【Python】pyechartsモジュール① ( ECharts入門 | pyecharts入門 | pyecharts中国語サイト | pyechartsギャラリーサイト | pyecharts描画 )


pyecharts ギャラリー Web サイト: https://gallery.pyecharts.org/#/





1.pyechartsモジュール




1. ECharts の概要


ECharts 公式ウェブサイト: https://echarts.apache.org/zh/index.html

ECharts は、Baidu が提供する JavaScript ベースのオープンソース視覚化ライブラリであり、美しいグラフを描画するために使用できます。

ECharts は、折れ線グラフ、ヒストグラム、散布図、円グラフ、レーダー チャート、地図などを含むさまざまな種類のグラフをサポートしており、要件に応じてカスタマイズできます。

また、動的なデータ更新、インタラクティブな操作、アニメーション効果などの機能もサポートしており、ユーザーがより直感的にデータを理解して分析できるようになります。


2. パイチャートの概要


pyecharts 公式ウェブサイト: https://pyecharts.org/#/

ここに画像の説明を挿入

pyecharts モジュールは、Echarts チャートを生成するための Python クラス ライブラリです。このモジュールは、開発者が Python コードを通じて折れ線グラフ、ヒストグラム、散布図、円グラフ、レーダー チャートなどのさまざまなタイプの Echarts チャートを迅速に生成できるようにする使いやすい API を提供します。

pyecharts モジュールが提供する API を利用すると、グローバル構成オプションやシリーズ構成オプションなど、チャートのさまざまな構成オプションを実現できます。

pyecharts モジュールは、動的なデータ更新、インタラクティブな操作、アニメーション効果などの機能もサポートしており、ユーザーはデータをより直観的に理解して分析できます。


コマンドラインで実行します

pip install pyecharts

コマンドを使用すると、pyecharts モジュールをインストールできます。


3. pyecharts 中国語 Web サイト


Pyecharts 公式 Web サイトhttps://pyecharts.org/#/のメイン ページで、右上隅の [言語] をクリックし、ドロップダウン メニューで [中国語] オプションを選択します。

ここに画像の説明を挿入
Pyecharts の中国語 Web サイト にジャンプできます: https://pyecharts.org/#/zh-cn/

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4. pyecharts ギャラリー Web サイト


pyecharts モジュールは非常に強力な機能を備えているため、公式が各機能のケースを提供しており、これらのケースはすべて pyecharts gallery Web サイトにあります。

pyecharts ギャラリー Web サイト: https://gallery.pyecharts.org/#/

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上のページで中国語を選択して、中国語の Web サイトhttps://gallery.pyecharts.org/#/READMEにアクセスします。

そこにはさまざまな例が含まれています。

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たとえば、Baidu Maps は次の機能を提供します。

ここに画像の説明を挿入

上の部分は Python コードです。

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コードの内容は次のとおりです。

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import BMap

data = [
    ["海门", 9],
    ["鄂尔多斯", 12],
    ["招远", 12],
]

geoCoordMap = {
    
    
    "海门": [121.15, 31.89],
    "鄂尔多斯": [109.781327, 39.608266],
    "招远": [120.38, 37.35],

}


def convert_data():
    res = []
    for i in range(len(data)):
        geo_coord = geoCoordMap[data[i][0]]
        geo_coord.append(data[i][1])
        res.append([data[i][0], geo_coord])
    return res


(
    BMap(init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="800px"))
    .add(
        type_="effectScatter",
        series_name="pm2.5",
        data_pair=convert_data(),
        symbol_size=10,
        effect_opts=opts.EffectOpts(),
        label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}", position="right", is_show=False),
        itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="purple"),
    )
    .add_schema(
        baidu_ak="FAKE_AK",
        center=[104.114129, 37.550339],
        zoom=5,
        is_roam=True,
        map_style={
    
    
            "styleJson": [
                {
    
    
                    "featureType": "water",
                    "elementType": "all",
                    "stylers": {
    
    "color": "#044161"},
                },
                {
    
    
                    "featureType": "land",
                    "elementType": "all",
                    "stylers": {
    
    "color": "#004981"},
                },
                {
    
    
                    "featureType": "boundary",
                    "elementType": "geometry",
                    "stylers": {
    
    "color": "#064f85"},
                },
                {
    
    
                    "featureType": "railway",
                    "elementType": "all",
                    "stylers": {
    
    "visibility": "off"},
                },
                {
    
    
                    "featureType": "highway",
                    "elementType": "geometry",
                    "stylers": {
    
    "color": "#004981"},
                },
                {
    
    
                    "featureType": "highway",
                    "elementType": "geometry.fill",
                    "stylers": {
    
    "color": "#005b96", "lightness": 1},
                },
                {
    
    
                    "featureType": "highway",
                    "elementType": "labels",
                    "stylers": {
    
    "visibility": "off"},
                },
                {
    
    
                    "featureType": "arterial",
                    "elementType": "geometry",
                    "stylers": {
    
    "color": "#004981"},
                },
                {
    
    
                    "featureType": "arterial",
                    "elementType": "geometry.fill",
                    "stylers": {
    
    "color": "#00508b"},
                },
                {
    
    
                    "featureType": "poi",
                    "elementType": "all",
                    "stylers": {
    
    "visibility": "off"},
                },
                {
    
    
                    "featureType": "green",
                    "elementType": "all",
                    "stylers": {
    
    "color": "#056197", "visibility": "off"},
                },
                {
    
    
                    "featureType": "subway",
                    "elementType": "all",
                    "stylers": {
    
    "visibility": "off"},
                },
                {
    
    
                    "featureType": "manmade",
                    "elementType": "all",
                    "stylers": {
    
    "visibility": "off"},
                },
                {
    
    
                    "featureType": "local",
                    "elementType": "all",
                    "stylers": {
    
    "visibility": "off"},
                },
                {
    
    
                    "featureType": "arterial",
                    "elementType": "labels",
                    "stylers": {
    
    "visibility": "off"},
                },
                {
    
    
                    "featureType": "boundary",
                    "elementType": "geometry.fill",
                    "stylers": {
    
    "color": "#029fd4"},
                },
                {
    
    
                    "featureType": "building",
                    "elementType": "all",
                    "stylers": {
    
    "color": "#1a5787"},
                },
                {
    
    
                    "featureType": "label",
                    "elementType": "all",
                    "stylers": {
    
    "visibility": "off"},
                },
            ]
        },
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(
            title="全国主要城市空气质量",
            subtitle="data from PM25.in",
            subtitle_link="http://www.pm25.in",
            pos_left="center",
            title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"),
        ),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item"),
    )
    .render("air_quality_baidu_map.html")
)

コードの効果は次のとおりです。

ここに画像の説明を挿入


5. pyecharts ギャラリーの使用方法


同じコードを描画したい場合は、対応する Python コードをコピーし、そのコード内のデータを変更して対応する機能を実現するだけです。

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転載: blog.csdn.net/han1202012/article/details/131817086