软件测试|Python数据可视化神器——pyecharts教程(一)
前言
我们都知道百度开源了一个Echarts数据可视化库，支持绘制各种主流的图表。Python在数据分析方面是十分强大的，于是，pyecharts就应运而生了。
pyecharts简介及安装
pyecharts继承了Echarts的优点，有如下特点:
- 囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有
- 高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表
- 多达 400+ 地图，为地理数据可视化提供强有力的支持
- 简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用
详细内容可见:pyecharts官方文档
和以往的神级第三方库一样，安装的步骤还是一条pip命令。
pip install pyecharts
检查是否安装成功及版本如下所示:
import pyecharts
print(pyecharts.__version__)
----------------------------------------
2.0.1
如上所示，即表示安装成功。
使用方法
先来看一个简单的例子，代码如下
bar = Bar()
bar.add_xaxis(["朗逸", "帕萨特", "途观", "途昂", "凌渡", "途安"])
bar.add_yaxis("销量", [28000, 9000, 7500, 6000, 4800, 3600])
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="上汽大众", subtitle="上汽大众一月份车型销量"))
bar.render()
图如下所示:
代码也可以写成链式调用的方式，产生的结果是一样的，如下所示:
bar = (
Bar()
.add_xaxis(["朗逸", "帕萨特", "途观", "途昂", "凌渡", "途安"])
.add_yaxis("销量", [28000, 9000, 7500, 6000, 4800, 3600])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="上汽大众", subtitle="上汽大众一月份车型销量"))
)
bar.render()
单独调用方式和链式调用方式都可以实现我们的操作，pyecharts所有方法均支持链式调用。
柱状图堆叠
还是和上面的例子一样，当我们需要统计上汽大众各车型前两个月的销量总和并绘图，我们需要怎么操作？pyecharts提供了绘制堆叠柱状图的功能，代码如下:
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
x_attr = ['朗逸', '帕萨特', '途观', '途昂', '凌渡', '途安']
data1 = [28000, 9000, 7500, 6000, 4800, 3600]
data2 = [32000, 12000, 10800, 7500, 6000, 3000]
bar = Bar()
bar.add_xaxis(x_attr)
# 不同系列的数据使用相同的stack值会堆叠在一起
bar.add_yaxis('一月份', data1,stack=1)
bar.add_yaxis('二月份', data2,stack=1)
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="上汽大众", subtitle="上汽大众1-2月份车型销量"))
bar.render()
结果如下图所示:
坐标轴翻转
pyecharts同样支持坐标轴翻转，只需要加上reversal_axis()参数即可，代码如下:
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
x_attr = ['朗逸', '帕萨特', '途观', '途昂', '凌渡', '途安']
data1 = [28000, 9000, 7500, 6000, 4800, 3600]
data2 = [32000, 12000, 10800, 7500, 6000, 3000]
bar = Bar()
bar.add_xaxis(x_attr)
# 不同系列的数据使用相同的stack值会堆叠在一起
bar.add_yaxis('一月份', data1,stack=1)
bar.add_yaxis('二月份', data2,stack=1)
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="上汽大众", subtitle="上汽大众1-2月份车型销量"))
bar.reversal_axis()
bar.render()
总结
本文主要内容是pyecharts的介绍和安装，以及绘制最基本的柱状图，后面我们会继续介绍绘制热力图以及其他图形，敬请期待！