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100天精通Python（可视化篇）——第91天：Pyecharts绘制各种折线图实战

袁袁袁袁满 2024-10-10 00:01:02

简介100天精通Python（可视化篇）——第91天：Pyecharts绘制各种折线图实战

文章目录

专栏导读
1. 基本流程
2. 多条折线图
3. 添加最小值最大值平均值
4. 竖线提示信息
5. 阶梯图
6. 平滑曲线折线图
7. 面积折线图
8. 堆积图
9. 双横坐标折线图

专栏导读

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1. 基本流程

Pyecharts是一个Python的可视化库，可以帮助用户轻松绘制各种类型的图表，包括折线图。下面是Pyecharts绘制折线图的步骤及其说明：

导入所需的模块

在Python代码中引入所需的模块，如下所示：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line

准备数据

准备要展示的数据，以列表的形式存储，如下所示：

x_data = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日']
y_data = [120, 200, 150, 80, 70, 110, 130]

创建折线图实例

创建一个折线图实例，并设置其基本属性，如下所示：

line_chart = Line()
line_chart.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="折线图示例"))

添加数据

将准备好的数据添加到折线图实例中，如下所示：

line_chart.add_xaxis(xaxis_data=x_data)
line_chart.add_yaxis(series_name="销售额", y_axis=y_data)

渲染图表

使用render()方法将折线图渲染成HTML文件或在Jupyter Notebook中显示，如下所示：

line_chart.render_notebook()
line_chart.render("line_chart.html")

结果展示

最终的折线图将展示在网页或Jupyter Notebook中，如下所示：

在这里插入图片描述

2. 多条折线图

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line

# 数据
x_data = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日']
y_data1 = [120, 200, 150, 80, 70, 110, 130]
y_data2 = [90, 150, 200, 120, 100, 80, 110]

line=(
	# 创建折线图实例
    Line()
    # 将准备好的两组数据添加到折线图实例中
    .add_xaxis(xaxis_data=x_data)
    .add_yaxis(series_name="y1线",y_axis=y_data1,symbol="arrow",is_symbol_show=True)
    .add_yaxis(series_name="y2线",y_axis=y_data2)
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="多折线重叠"))
)

# 渲染图表
line.render_notebook()

运行结果：
在这里插入图片描述

3. 添加最小值最大值平均值

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line

# 数据
x_data = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日']
y_data1 = [120, 200, 150, 80, 70, 110, 130]
y_data2 = [90, 150, 200, 120, 100, 80, 110]

line=(
    # 创建折线图实例
    Line()
    # 将准备好的两组数据添加到折线图实例中
    .add_xaxis(xaxis_data=x_data)
    .add_yaxis(series_name="y1线",y_axis=y_data1,symbol="arrow",is_symbol_show=True)
    .add_yaxis(series_name="y2线",y_axis=y_data2, markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
            data=[
                opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),
                opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),
            ]
        ),
        markline_opts=opts.MarkLineOpts(
            data=[opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")]
        ))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="多折线重叠"))
)

# 渲染图表
line.render_notebook()

运行结果：
在这里插入图片描述

4. 竖线提示信息

通过tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis") 设置竖线提示信息：

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line

# 数据
x_data = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日']
y_data1 = [120, 200, 150, 80, 70, 110, 130]
y_data2 = [90, 150, 200, 120, 100, 80, 110]

line=(
    # 创建折线图实例
    Line()
    # 将准备好的两组数据添加到折线图实例中
    .add_xaxis(xaxis_data=x_data)
    .add_yaxis(series_name="y1线",y_axis=y_data1,symbol="arrow",is_symbol_show=True)
    .add_yaxis(series_name="y2线",y_axis=y_data2, markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
            data=[
                opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),
                opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),
            ]
        ),
        markline_opts=opts.MarkLineOpts(
            data=[opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")]
        ))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="多折线重叠"),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"))
)

# 渲染图表
line.render_notebook()

运行结果：
在这里插入图片描述

5. 阶梯图

通过is_step=True设置阶梯图：

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line

# 数据
x_data = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日']
y_data1 = [120, 200, 150, 80, 70, 110, 130]
y_data2 = [90, 150, 200, 120, 100, 80, 110]

line=(
    # 创建折线图实例
    Line()
    # 将准备好的两组数据添加到折线图实例中
    .add_xaxis(xaxis_data=x_data)
    .add_yaxis(series_name="y1线",y_axis=y_data1,symbol="arrow",is_symbol_show=True,is_step=True)
    .add_yaxis(series_name="y2线",y_axis=y_data2,is_step=True, markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
            data=[
                opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),
                opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),
            ]
        ),
        markline_opts=opts.MarkLineOpts(
            data=[opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")]
        ))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="阶梯图"),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"))
)

# 渲染图表
line.render_notebook()

运行结果：
在这里插入图片描述

6. 平滑曲线折线图

通过is_smooth=True参数设置平滑曲线图：

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line

# 数据
x_data = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日']
y_data1 = [120, 200, 150, 80, 70, 110, 130]
y_data2 = [90, 150, 200, 120, 100, 80, 110]

line=(
    # 创建折线图实例
    Line()
    # 将准备好的两组数据添加到折线图实例中
    .add_xaxis(xaxis_data=x_data)
    .add_yaxis(series_name="y1线",y_axis=y_data1,symbol="arrow",is_symbol_show=True,is_smooth=True)
    .add_yaxis(series_name="y2线",y_axis=y_data2, is_smooth=True, markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
            data=[
                opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),
                opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),
            ]
        ),
        markline_opts=opts.MarkLineOpts(
            data=[opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")]
        ))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="平滑曲线折线图"),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"))
)

# 渲染图表
line.render_notebook()

运行结果：
在这里插入图片描述

7. 面积折线图

通过areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5)设置面积折线图：

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line

# 数据
x_data = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日']
y_data1 = [120, 200, 150, 80, 70, 110, 130]
y_data2 = [90, 150, 200, 120, 100, 80, 110]

line=(
    # 创建折线图实例
    Line()
    # 将准备好的两组数据添加到折线图实例中
    .add_xaxis(xaxis_data=x_data)
    .add_yaxis(series_name="y1线",y_axis=y_data1,symbol="arrow",is_symbol_show=True,is_smooth=True,
               areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))
    .add_yaxis(series_name="y2线",y_axis=y_data2, is_smooth=True, markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
            data=[
                opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值"),
                opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"),
            ]
        ),
        markline_opts=opts.MarkLineOpts(
            data=[opts.MarkLineItem(type_="average", name="平均值")]
        ),
       areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="面积折线图"),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"))
)

# 渲染图表
line.render_notebook()

运行结果：

在这里插入图片描述

8. 堆积图

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



# 准备数据
x_data = ["周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六", "周日"]

y1_data = [820, 932, 901, 934, 1290, 1330, 1320]

y2_data = [800, 900, 650, 750, 1200, 1320, 1150]

y3_data = [500, 600, 700, 800, 900, 1000, 1100]

y4_data = [400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000]

y5_data = [300, 400, 500, 600, 700, 800, 900]

line=(Line(init_opts=opts.InitOpts(width='1000px',height='600px'))
   .add_xaxis(x_data)
   .add_yaxis("line1",y1_data,areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5),stack="stack0")#填充颜色 并且stack实现堆叠
   .add_yaxis("line2",y2_data,areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5),stack="stack0")
   .add_yaxis("line3",y3_data,areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5),stack="stack0")
   .add_yaxis("line4",y4_data,areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5),stack="stack0")
   .add_yaxis("line5",y5_data,areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5),stack="stack0")
   )

# 渲染图表
line.render_notebook()

运行结果：
在这里插入图片描述

9. 双横坐标折线图

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line

from pyecharts.commons.utils import JsCode

js_formatter = """function (params) {
        console.log(params);
        return '降水量  ' + params.value + (params.seriesData.length ? '：' + params.seriesData[0].data : '');
    }"""

x_data1 = ["2022-1", "2022-2", "2022-3", "2022-4", "2022-5", "2022-6", "2022-7", "2022-8", "2022-9", "2022-10",
           "2022-11", "2022-12", ]
x_data2 = ["2023-1", "2023-2", "2023-3", "2023-4", "2023-5", "2023-6", "2023-7", "2023-8", "2023-9", "2023-10",
           "2023-11", "2023-12", ]
y_data1 = [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]
y_data2 = [3.9, 5.9, 11.1, 18.7, 48.3, 69.2, 231.6, 46.6, 55.4, 18.4, 10.3, 0.7]
line = (
    Line()
    .add_xaxis(x_data1)
    .extend_axis(x_data2
                 ,
                 xaxis=opts.AxisOpts(
                     type_="category",
                     axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_align_with_label=True),
                     axisline_opts=opts.AxisLineOpts(
                         is_on_zero=False, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#6e9ef1")
                     ),
                     axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(
                         is_show=True, label=opts.LabelOpts(formatter=JsCode(js_formatter))
                     ),
                 ),
                 )
    .add_yaxis(
        series_name="2022 降水量",
        is_smooth=True,
        symbol="emptyCircle",
        is_symbol_show=False,
        color="#d14a61",
        y_axis=y_data1,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),
    )
    .add_yaxis(
        series_name="2023 降水量",
        is_smooth=True,
        symbol="emptyCircle",
        is_symbol_show=False,
        color="#6e9ef1",
        y_axis=y_data2,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2),
    )
    .set_global_opts(
        legend_opts=opts.LegendOpts(),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="none", axis_pointer_type="cross"),
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(
            type_="category",
            axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_align_with_label=True),
            axisline_opts=opts.AxisLineOpts(
                is_on_zero=False, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="#d14a61")
            ),
            axispointer_opts=opts.AxisPointerOpts(
                is_show=True, label=opts.LabelOpts(formatter=JsCode(js_formatter))
            ),
        ),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(
            type_="value",
            splitline_opts=opts.SplitLineOpts(
                is_show=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(opacity=1)
            ),
        ),
    )
)
line.render_notebook()