内容简介:前段时间有读者向我反映,想看看数据可视化方面的文章,这不?现在就开始写了,如果你想看哪些方面的文章,可以通过留言或者后台告诉我。数据可视化的第三方库挺多的,这里我主要推荐两个,分别是 bokeh、pyecharts。这里展示一下常用的图表和比较抢眼的图表,详细的文档可查看(这配色看着还挺舒服的,比 pyecharts 条形图的配色好看一点。
前段时间有读者向我反映,想看看数据可视化方面的文章,这不?现在就开始写了,如果你想看哪些方面的文章,可以通过留言或者后台告诉我。数据可视化的第三方库挺多的,这里我主要推荐两个,分别是 bokeh、pyecharts。 如果我的文章对你有帮助,欢迎关注、点赞、转发,这样我会更有动力做原创分享。
bokeh
这里展示一下常用的图表和比较抢眼的图表,详细的文档可查看( bokeh.pydata.org/en/latest/d…
条形图
这配色看着还挺舒服的,比 pyecharts 条形图的配色好看一点。
from bokeh.io import show, output_file from bokeh.models import ColumnDataSource from bokeh.palettes import Spectral6 from bokeh.plotting import figure output_file("colormapped_bars.html")# 配置输出文件名 fruits = ['Apples', '魅族', 'OPPO', 'VIVO', '小米', '华为'] # 数据 counts = [5, 3, 4, 2, 4, 6] # 数据 source = ColumnDataSource(data=dict(fruits=fruits, counts=counts, color=Spectral6)) p = figure(x_range=fruits, y_range=(0,9), plot_height=250, title="Fruit Counts", toolbar_location=None, tools="")# 条形图配置项 p.vbar(x='fruits', top='counts', width=0.9, color='color', legend="fruits", source=source) p.xgrid.grid_line_color = None # 配置网格线颜色 p.legend.orientation = "horizontal" # 图表方向为水平方向 p.legend.location = "top_center" show(p) # 展示图表 复制代码
年度条形图
可以对比不同时间点的量。
from bokeh.io import show, output_file from bokeh.models import ColumnDataSource, FactorRange from bokeh.plotting import figure output_file("bars.html") fruits = ['Apples', '魅族', 'OPPO', 'VIVO', '小米', '华为'] years = ['2015', '2016', '2017'] data = {'fruits': fruits, '2015': [2, 1, 4, 3, 2, 4], '2016': [5, 3, 3, 2, 4, 6], '2017': [3, 2, 4, 4, 5, 3]} x = [(fruit, year) for fruit in fruits for year in years] counts = sum(zip(data['2015'], data['2016'], data['2017']), ()) source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, counts=counts)) p = figure(x_range=FactorRange(*x), plot_height=250, title="Fruit Counts by Year", toolbar_location=None, tools="") p.vbar(x='x', top='counts', width=0.9, source=source) p.y_range.start = 0 p.x_range.range_padding = 0.1 p.xaxis.major_label_orientation = 1 p.xgrid.grid_line_color = None show(p) 复制代码
饼图
from collections import Counter from math import pi import pandas as pd from bokeh.io import output_file, show from bokeh.palettes import Category20c from bokeh.plotting import figure from bokeh.transform import cumsum output_file("pie.html") x = Counter({ '中国': 157, '美国': 93, '日本': 89, '巴西': 63, '德国': 44, '印度': 42, '意大利': 40, '澳大利亚': 35, '法国': 31, '西班牙': 29 }) data = pd.DataFrame.from_dict(dict(x), orient='index').reset_index().rename(index=str, columns={0:'value', 'index':'country'}) data['angle'] = data['value']/sum(x.values()) * 2*pi data['color'] = Category20c[len(x)] p = figure(plot_height=350, title="Pie Chart", toolbar_location=None, tools="hover", tooltips="@country: @value") p.wedge(x=0, y=1, radius=0.4, start_angle=cumsum('angle', include_zero=True), end_angle=cumsum('angle'), line_color="white", fill_color='color', legend='country', source=data) p.axis.axis_label=None p.axis.visible=False p.grid.grid_line_color = None show(p) 复制代码
条形图
from bokeh.io import output_file, show from bokeh.models import ColumnDataSource from bokeh.palettes import GnBu3, OrRd3 from bokeh.plotting import figure output_file("stacked_split.html") fruits = ['Apples', 'Pears', 'Nectarines', 'Plums', 'Grapes', 'Strawberries'] years = ["2015", "2016", "2017"] exports = {'fruits': fruits, '2015': [2, 1, 4, 3, 2, 4], '2016': [5, 3, 4, 2, 4, 6], '2017': [3, 2, 4, 4, 5, 3]} imports = {'fruits': fruits, '2015': [-1, 0, -1, -3, -2, -1], '2016': [-2, -1, -3, -1, -2, -2], '2017': [-1, -2, -1, 0, -2, -2]} p = figure(y_range=fruits, plot_height=250, x_range=(-16, 16), title="Fruit import/export, by year", toolbar_location=None) p.hbar_stack(years, y='fruits', height=0.9, color=GnBu3, source=ColumnDataSource(exports), legend=["%s exports" % x for x in years]) p.hbar_stack(years, y='fruits', height=0.9, color=OrRd3, source=ColumnDataSource(imports), legend=["%s imports" % x for x in years]) p.y_range.range_padding = 0.1 p.ygrid.grid_line_color = None p.legend.location = "top_left" p.axis.minor_tick_line_color = None p.outline_line_color = None show(p) 复制代码
散点图
from bokeh.plotting import figure, output_file, show output_file("line.html") p = figure(plot_width=400, plot_height=400) p.circle([1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 2, 4, 5], size=20, color="navy", alpha=0.5) show(p) 复制代码
六边形图
这两天,马蜂窝刚被发现数据造假,这不,与马蜂窝应应景。
import numpy as np from bokeh.io import output_file, show from bokeh.plotting import figure from bokeh.util.hex import axial_to_cartesian output_file("hex_coords.html") q = np.array([0, 0, 0, -1, -1, 1, 1]) r = np.array([0, -1, 1, 0, 1, -1, 0]) p = figure(plot_width=400, plot_height=400, toolbar_location=None) # p.grid.visible = False # 配置网格是否可见 p.hex_tile(q, r, size=1, fill_color=["firebrick"] * 3 + ["navy"] * 4, line_color="white", alpha=0.5) x, y = axial_to_cartesian(q, r, 1, "pointytop") p.text(x, y, text=["(%d, %d)" % (q, r) for (q, r) in zip(q, r)], text_baseline="middle", text_align="center") show(p) 复制代码
环比条形图
这个实现挺厉害的,看了一眼就吸引了我。我在代码中都做了一些注释,希望对你理解有帮助。注:圆心为正中央,即直角坐标系中标签为(0,0)的地方。
from collections import OrderedDict from math import log, sqrt import numpy as np import pandas as pd from six.moves import cStringIO as StringIO from bokeh.plotting import figure, show, output_file antibiotics = """ bacteria, penicillin, streptomycin, neomycin, gram 结核分枝杆菌, 800, 5, 2, negative 沙门氏菌, 10, 0.8, 0.09, negative 变形杆菌, 3, 0.1, 0.1, negative 肺炎克雷伯氏菌, 850, 1.2, 1, negative 布鲁氏菌, 1, 2, 0.02, negative 铜绿假单胞菌, 850, 2, 0.4, negative 大肠杆菌, 100, 0.4, 0.1, negative 产气杆菌, 870, 1, 1.6, negative 白色葡萄球菌, 0.007, 0.1, 0.001, positive 溶血性链球菌, 0.001, 14, 10, positive 草绿色链球菌, 0.005, 10, 40, positive 肺炎双球菌, 0.005, 11, 10, positive """ drug_color = OrderedDict([# 配置中间标签名称与颜色 ("盘尼西林", "#0d3362"), ("链霉素", "#c64737"), ("新霉素", "black"), ]) gram_color = { "positive": "#aeaeb8", "negative": "#e69584", } # 读取数据 df = pd.read_csv(StringIO(antibiotics), skiprows=1, skipinitialspace=True, engine='python') width = 800 height = 800 inner_radius = 90 outer_radius = 300 - 10 minr = sqrt(log(.001 * 1E4)) maxr = sqrt(log(1000 * 1E4)) a = (outer_radius - inner_radius) / (minr - maxr) b = inner_radius - a * maxr def rad(mic): return a * np.sqrt(np.log(mic * 1E4)) + b big_angle = 2.0 * np.pi / (len(df) + 1) small_angle = big_angle / 7 # 整体配置 p = figure(plot_width=width, plot_height=height, title="", x_axis_type=None, y_axis_type=None, x_range=(-420, 420), y_range=(-420, 420), min_border=0, outline_line_color="black", background_fill_color="#f0e1d2") p.xgrid.grid_line_color = None p.ygrid.grid_line_color = None # annular wedges angles = np.pi / 2 - big_angle / 2 - df.index.to_series() * big_angle #计算角度 colors = [gram_color[gram] for gram in df.gram] # 配置颜色 p.annular_wedge( 0, 0, inner_radius, outer_radius, -big_angle + angles, angles, color=colors, ) # small wedges p.annular_wedge(0, 0, inner_radius, rad(df.penicillin), -big_angle + angles + 5 * small_angle, -big_angle + angles + 6 * small_angle, color=drug_color['盘尼西林']) p.annular_wedge(0, 0, inner_radius, rad(df.streptomycin), -big_angle + angles + 3 * small_angle, -big_angle + angles + 4 * small_angle, color=drug_color['链霉素']) p.annular_wedge(0, 0, inner_radius, rad(df.neomycin), -big_angle + angles + 1 * small_angle, -big_angle + angles + 2 * small_angle, color=drug_color['新霉素']) # 绘制大圆和标签 labels = np.power(10.0, np.arange(-3, 4)) radii = a * np.sqrt(np.log(labels * 1E4)) + b p.circle(0, 0, radius=radii, fill_color=None, line_color="white") p.text(0, radii[:-1], [str(r) for r in labels[:-1]], text_font_size="8pt", text_align="center", text_baseline="middle") # 半径 p.annular_wedge(0, 0, inner_radius - 10, outer_radius + 10, -big_angle + angles, -big_angle + angles, color="black") # 细菌标签 xr = radii[0] * np.cos(np.array(-big_angle / 2 + angles)) yr = radii[0] * np.sin(np.array(-big_angle / 2 + angles)) label_angle = np.array(-big_angle / 2 + angles) label_angle[label_angle < -np.pi / 2] += np.pi # easier to read labels on the left side # 绘制各个细菌的名字 p.text(xr, yr, df.bacteria, angle=label_angle, text_font_size="9pt", text_align="center", text_baseline="middle") # 绘制圆形,其中数字分别为 x 轴与 y 轴标签 p.circle([-40, -40], [-370, -390], color=list(gram_color.values()), radius=5) # 绘制文字 p.text([-30, -30], [-370, -390], text=["Gram-" + gr for gr in gram_color.keys()], text_font_size="7pt", text_align="left", text_baseline="middle") # 绘制矩形,中间标签部分。其中 -40,-40,-40 为三个矩形的 x 轴坐标。18,0,-18 为三个矩形的 y 轴坐标 p.rect([-40, -40, -40], [18, 0, -18], width=30, height=13, color=list(drug_color.values())) # 配置中间标签文字、文字大小、文字对齐方式 p.text([-15, -15, -15], [18, 0, -18], text=list(drug_color), text_font_size="9pt", text_align="left", text_baseline="middle") output_file("burtin.html", title="burtin.py example") show(p) 复制代码
元素周期表
元素周期表,这个实现好牛逼啊,距离初三刚开始学化学已经很遥远了,想当年我还是化学课代表呢!由于基本用不到化学了,这里就不实现了。
pyecharts
pyecharts 也是一个比较常用的数据可视化库,用得也是比较多的了,是百度 echarts 库的 python 支持。这里也展示一下常用的图表。文档地址为( pyecharts.org/#/zh-cn/pre…
条形图
from pyecharts import Bar bar = Bar("我的第一个图表", "这里是副标题") bar.add("服装", ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"], [5, 20, 36, 10, 75, 90]) # bar.print_echarts_options() # 该行只为了打印配置项,方便调试时使用 bar.render() # 生成本地 HTML 文件 复制代码
散点图
from pyecharts import Polar import random data_1 = [(10, random.randint(1, 100)) for i in range(300)] data_2 = [(11, random.randint(1, 100)) for i in range(300)] polar = Polar("极坐标系-散点图示例", width=1200, height=600) polar.add("", data_1, type='scatter') polar.add("", data_2, type='scatter') polar.render() 复制代码
饼图
import random from pyecharts import Pie attr = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F'] pie = Pie("饼图示例", width=1000, height=600) pie.add( "", attr, [random.randint(0, 100) for _ in range(6)], radius=[50, 55], center=[25, 50], is_random=True, ) pie.add( "", attr, [random.randint(20, 100) for _ in range(6)], radius=[0, 45], center=[25, 50], rosetype="area", ) pie.add( "", attr, [random.randint(0, 100) for _ in range(6)], radius=[50, 55], center=[65, 50], is_random=True, ) pie.add( "", attr, [random.randint(20, 100) for _ in range(6)], radius=[0, 45], center=[65, 50], rosetype="radius", ) pie.render() 复制代码
词云
这个是我在前面的文章中用到的图片实例,这里就不 po 具体数据了。
from pyecharts import WordCloud name = ['Sam S Club'] # 词条 value = [10000] # 权重 wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620) wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100]) wordcloud.render() 复制代码
树图
这个是我在前面的文章中用到的图片实例,这里就不 po 具体数据了。
地图
from pyecharts import Map value = [155, 10, 66, 78, 33, 80, 190, 53, 49.6] attr = [ "福建", "山东", "北京", "上海", "甘肃", "新疆", "河南", "广西", "西藏" ] map = Map("Map 结合 VisualMap 示例", width=1200, height=600) map.add( "", attr, value, maptype="china", is_visualmap=True, visual_text_color="#000", ) map.render() 复制代码
3D 散点图
from pyecharts import Scatter3D import random data = [ [random.randint(0, 100), random.randint(0, 100), random.randint(0, 100)] for _ in range(80) ] range_color = [ '#313695', '#4575b4', '#74add1', '#abd9e9', '#e0f3f8', '#ffffbf', '#fee090', '#fdae61', '#f46d43', '#d73027', '#a50026'] scatter3D = Scatter3D("3D 散点图示例", width=1200, height=600) scatter3D.add("", data, is_visualmap=True, visual_range_color=range_color) scatter3D.render() 复制代码
后记
大概介绍就是这样了,两个库的功能都挺强大的,bokeh 的中文资料会少一点,如果阅读英文有点难度,还是建议使用 pyecharts 就好。总体也不是很难,按照文档来修改数据都能够直接上手使用。主要是多练习。
本文首发于公众号【zone7】,关注获取最新推文。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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数据结构C++语言描述
William Ford,William Topp / 刘卫东 沈官林 / 清华大学出版社 / 1999-09-01 / 58.00
一起来看看 《数据结构C++语言描述》 这本书的介绍吧!
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