Python大屏看板最全教程之Pyecharts图表

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主要内容：数据分析。

适用人群：Python初学者，数据分析师，或有志从事数据分析工作的人员。

准备软件：Anaconda（Spyder：代码编译）、Navicat Premium 12（数据库）。

从事IT项目管理这么多年，基本上已经遗弃编程技能，但从2019年开始接触Python，深深地迷上了这门语言，像硬件集成、数据分析，我都会用python来写。晓风想通过本文，让初学者们学会以下内容：

1、Pyecharts图表；

2、连接数据库；

3、大屏看板-监控中心。

今天，我们详细地介绍1、Pyecharts图表，保证大家能够举一反三。

我们还可以用Matplotlib,Seaborn等进行数据分析，但今天晓风主要介绍Pyecharts（够用），以下两个地址大家可以收藏下（有用）。

Pyecharts的链接：https://pyecharts.org/#/zh-cn/

Pyecharts的图示：
https://gallery.pyecharts.org/#/README

Pyecharts主要有以下几种图表：

1、地图

2、仪表盘

3、柱状图

4、折线图

5、饼图

6、表格

7、水球图

8、箱型图

9、日历图

10、漏斗图

11、关系图

12、桑基图

13、散点图

14、词云图

特意列了这些图表，是为了告诉大家，这些图表比较普遍，并且在Pyecharts都有现成代码可以复制，那么接下来，晓风以柱状图为例，大家可以举一反三来绘制其他图表。

1、打开Pyecharts的柱状图图示链接：
https://gallery.pyecharts.org/#/Bar/bar_base

2、打开Anaconda - Spyder - 新建一个文件，将以下代码复制到spyder，

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker


c = (
    Bar()
    .add_xaxis(Faker.choose())
    .add_yaxis("商家A", Faker.values())
    .add_yaxis("商家B", Faker.values())
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题"))
    .render("bar_base.html")
)

初次引用库，需要先到Anaconda - Environments安装，比如安装pyecharts库：

3、保存-运行程序，保存文件到自己指定的文件夹下

4、要查看柱状图效果，可能要去自己保存的文件夹下找到“bar_base.html”，打开查看效果

5、需要修改柱状图的内容，我们先了解下图表的各区域表示

我们需要修改哪部分，比如想要修改标题，标题的配置项是LegendOpts: 图例配置项

打开pyecharts的链接：https://pyecharts.org/#/zh-cn/

找到配置项 - 全局配置项 - LegendOpts: 图例配置项

class LegendOpts(
    # 图例的类型。可选值：
    # 'plain'：普通图例。缺省就是普通图例。
    # 'scroll'：可滚动翻页的图例。当图例数量较多时可以使用。
    type_: Optional[str] = None,
    # 图例选择的模式，控制是否可以通过点击图例改变系列的显示状态。默认开启图例选择，可以设成 false 关闭
    # 除此之外也可以设成 'single' 或者 'multiple' 使用单选或者多选模式。
    selected_mode: Union[str, bool, None] = None,
    # 是否显示图例组件
    is_show: bool = True,
    # 图例组件离容器左侧的距离。
    # left 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比，
    # 也可以是 'left', 'center', 'right'。
    # 如果 left 的值为'left', 'center', 'right'，组件会根据相应的位置自动对齐。
    pos_left: Union[str, Numeric, None] = None,
    # 图例组件离容器右侧的距离。
    # right 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比。
    pos_right: Union[str, Numeric, None] = None,
    # 图例组件离容器上侧的距离。
    # top 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比，
    # 也可以是 'top', 'middle', 'bottom'。
    # 如果 top 的值为'top', 'middle', 'bottom'，组件会根据相应的位置自动对齐。
    pos_top: Union[str, Numeric, None] = None,
    # 图例组件离容器下侧的距离。
    # bottom 的值可以是像 20 这样的具体像素值，可以是像 '20%' 这样相对于容器高宽的百分比。
    pos_bottom: Union[str, Numeric, None] = None,
    # 图例列表的布局朝向。可选：'horizontal', 'vertical'
    orient: Optional[str] = None,
    # 图例标记和文本的对齐。默认自动（auto）
    # 根据组件的位置和 orient 决定
    # 当组件的 left 值为 'right' 以及纵向布局（orient 为 'vertical'）的时候为右对齐，即为 'right'。
    # 可选参数: `auto`, `left`, `right`
    align: Optional[str] = None,
    # 图例内边距，单位px，默认各方向内边距为5
    padding: int = 5,
    # 图例每项之间的间隔。横向布局时为水平间隔，纵向布局时为纵向间隔。
    # 默认间隔为 10
    item_gap: int = 10,
    # 图例标记的图形宽度。默认宽度为 25
    item_width: int = 25,
    # 图例标记的图形高度。默认高度为 14
    item_height: int = 14,
    # 图例关闭时的颜色。默认是 #ccc
    inactive_color: Optional[str] = None,
    # 图例组件字体样式，参考 `series_options.TextStyleOpts`
    textstyle_opts: Union[TextStyleOpts, dict, None] = None,
    # 图例项的 icon。
    # ECharts 提供的标记类型包括 'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangle', 'diamond', 'pin', 'arrow', 'none'
    # 可以通过 'image://url' 设置为图片，其中 URL 为图片的链接，或者 dataURI。
    # 可以通过 'path://' 将图标设置为任意的矢量路径。
    legend_icon: Optional[str] = None,
)

比如我不想显示这个图例，那么is_show=False，显示位置左对齐，那么pos_left="left"。应该修改代码如下：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker


c = (
    Bar()
    .add_xaxis(Faker.choose())
    .add_yaxis("商家A", Faker.values())
    .add_yaxis("商家B", Faker.values())
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题"),
                     legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)
    ) 
    .render("bar_base.html")
)

学习到了这里，我们就可以举一反三，所有图表的编写方法是一致的。好了，大家赶紧动起来，有空就把所有图表都操作一遍。今天的内容就到这里，接下来会教大家怎么连接数据库，将动态的数据呈现出来，敬请期待。愿我们一起成长！

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