作者:俊欣
来源:关于数据分析与可视化
今天小编来给大家介绍一下如何在Pyecharts当中画出炫酷的图表,通过该模块当中的一系列设置,本文我们大致会介绍pyecharts当中的
Pyecharts模块内部内置了10多种不同风格的图表绘制样式,分别是
LIGHT = "light" DARK = "dark" WHITE = "white" CHALK: str = "chalk" ESSOS: str = "essos" INFOGRAPHIC: str = "infographic" MACARONS: str = "macarons" PURPLE_PASSION: str = "purple-passion" ROMA: str = "roma" ROMANTIC: str = "romantic" SHINE: str = "shine" VINTAGE: str = "vintage" WALDEN: str = "walden" WESTEROS: str = "westeros" WONDERLAND: str = "wonderland" HALLOWEEN: str = "halloween"
我们依次来看一下每一种风格出来的样子,这次我们用到的数据集依然是Pyecharts模块当中内置的模块,当然我们首先需要导入相对应的模块
from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar, Page from pyecharts.faker import Collector, Faker from pyecharts.globals import ThemeType
c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.add_yaxis("商家C", Faker.values())
.add_yaxis("商家D", Faker.values())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("Theme-Light"))
) c.render("1.html")
output
c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.add_yaxis("商家C", Faker.values())
.add_yaxis("商家D", Faker.values())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("Theme-Dark"))
) c.render("2.html")
output
c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.CHALK))
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.add_yaxis("商家C", Faker.values())
.add_yaxis("商家D", Faker.values())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("Theme-Chalk"))
) c.render("3.html")
output
c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.ESSOS))
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.add_yaxis("商家C", Faker.values())
.add_yaxis("商家D", Faker.values())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("Theme-Essos"))
) c.render("4.html")
output
c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.INFOGRAPHIC))
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.add_yaxis("商家C", Faker.values())
.add_yaxis("商家D", Faker.values())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("Theme-Infographic"))
) c.render("5.html")
output
c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.MACARONS))
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.add_yaxis("商家C", Faker.values())
.add_yaxis("商家D", Faker.values())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("Theme-Macarons"))
) c.render("6.html")
output
c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.PURPLE_PASSION))
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.add_yaxis("商家C", Faker.values())
.add_yaxis("商家D", Faker.values())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("Theme-PURPLE_PASSION"))
) c.render("7.html")
output
c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.ROMA))
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.add_yaxis("商家C", Faker.values())
.add_yaxis("商家D", Faker.values())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("Theme-ROMA"))
) c.render("8.html")
output
c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.ROMANTIC))
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.add_yaxis("商家C", Faker.values())
.add_yaxis("商家D", Faker.values())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("Theme-ROMANTIC"))
) c.render("9.html")
output
c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.SHINE))
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.add_yaxis("商家C", Faker.values())
.add_yaxis("商家D", Faker.values())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("Theme-Shine"))
) c.render("10.html")
output
c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.VINTAGE))
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.add_yaxis("商家C", Faker.values())
.add_yaxis("商家D", Faker.values())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("Theme-Vintage"))
) c.render("11.html")
output
c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WALDEN))
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.add_yaxis("商家C", Faker.values())
.add_yaxis("商家D", Faker.values())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("Theme-Walden"))
) c.render("12.html")
output
c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WESTEROS))
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.add_yaxis("商家C", Faker.values())
.add_yaxis("商家D", Faker.values())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("Theme-Westeros"))
) c.render("13.html")
output
c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WONDERLAND))
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.add_yaxis("商家C", Faker.values())
.add_yaxis("商家D", Faker.values())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("Theme-Wonderland"))
) c.render("14.html")
output
c = ( Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.HALLOWEEN))
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.add_yaxis("商家C", Faker.values())
.add_yaxis("商家D", Faker.values())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("Theme-Halloween"))
) c.render("15.html")
output
我们同时还能为自己绘制的图表配上自带的背景图片
c = (
Bar(
init_opts=opts.InitOpts(
bg_color={"type": "pattern", "image": JsCode("img"), "repeat": "no-repeat"}
)
)
.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-背景图基本示例",
subtitle="我是副标题",
title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="white"),
)
)
)
c.add_js_funcs( """
var img = new Image(); img.src = 'https://t7.baidu.com/it/u=2638406194,523661981&fm=193&f=GIF';
""" )
c.render("柱状图-自带背景图.html")
output
好吧,最后一张稍微有点丑,但是读者朋友们可以替换成自己喜欢的背景图片,说不定会非常的好看。
所以看了这么多张图之后,你们最喜欢哪种风格的呢?评论区留言。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的需求持续飙升。世界经济论坛发布的《未来就业报告》, ...
2025-03-28你有没有遇到过这样的情况?流量进来了,转化率却不高,辛辛苦苦拉来的用户,最后大部分都悄无声息地离开了,这时候漏斗分析就非 ...
2025-03-27TensorFlow Datasets(TFDS)是一个用于下载、管理和预处理机器学习数据集的库。它提供了易于使用的API,允许用户从现有集合中 ...
2025-03-26"不谋全局者,不足谋一域。"在数据驱动的商业时代,战略级数据分析能力已成为职场核心竞争力。《CDA二级教材:商业策略数据分析 ...
2025-03-26当你在某宝刷到【猜你喜欢】时,当抖音精准推来你的梦中情猫时,当美团外卖弹窗刚好是你想吃的火锅店…… 恭喜你,你正在被用户 ...
2025-03-26当面试官问起随机森林时,他到底在考察什么? ""请解释随机森林的原理""——这是数据分析岗位面试中的经典问题。但你可能不知道 ...
2025-03-25在数字化浪潮席卷的当下,数据俨然成为企业的命脉,贯穿于业务运作的各个环节。从线上到线下,从平台的交易数据,到门店的运营 ...
2025-03-25在互联网和移动应用领域,DAU(日活跃用户数)是一个耳熟能详的指标。无论是产品经理、运营,还是数据分析师,DAU都是衡量产品 ...
2025-03-24ABtest做的好,产品优化效果差不了!可见ABtest在评估优化策略的效果方面地位还是很高的,那么如何在业务中应用ABtest? 结合企业 ...
2025-03-21在企业数据分析中,指标体系是至关重要的工具。不仅帮助企业统一数据标准、提升数据质量,还能为业务决策提供有力支持。本文将围 ...
2025-03-20解锁数据分析师高薪密码,CDA 脱产就业班助你逆袭! 在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的 ...
2025-03-19在 MySQL 数据库中,查询一张表但是不包含某个字段可以通过以下两种方法实现:使用 SELECT 子句以明确指定想要的字段,或者使 ...
2025-03-17在当今数字化时代,数据成为企业发展的关键驱动力,而用户画像作为数据分析的重要成果,改变了企业理解用户、开展业务的方式。无 ...
2025-03-172025年是智能体(AI Agent)的元年,大模型和智能体的发展比较迅猛。感觉年初的deepseek刚火没多久,这几天Manus又成为媒体头条 ...
2025-03-14以下的文章内容来源于柯家媛老师的专栏,如果您想阅读专栏《小白必备的数据思维课》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/goods/sh ...
2025-03-13以下的文章内容来源于刘静老师的专栏,如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/go ...
2025-03-12以下的文章内容来源于柯家媛老师的专栏,如果您想阅读专栏《小白必备的数据思维课》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/goods/sh ...
2025-03-11随着数字化转型的加速,企业积累了海量数据,如何从这些数据中挖掘有价值的信息,成为企业提升竞争力的关键。CDA认证考试体系应 ...
2025-03-10推荐学习书籍 《CDA一级教材》在线电子版正式上线CDA网校,为你提供系统、实用、前沿的学习资源,助你轻松迈入数据分析的大门! ...
2025-03-07在数据驱动决策的时代,掌握多样的数据分析方法,就如同拥有了开启宝藏的多把钥匙,能帮助我们从海量数据中挖掘出关键信息,本 ...
2025-03-06