Python - pyecharts La visualización de "dos" - Gráficos dinámicos Avanzada [estadísticas utilizadas Gráfico - fiesta visual]

1, pyecharts de montaje Introducción

       Baidu es llamar a los eCharts y la interfaz de pitón. eCharts palabra Inglés para gráficas en la empresa, gráficos hacen de datos de nivel empresarial, es de código abierto herramientas de visualización de datos de Baidu. Utilizamos la biblioteca pyecharts pitón, a sólo unas pocas líneas de código para dibujar una imagen brillante. No es difícil de aprender. Por supuesto, si no lo hace, a continuación, instalar pyecharts miran mi sugerencia pyecharts guía de instalación, lleno de éxito! [PS: Si no está seguro de que habrá una variedad de problemas de otras fuentes instaladas, no se preocupe mi tutorial]
pyecharts tutorial de instalación: Instalación incorrecta voy a dar un punto crítico cuando el balón
web oficial pyecharts se describen los distintos parámetros
pyecharts web oficial
si ese ejemplo haga clic aquí para ver el color no se ve bien en una tabla de códigos de colores, elija su reemplazo color favorito

2, pyecharts dibujo anaconda se dan cuenta (la imagen es dinámica, mostrando imágenes fijas aquí)

       Si no lo hace como el ejemplo del color, puede hacer clic aquí y luego en su color preferido!

2.1 Creación dinámica - en paralelo al sistema de coordenadas

from pyecharts import Parallel  #平行坐标系--数据纯属虚构
c_schema =[ {"dim": 0, "name": "评分1"}, {"dim": 1, "name": "评分2"}, {"dim": 2, "name": "评分3"},
             {"dim": 3, "name": "评分4"}, {"dim": 4, "name": "评分5"}, {"dim": 5, "name": "评分6"},
             {"dim": 6, "name": "评分7"}, {"dim": 7, "name": "最终得分", "type": "category", 
                                         "data": [ '极差', '差','良好','高度良好','优秀', '及其优秀' ]}]
data =[ [1, 91, 45, 125, 0.82, 34, 23, "优秀"], [2, 65, 27, 78, 0.86, 45, 29, "优秀"],
       [3, 83, 60, 84, 1.09, 73, 27, "优秀"], [4, 109, 81, 121, 1.28, 68, 51, "极差"], 
       [5, 106, 77, 114, 1.07, 55, 51, "极差"], [6, 109, 81, 121, 1.28, 68, 51, "极差"], 
       [7, 106, 77, 114, 1.07, 55, 51, "极差"], [8, 89, 65, 78, 0.86, 51, 26, "优秀"], 
       [9, 53, 33, 47, 0.64, 50, 17, "优秀"], [10, 80, 55, 80, 1.01, 75, 24, "优秀"], 
       [11, 117, 81, 124, 1.03, 45, 24, "极差"], [12, 99, 71, 142, 1.1, 62, 42, "优秀"],
       [13, 95, 69, 130, 1.28, 74, 50, "优秀"], [14, 116, 87, 131, 1.47, 84, 40, "极差"]]
parallel =Parallel("平行坐标系-评分",background_color='#00ffff')
parallel.config(c_schema=c_schema)
parallel.add("parallel", data)
parallel.show_config()
parallel.render()

2.2 para crear dinámico - Pie

from pyecharts import Pie  #饼图
attr =['戏剧','喜剧','动作','惊悚','爱情','恐怖片']
v1 =[25.02,18.73,7.85,7.68,7.35,5.35]
pie =Pie("电影类型占比",background_color='#00ffff')
pie.add("", attr, v1, is_label_show=True)
pie.show_config()
pie.render()

2.3 Producción Dinámica - rosas anulares

from pyecharts import Pie  #环形 玫瑰图
attr =['戏剧','喜剧','动作','惊悚','爱情','恐怖片']
v1 =[25.02,18.73,7.85,7.68,7.35,5.35]
v2 =[7.35,5.35,4.42,4.31,3.92,3.29]
pie =Pie("玫瑰图示例", title_pos='center', width=900,background_color='#00ffff')#title_pos 标题在中间
pie.add("观众1", attr, v1, center=[25, 50], is_random=True, radius=[30, 75], #is_random 眼色随机生成
        rosetype='radius',is_legend_show=False, is_label_show=True)
pie.add("观众2", attr, v2, center=[75, 50], is_random=True, radius=[30, 75], 
        rosetype='area', is_legend_show=False, is_label_show=True) #is_legend_show显示指示
pie.show_config()
pie.render()

2.4 Crear dinámico - un sistema de coordenadas polar [apilados]

from pyecharts import Polar  # 极坐标系，堆叠柱状图
radius =['戏剧','喜剧','动作','惊悚','爱情','恐怖片','冒险']
polar =Polar("极坐标系-堆叠柱状图", width=1200, height=600,title_pos='center',
             background_color='#00ffff',title_top='5%') #title_top标题与顶部的距离
polar.add("观众1", [1, 2, 3, 4, 3, 5, 1], radius_data=radius, type='barRadius', is_stack=True)
polar.add("观众2", [2, 4, 6, 1, 2, 3, 1], radius_data=radius, type='barRadius', is_stack=True)
polar.add("观众3", [1, 2, 3, 4, 1, 2, 5], radius_data=radius, type='barRadius', is_stack=True)
#type 替换堆叠形状
polar.show_config()
polar.render()

2.5 Dinámica Producción - Rose coordenadas polares [apilados]

from pyecharts import Polar  # 极坐标系，堆叠柱状图
radius =['戏剧','喜剧','动作','惊悚','爱情','恐怖片','冒险']
polar =Polar("极坐标系-堆叠柱状图", width=1200, height=600,title_pos='center',
             background_color='#00ffff',title_top='5%') #title_top标题与顶部的距离
polar.add("观众1", [1, 2, 3, 4, 3, 5, 1], radius_data=radius, type='barAngle', is_stack=True)
polar.add("观众2", [2, 4, 6, 1, 2, 3, 1], radius_data=radius, type='barAngle', is_stack=True)
polar.add("观众3", [1, 2, 3, 4, 1, 2, 5], radius_data=radius, type='barAngle', is_stack=True)
polar.show_config()
polar.render()

2.6 Dinámica Producción -. Radar figura 1

from pyecharts import Radar  #雷达图1
schema =[ ("喜剧", 6500), ("爱情", 16000), ("恐怖", 30000), ("动漫", 38000), 
         ("动作", 52000), ("冒险", 25000)]
v1 =[[4300, 10000, 28000, 35000, 50000, 19000]]
v2 =[[5000, 14000, 28000, 31000, 42000, 21000]]
radar =Radar('观众偏好情况',title_pos='center',background_color='#00ffff',title_top='90%')
radar.config(schema)
radar.add("观众1", v1, is_splitline=True, is_axisline_show=True)
radar.add("观众2", v2, label_color=["#4e79a7"], is_area_show=False)
radar.show_config()
radar.render()

2.7 para crear dinámico - Radar 2

from pyecharts import Radar  #雷达图1
schema =[ ("喜剧", 6500), ("爱情", 16000), ("恐怖", 30000), ("动漫", 38000), 
         ("动作", 52000), ("冒险", 25000)]
v1 =[[4300, 10000, 28000, 35000, 50000, 19000]]
v2 =[[5000, 14000, 28000, 31000, 42000, 21000]]
radar =Radar('观众偏好情况',title_pos='center',background_color='#00ffff',title_top='90%')
radar.config(schema,shape='circle') #shape修改雷达图外面的形状
radar.add("观众1", v1, is_splitline=True, is_axisline_show=True)
radar.add("观众2", v2, label_color=["#4e79a7"], is_area_show=False)
radar.show_config()
radar.render()

2.8 para crear dinámico - Dispersión

from pyecharts import Scatter   #散点图
v1 =[25.02,18.73,7.85,7.68,7.35,5.35,3.29,2.23,1.98,1.78,1.65,1.64,1.06,1.06,0.69]
v2 =[5.35,4.42,4.31,3.92,3.29,2.23,4.42,4.31,3.92,3.29,2.23,1.98,1.78,1.65,0.8]
scatter =Scatter("电影类型评分",title_pos='center',background_color='#00ffff',title_top='90%')
scatter.add("爱情", v1, v2)
scatter.add("动作", v1[::-1], v2)
scatter.show_config()
scatter.render()

3, el extremo huevos

        Que no cuenta una historia, enumero mi lema visual: ya sea útil! Ya sea interesante!

        Hoy, aquí llegó a su fin - aquí es la columna fiesta visual Jeruser, permitirá experimentar un análisis de datos diferente, cómo el trabajo se pone interesante, por favor, seguir centrándose en mí. Gracias por ver Jetuser-data

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Te deseo todo el éxito! diversión de la familia!