Чтобы прочитать эту статью, потребуется около 3 минут.
Основное содержание: анализ данных.
Применимые люди: новички в Python, аналитики данных или те, кто интересуется анализом данных.
Подготовленное программное обеспечение: Anaconda (Spyder: компиляция кода), Navicat Premium 12 (база данных).
Я много лет занимаюсь управлением ИТ-проектами и в основном отказался от своих навыков программирования, но я знаком с Python с 2019 года, и я глубоко очарован этим языком. Для аппаратной интеграции и анализа данных я могу писать на питоне. В этой статье Сяофэн хочет, чтобы новички узнали следующее:
1. Круговая диаграмма;
2. Подключиться к базе данных;
3. Центр Канбан-мониторинга с большим экраном.
Сегодня мы поговорим о: 3. Как сделать канбан на большом экране
Прежде всего, мы сначала рисуем эскиз большого экрана (как показано выше) и делим большой экран на 8 частей (Part0-7).
После того, как содержимое большого экрана разработано, продолжаем вышеописанное, пишем все функции диаграммы в коде
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar,Gauge,Pie,Page,Funnel,Geo,Scatter3D
import random
def bar(): #柱状图
cate = ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月']
c = (
Bar()
.add_xaxis(cate)
.add_yaxis("订单数", [random.randint(100, 200) for _ in cate])
.add_yaxis("完成数", [random.randint(50, 100) for _ in cate])
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,color="#2CB34A")
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2021年订单推移图",
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#2CB34A"),
pos_left="5%"),
legend_opts=opts.LegendOpts(textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#2CB34A")),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(color="#2CB34A")),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(color="#2CB34A"))
)
.set_colors(["blue", "green"])
#.render("bar_stack0.html")
)
return c
def tab0(name,color): #标题
c = (Pie().
set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title=name,pos_left='center',pos_top='center',
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color=color,font_size=20))))
return c
def tab1(name,color): #标题
c = (Pie().
set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title=name,pos_left='center',pos_top='center',
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color=color,font_size=25))))
return c
def gau():#仪表图
c = (
Gauge(init_opts=opts.InitOpts(width="400px", height="400px"))
.add(series_name="库位利用率", data_pair=[["", 90]])
.set_global_opts(
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True, formatter="{a} <br/>{b} : {c}%"),
)
#.render("gauge.html")
)
return c
def radius():
cate = ['客户A', '客户B', '客户C', '客户D', '客户E', '其他客户']
data = [153, 124, 107, 99, 89, 46]
c=Pie()
c.add('', [list(z) for z in zip(cate, data)],
radius=["30%", "75%"],
rosetype="radius")
c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="客户销售额占比", padding=[1,250],title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#FFFFFF")),
legend_opts=opts.LegendOpts(textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#FFFFFF"),type_="scroll",orient="vertical",pos_right="5%",pos_top="middle")
)
c.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%"))
c.set_colors(['red',"orange", "yellow", "green", "Cyan", "purple"])
return c
def funnel():
cate = ['访问', '注册', '加入购物车', '提交订单', '付款成功']
data = [30398, 15230, 10045, 8109, 5698]
c = Funnel()
c.add("用户数", [list(z) for z in zip(cate, data)],
sort_='ascending',
label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"))
c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=""))
return c
def geo():
city_num = [('武汉',105),('成都',70),('北京',99),
('西安',80),('杭州',60),('贵阳',34),
('上海',65),('深圳',54),('乌鲁木齐',76),
('哈尔滨',47),('兰州',56),('信阳',85)]
start_end = [('宁波','成都'),('武汉','北京'),('武汉','西安'),
('长沙','杭州'),('武汉','贵阳'),('武汉','上海'),
('甘肃','深圳'),('北京','乌鲁木齐'),('上海','哈尔滨'),
('武汉','兰州'),('西藏','信阳')]
c = Geo()
c.add_schema(maptype='china',
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#323c48', border_color='white'))
# 4.添加数据
c.add('', data_pair=city_num, color='white')
c.add('', data_pair=start_end, type_="lines",label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
effect_opts=opts.EffectOpts(symbol="arrow",
color='gold',
symbol_size=7))
c.set_global_opts(
title_opts = opts.TitleOpts(title=""))
return c
def scatter3D():
data = [(random.randint(0, 100), random.randint(0, 100), random.randint(0, 100)) for _ in range(80)]
c = (Scatter3D()
.add("", data)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(""),
)
)
Далее мы обращаемся к функции Page для сбора всех графиков на одной странице, код выглядит следующим образом
from pyecharts.charts import Page
page = Page()
page.add(
tab0("OFFICETOUCH","#2CB34A"),
bar(),
tab1("数据可视化大屏","#2CB34A"),
gau(),
radius(),
funnel(),
geo(),
scatter3D()
)
page.render("datacenter.html")
Мы запускаем два вышеуказанных фрагмента кода и обнаруживаем, что макет представлен один за другим сверху вниз, пока что мы выполнили половину кодирования.
Чтобы расположить диаграмму в соответствии с нашим черновиком, мы цитируем HTML (из bs4 import BeautifulSoup)
from bs4 import BeautifulSoup
with open("datacenter.html", "r+", encoding='utf-8') as html:
html_bf = BeautifulSoup(html, 'lxml')
divs = html_bf.select('.chart-container')
divs[0]["style"] = "width:10%;height:10%;position:absolute;top:0;left:2%;"
divs[1]["style"] = "width:40%;height:40%;position:absolute;top:12%;left:0;"
divs[2]["style"] = "width:35%;height:10%;position:absolute;top:2%;left:30%;"
divs[3]["style"] = "width:40%;height:40%;position:absolute;top:10%;left:28%;"
divs[4]["style"] = "width:40%;height:35%;position:absolute;top:12%;left:55%;"
divs[5]["style"] = "width:30%;height:35%;position:absolute;top:60%;left:2%;"
divs[6]["style"] = "width:60%;height:50%;position:absolute;top:45%;left:15%;"
divs[7]["style"] = "width:35%;height:40%;position:absolute;top:50%;left:60%;"
body = html_bf.find("body")
body["style"] = "background-image: " # 背景颜色
html_new = str(html_bf)
html.seek(0, 0)
html.truncate()
html.write(html_new)
html.close()
divs[0]["style"] = "width:10%;height:10%;position:absolute;top:0;left:2%;" в коде ширина, высота, положение, определение top поле и левое поле, здесь мы используем проценты для достижения эффекта экранной адаптации.
Наконец, мы также можем установить фоновое изображение, код комбинируется следующим образом
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar,Gauge,Pie,Page,Funnel,Geo,Scatter3D
import random
def bar(): #柱状图
cate = ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月']
c = (
Bar()
.add_xaxis(cate)
.add_yaxis("订单数", [random.randint(100, 200) for _ in cate])
.add_yaxis("完成数", [random.randint(50, 100) for _ in cate])
.set_series_opts(
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,color="#2CB34A")
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="2021年订单推移图",
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#2CB34A"),
pos_left="5%"),
legend_opts=opts.LegendOpts(textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#2CB34A")),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(color="#2CB34A")),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(color="#2CB34A"))
)
.set_colors(["blue", "green"])
#.render("bar_stack0.html")
)
return c
def tab0(name,color): #标题
c = (Pie().
set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title=name,pos_left='center',pos_top='center',
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color=color,font_size=20))))
return c
def tab1(name,color): #标题
c = (Pie().
set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title=name,pos_left='center',pos_top='center',
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color=color,font_size=25))))
return c
def gau():#仪表图
c = (
Gauge(init_opts=opts.InitOpts(width="400px", height="400px"))
.add(series_name="库位利用率", data_pair=[["", 90]])
.set_global_opts(
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True, formatter="{a} <br/>{b} : {c}%"),
)
#.render("gauge.html")
)
return c
def radius():
cate = ['客户A', '客户B', '客户C', '客户D', '客户E', '其他客户']
data = [153, 124, 107, 99, 89, 46]
c=Pie()
c.add('', [list(z) for z in zip(cate, data)],
radius=["30%", "75%"],
rosetype="radius")
c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="客户销售额占比", padding=[1,250],title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#FFFFFF")),
legend_opts=opts.LegendOpts(textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#FFFFFF"),type_="scroll",orient="vertical",pos_right="5%",pos_top="middle")
)
c.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%"))
c.set_colors(['red',"orange", "yellow", "green", "Cyan", "purple"])
return c
def funnel():
cate = ['访问', '注册', '加入购物车', '提交订单', '付款成功']
data = [30398, 15230, 10045, 8109, 5698]
c = Funnel()
c.add("用户数", [list(z) for z in zip(cate, data)],
sort_='ascending',
label_opts=opts.LabelOpts(position="inside"))
c.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=""))
return c
def geo():
city_num = [('武汉',105),('成都',70),('北京',99),
('西安',80),('杭州',60),('贵阳',34),
('上海',65),('深圳',54),('乌鲁木齐',76),
('哈尔滨',47),('兰州',56),('信阳',85)]
start_end = [('宁波','成都'),('武汉','北京'),('武汉','西安'),
('长沙','杭州'),('武汉','贵阳'),('武汉','上海'),
('甘肃','深圳'),('北京','乌鲁木齐'),('上海','哈尔滨'),
('武汉','兰州'),('西藏','信阳')]
c = Geo()
c.add_schema(maptype='china',
itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color='#323c48', border_color='white'))
# 4.添加数据
c.add('', data_pair=city_num, color='white')
c.add('', data_pair=start_end, type_="lines",label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
effect_opts=opts.EffectOpts(symbol="arrow",
color='gold',
symbol_size=7))
c.set_global_opts(
title_opts = opts.TitleOpts(title=""))
return c
def scatter3D():
data = [(random.randint(0, 100), random.randint(0, 100), random.randint(0, 100)) for _ in range(80)]
c = (Scatter3D()
.add("", data)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(""),
)
)
return c
page = Page()
page.add(
tab0("OFFICETOUCH","#2CB34A"),
bar(),
tab1("数据可视化大屏","#2CB34A"),
gau(),
radius(),
funnel(),
geo(),
scatter3D()
)
page.render("datacenter.html")
#os.system("scatter.html")
from bs4 import BeautifulSoup
with open("datacenter.html", "r+", encoding='utf-8') as html:
html_bf = BeautifulSoup(html, 'lxml')
divs = html_bf.select('.chart-container')
divs[0]["style"] = "width:10%;height:10%;position:absolute;top:0;left:2%;"
divs[1]["style"] = "width:40%;height:40%;position:absolute;top:12%;left:0;"
divs[2]["style"] = "width:35%;height:10%;position:absolute;top:2%;left:30%;"
divs[3]["style"] = "width:40%;height:40%;position:absolute;top:10%;left:28%;"
divs[4]["style"] = "width:40%;height:35%;position:absolute;top:12%;left:55%;"
divs[5]["style"] = "width:30%;height:35%;position:absolute;top:60%;left:2%;"
divs[6]["style"] = "width:60%;height:50%;position:absolute;top:45%;left:15%;"
divs[7]["style"] = "width:35%;height:40%;position:absolute;top:50%;left:60%;"
body = html_bf.find("body")
body["style"] = "background-image: url(bgd.jpg)" # 背景颜色
html_new = str(html_bf)
html.seek(0, 0)
html.truncate()
html.write(html_new)
Визуализации следующие:
Проучившись здесь, сможете ли вы самостоятельно выполнять работу по визуализации данных? Сяофэн, наконец, оправдал свою миссию и дал вам полное представление о том, как использовать Python для визуализации данных на большом экране. Xiaofeng продолжит усердно работать над тем, чтобы предоставить вам более интересные, практичные и простые функции Python. Давайте расти вместе!
Два других учебника выглядят следующим образом:
1. Диаграмма Pyecharts наиболее полного руководства по канбану Python для большого экрана : https://blog.csdn.net/weixin_42341655/article/details/118078089
2. Подключение к базе данных наиболее полного учебника по крупноэкранному канбану Python https://blog.csdn.net/weixin_42341655/article/details/118096691
Если вы найдете это полезным, ставьте лайк, подписывайтесь и добавляйте в закладки, спасибо за вашу поддержку!