更漂亮的展示之 pyecharts
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Echarts
是一个由百度开源的数据可视化工具,在国内外都得到了广泛的认可。现如今很火热的 智慧屏
概念,绝大部分产品都是基于 Echarts
开发。Echarts
本来是基于网页开发的,但由于其太优秀,便有开发者将其移植到了python上,便是 pyecharts
。
有了Matplotlib 为什么我们还要用 pyecharts?
因为Matplotlib生成的仅是一张2D图片,而 pyecharts 可以生成网页形式的图表。意味着 pyecharts 的图表可以让我们进行交互,使我们的数据展示更加生动。
从一个简单的例子开始
首先是导入 pyecharts, 并且配置 notebook 类型。
from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType
# jupyter-lab 所需配置
CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.JUPYTER_LAB
还是我们熟悉的柱状图,配置好 x轴
的标签后,分别加入两个商家的数据。
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
bar = Bar()
bar.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
bar.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
执行必须步骤,加载 javascript
代码。
# jupyter-lab 必须执行
bar.load_javascript()
开始我们的表演,渲染到 notebook。
bar.render_notebook()
相比 Matplotlib
的优势出来了, 当鼠标移上去可以显示出当前的数据。
我们还可以将其渲染成 html
文件。
bar.render('bar.html')
这样我们可以直接将 html
文件插入 ppt
当中, 进行一个有互动效果的演示, 大大加深对方对我们数据的直观印象。
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