京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24