此來(lái)繪制多條Y軸的直方圖圖表，代碼如下
Bar()
.add_xaxis(x_data)
.add_yaxis(
"A",
[具體相關(guān)的數(shù)據(jù)],
yaxis_index=0,
color="#d14a61",
.add_yaxis(
"B",
[具體相關(guān)的數(shù)據(jù)],
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(guān)的數(shù)據(jù)],
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(yè)組件Tab
我們?cè)谟肞yecharts繪制了多張圖表之后，可以直接Tab組件將多張圖表連起來(lái)，一頁(yè)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 c
def 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 c
def 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")
分別將所繪制的三張圖表放置在三個(gè)頁(yè)面當(dāng)中，通過(guò)pyecharts庫(kù)當(dāng)中的tab串聯(lián)起來(lái)
最后是Page組件
和上面Tab組件不一樣的是，Tab組件是一頁(yè)放一張圖表，有幾張圖表就分成幾頁(yè)，而Page組件則是將繪制完成的多張圖表統(tǒng)統(tǒng)放在一張頁(yè)面里面，代碼的改動(dòng)上面也十分的簡(jiǎn)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 c
def 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 c
def 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(yè)面當(dāng)中是不能被挪動(dòng)的，在Page()組件當(dāng)中我們還能夠使得圖表按照我們所想的那樣隨意的挪動(dòng)
## 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")
寫在最后
本篇文章所用到的繪制的圖表都比較的簡(jiǎn)單，為了可以讓讀者更加容易輕松的上手來(lái)實(shí)踐，本質(zhì)上就是通過(guò)上面提到的幾大組件將繪制好的圖表給串聯(lián)起來(lái)。
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