100天精通Python（可视化篇）——第93天：Pyecharts绘制多种炫酷饼图参数说明+代码实战（百分比、环形、玫瑰、内嵌、多个子图饼图）

news/2024/12/22 20:58:57/

文章目录

  • 专栏导读
  • 1. 基础饼图
    • add函数
    • 简单案例
    • 改变颜色
  • 2. 百分比饼图
  • 3. 环形饼图
  • 4. 玫瑰饼图
  • 5. 内嵌环图
  • 6. 多个饼图

专栏导读

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1. 基础饼图

add函数

Pie.add()方法是Pyecharts模块中用于向饼图中添加数据的方法。该方法的所有参数如下：

add(series_name: str = "",data_pair: Union[List[Tuple], List[dict]] = None,*,radius: Optional[Sequence] = None,center: Optional[Sequence] = None,rosetype: Optional[str] = None,label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict, None] = None,tooltip_opts: Union[opts.TooltipOpts, dict, None] = None,itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] = None,encode: Optional[dict] = None,sort_: Optional[str] = None,selected_mode: Optional[str] = None,selected_offset: Optional[int] = None,clockwise: Optional[bool] = None,start_angle: Optional[int] = None,min_angle: Optional[int] = None,rose_area_color: Optional[str] = None,label_line_opts: Union[opts.LabelLineOpts, dict, None] = None,zlevel: Optional[int] = None,z: Optional[int] = None,
) -> "Pie"

参数说明：

  • series_name：（str）系列名称，用于区分不同的系列数据。默认为""。
  • data_pair：（Union[List[Tuple], List[dict]]）数据对，数据对是一个元组或字典，包含两个元素：名称和值。例如：[(“A”, 10), (“B”, 20), (“C”, 30)]或[{“name”: “A”, “value”: 10}, {“name”: “B”, “value”: 20}, {“name”: “C”, “value”: 30}]。
  • radius：（Optional[Sequence]）饼图的半径，可以设置为一个列表，包含内半径和外半径。例如：[“40%”, “75%”]。
  • center：（Optional[Sequence]）饼图的中心位置，可以设置为一个列表，包含横坐标和纵坐标。例如：[“50%”, “50%”]。
  • rosetype：（Optional[str]）玫瑰图类型，可选值为"radius"和"area"。默认为None。
  • label_opts：（Union[opts.LabelOpts, dict, None]）标签配置项，用于设置标签的样式、格式等。默认为None。
  • tooltip_opts：（Union[opts.TooltipOpts, dict, None]）提示框配置项，用于设置提示框的样式、格式等。默认为None。
  • itemstyle_opts：（Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None]）图形样式配置项，用于设置饼图的颜色、阴影等。默认为None。
  • encode：（Optional[dict]）数据编码，用于指定数据项和维度的对应关系。例如：{“itemName”: 0, “value”: 1}。
  • sort_：（Optional[str]）数据排序方式，可选值为"ascending"和"descending"。默认为None。
  • selected_mode：（Optional[str]）选中模式，可选值为"single"和"multiple"。默认为None。
  • selected_offset：（Optional[int]）选中偏移量，用于设置选中的图形偏移的像素值。默认为None。
  • clockwise：（Optional[bool]）饼图是否顺时针排列。默认为None。
  • start_angle：（Optional[int]）饼图的起始角度。默认为None。
  • min_angle：（Optional[int]）饼图的最小角度。默认为None。
  • rose_area_color：（Optional[str]）玫瑰图区域颜色。默认为None。
  • label_line_opts：（Union[opts.LabelLineOpts, dict, None]）标签线配置项，用于设置标签线的样式、格式等。默认为None。
  • zlevel：（Optional[int]）图形所在图层。默认为None。
  • z：（Optional[int]）图形的 z 坐标。默认为None。

以上代码为Pie.add()方法的所有参数示例。在实际使用中，可以根据需要选择设置相应的参数。

简单案例

下面是使用Pyecharts链式写法绘制基础饼图的代码和说明介绍：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie# 构造数据
data = [("A", 55), ("B", 20), ("C", 18), ("D", 5), ("E", 2)]# 使用链式写法创建Pie实例，添加数据并设置全局属性、系列属性
pie = (Pie().add("", data).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="基础饼图")).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")))# 在jupyter notebook输出
pie.render_notebook()# 在浏览器中显示图表
pie.render("basic_pie.html")

代码说明：

  1. 导入Pyecharts的options和Pie模块。
  2. 构造数据，这里用了一个列表，每个元素是一个元组，第一个元素是标签，第二个元素是数值。
  3. 使用链式写法创建Pie实例，并调用add()方法添加数据，第一个参数是饼图的名称，第二个参数是数据列表。
  4. 继续使用链式写法调用set_global_opts()方法，设置全局属性，这里设置了标题。
  5. 继续使用链式写法调用set_series_opts()方法，设置系列属性，这里设置了标签格式。
  6. 调用render_notebook方法，在jupyter notebook输出

运行结果：
在这里插入图片描述

改变颜色

在Pyecharts中，set_colors()函数可以用于设置图表中的颜色，可以传入一个颜色列表，每个元素是一个字符串，表示一个颜色值。下面是一些常用的颜色值及其对应的字符串：

  • 红色："#c23531"
  • 绿色："#61a0a8"
  • 蓝色："#2f4554"
  • 橙色："#d48265"
  • 紫色："#91c7ae"
  • 黄色："#749f83"
  • 粉色："#ca8622"
  • 深红色："#bda29a"
  • 浅蓝色："#6e7074"
  • 深蓝色："#546570"
  • 浅绿色："#c4ccd3"
  • 深绿色："#4b565b"

当然，还有很多其他的颜色值可以使用，可以根据需要自行搜索。在Pyecharts中，可以使用set_colors()函数将这些颜色值传入图表中，或者使用JS代码自定义颜色。

调用set_colors()方法，设置颜色，这里使用了五种颜色：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie# 构造数据
data = [("A", 55), ("B", 20), ("C", 18), ("D", 5), ("E", 2)]# 使用链式写法创建Pie实例，添加数据并设置全局属性、系列属性
pie = (Pie().add("", data).set_colors(["#c23531", "#2f4554", "#61a0a8", "#d48265", "#91c7ae"]) # 修改颜色.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="基础饼图")).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}")))# 在jupyter notebook输出
pie.render_notebook()

运行结果：
在这里插入图片描述

2. 百分比饼图

下面是使用Pyecharts链式写法绘制百分比饼图并在jupyter notebook中输出的代码和说明介绍

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie# 构造数据
data = [("A", 55), ("B", 20), ("C", 18), ("D", 5), ("E", 2)]# 绘制饼图
pie = (Pie().add("", data).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="百分比饼图")).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%")))# 在jupyter notebook输出
pie.render_notebook()

代码说明：

导入Pyecharts的options和Pie模块。构造数据，这里用了一个列表，每个元素是一个元组，第一个元素是标签，第二个元素是数值。创建Pie实例，使用链式写法设置图表的各种属性。.add("", data)表示将数据添加到饼图中，set_global_opts()设置全局属性，这里设置了标题，set_series_opts()设置系列属性，这里设置了标签格式。调用render_notebook()方法，在jupyter notebook中输出饼图。

运行结果：
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3. 环形饼图

通过在add函数中设置radius设置饼图内圈和外圈的大小比例，绘制环形饼图：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie# 构造数据
data = [("A", 55), ("B", 20), ("C", 18), ("D", 5), ("E", 2)]# 绘制饼图
pie = (Pie().add("", data, radius=["15%", "50%"]) # 设置饼图内圈和外圈的大小比例.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="环形饼图")).set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%")))# 在jupyter notebook输出
pie.render_notebook()

运行结果：
在这里插入图片描述

4. 玫瑰饼图

下面是使用Pyecharts链式写法绘制玫瑰饼图并在jupyter notebook中输出的示例代码：

from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.options import InitOpts, TitleOpts, LegendOpts, ToolboxOpts, LabelOpts# 初始化Pie对象
pie = Pie(init_opts=InitOpts(width='800px', height='400px'))# 添加数据
data = [('类别1', 15), ('类别2', 20), ('类别3', 10), ('类别4', 5), ('类别5', 5), ('类别6', 5)]
pie.add(series_name='', data_pair=data, radius=['30%', '70%'], rosetype='radius')# 设置全局配置项
pie.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title='玫瑰饼图示例'),legend_opts=LegendOpts(is_show=True),toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),)# 设置系列配置项
pie.set_series_opts(label_opts=LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)"))# 输出到jupyter notebook
pie.render_notebook()

代码说明：

  1. 首先，我们导入需要使用的类和模块：Pie、InitOpts、TitleOpts、LegendOpts、ToolboxOpts和LabelOpts。

  2. 然后，我们初始化一个Pie对象，并设置图表的宽度和高度。

  3. 接着，我们添加数据。这里我们使用一个元组列表来表示数据，元组的第一个元素是类别名称，第二个元素是类别所占比例。

  4. 我们设置全局配置项，包括标题、图例和工具栏等。

  5. 我们设置系列配置项，包括标签格式化和玫瑰图的类型等。

  6. 最后，我们使用render_notebook()方法将图表输出到jupyter notebook中。

运行代码后，你应该可以在jupyter notebook中看到绘制的玫瑰饼图：
在这里插入图片描述

5. 内嵌环图

内嵌环图是一种可以在一个圆环内部再嵌套一个圆环的饼图，通常用于展示两层数据之间的关系：

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Pie# 定义内环数据
inner_x_data = ["直达", "营销广告", "搜索引擎"]
inner_y_data = [335, 679, 1548]
inner_data_pair = [list(z) for z in zip(inner_x_data, inner_y_data)]# 定义外环数据
outer_x_data = ["直达", "营销广告", "搜索引擎", "邮件营销", "联盟广告", "视频广告", "百度", "谷歌", "必应", "其他"]
outer_y_data = [335, 310, 234, 135, 1048, 251, 147, 102]
outer_data_pair = [list(z) for z in zip(outer_x_data, outer_y_data)]# 创建Pie对象
pie = (Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="800px")) # 设置图表大小.add(series_name="访问来源", # 设置系列名称data_pair=inner_data_pair, # 设置内环数据radius=[0, "30%"], # 设置内外环半径label_opts=opts.LabelOpts(position="inner"), # 设置标签位置).add(series_name="访问来源", # 设置系列名称radius=["40%", "55%"], # 设置内外环半径data_pair=outer_data_pair, # 设置外环数据label_opts=opts.LabelOpts(position="outside", # 设置标签位置formatter="{a|{a}}{abg|}\n{hr|}\n {b|{b}: }{c}  {per|{d}%}  ", # 设置标签格式background_color="#eee", # 标签背景色border_color="#aaa", # 标签边框颜色border_width=1, # 标签边框宽度border_radius=4, # 标签边框圆角半径rich={"a": {"color": "#999", "lineHeight": 22, "align": "center"},"abg": {"backgroundColor": "#e3e3e3","width": "100%","align": "right","height": 22,"borderRadius": [4, 4, 0, 0],},"hr": {"borderColor": "#aaa","width": "100%","borderWidth": 0.5,"height": 0,},"b": {"fontSize": 16, "lineHeight": 33},"per": {"color": "#eee","backgroundColor": "#334455","padding": [2, 4],"borderRadius": 2,},},),).set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="left", orient="vertical")) # 设置全局配置.set_series_opts(tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="item", formatter="{a} <br/>{b}: {c} ({d}%)") # 设置提示框格式)
)# 输出到jupyter notebook
pie.render_notebook()

运行结果：
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6. 多个饼图

本代码使用了 Pyecharts 库中的 Pie 类，绘制了一个多饼图的基本示例，展示了不同类型电影的占比情况。

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.globals import ThemeTypec = (Pie().add("",[list(z) for z in zip(["剧情", "其他"], [30, 70])],center=["20%", "30%"],radius=[60, 80],label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%")  # 给每个饼图加上百分比).add("",[list(z) for z in zip(["奇幻", "其他"], [40, 60])],center=["55%", "30%"],radius=[60, 80],label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%")).add("",[list(z) for z in zip(["爱情", "其他"], [24, 76])],center=["20%", "70%"],radius=[60, 80],label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%")).add("",[list(z) for z in zip(["惊悚", "其他"], [11, 89])],center=["55%", "70%"],radius=[60, 80],label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%")).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-多饼图基本示例"),legend_opts=opts.LegendOpts(type_="scroll", pos_top="20%", pos_left="80%", orient="vertical"),)
)c.render_notebook()

具体实现过程如下：

导入所需库：pyecharts.options、pyecharts.charts 和 pyecharts.globals。创建一个 Pie 类实例。使用 add() 方法添加四个饼图，分别表示剧情、奇幻、爱情和惊悚类型电影的占比情况。在每个饼图中使用 label_opts 参数的 formatter 属性，给每个饼图加上百分比的标签。使用 set_global_opts() 方法设置全局参数，包括标题和图例的位置和样式。最后使用 render_notebook() 方法将图表渲染到 Jupyter Notebook 中。

需要注意的是，饼图的位置和大小可以通过 center 和 radius 参数来设置，每个饼图的数据以列表形式传入，每个元素包含两个值，分别表示该数据的名称和数值。在本示例中，其他类型电影的占比是通过剩余部分的方式计算得出的。

运行结果：
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http://www.ppmy.cn/news/579696.html

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