Flask使用Pyecharts在单个页面展示多个图表的方法

下面是详细讲解"Flask使用Pyecharts在单个页面展示多个图表的方法"的完整攻略，包含两条示例说明：

概述

Pyecharts提供了一种简单的方式展示图表，它基于Echarts，提供类似Python的API。使用Pyecharts生成单个图表很容易，但如果需要在一个页面上展示多个图表时，可能就需要一些额外的处理。本攻略将介绍使用Flask和Pyecharts在单个页面上展示多个图表的方法。

准备工作：

Python3.x
Flask
Pyecharts

示例1：在一个页面上展示多个图表

我们将使用Flask和Pyecharts库在一个页面上展示多个图表。为了简化示例，我们将展示两个图表，一个是柱状图，一个是折线图。

首先，安装Flask和Pyecharts库：

pip install flask
pip install pyecharts

然后，创建一个名为'app.py'的文件，添加以下代码：

from flask import Flask, render_template
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Line

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def index():
    bar = (
        Bar()
        .add_xaxis(["A", "B", "C", "D", "E"])
        .add_yaxis("bar", [5, 20, 36, 10, 75])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar Chart"))
    )

    line = (
        Line()
        .add_xaxis(["A", "B", "C", "D", "E"])
        .add_yaxis("line", [15, 30, 20, 45, 70])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line Chart"))
    )

    return render_template("index.html", bar=bar.render_embed(), line=line.render_embed())

if __name__ == "__main__":
    app.run()

这段代码将创建两个图表：一个柱状图和一个折线图。然后，通过render_embed()方法将这两个图表渲染为HTML片段，最后通过render_template()方法将这两个HTML片段渲染到index.html文件。

接下来，创建一个名为'index.html'的文件，添加以下代码：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Multiple Charts</title>
</head>
<body>
    {{bar|safe}}
    {{line|safe}}
</body>
</html>

这段代码将在网页上显示两个图表。

运行一下这个Flask应用程序，然后打开"http://127.0.0.1:5000/"即可在一个页面上看到两个图表。

示例2：对多个图表进行交互操作

这个示例将展示如何对多个图表进行交互操作。我们将展示两个图表，当鼠标移到某个点上时，另一个图表将同时更新显示相关数据。

和上一个例子一样，我们需要先安装Flask和Pyecharts库。

然后，创建一个名为'app.py'的文件，添加以下代码：

from flask import Flask, render_template
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Scatter

app = Flask(__name__, static_folder="templates")

@app.route("/")
def index():
    data = [
        [10.0, 8.04, 10.0, 9.14, 'I'],
        [8.0, 6.95, 8.0, 8.14, 'II'], 
        [13.0, 7.58, 13.0, 8.74, 'III'],
        [9.0, 8.81, 9.0, 8.77, 'IV'], 
        [11.0, 8.33, 11.0, 9.26, 'V'], 
        [14.0, 9.96, 14.0, 8.10, 'VI'], 
        [6.0, 7.24, 6.0, 6.13, 'VII'], 
        [4.0, 4.26, 4.0, 3.10, 'VIII'], 
        [12.0, 10.84, 12.0, 9.13, 'IX'], 
        [7.0, 4.82, 7.0, 7.26, 'X'], 
        [5.0, 5.68, 5.0, 4.74, 'XI']
    ]

    hover_js = """function (params) {
        $.post("/position", {x:params.data[0], y:params.data[1]}, function(data) {
            $('#line').html(data);
        });
    }"""

    scatter = (
        Scatter()
        .add_xaxis([x[0] for x in data])
        .add_yaxis("Data", [x[1] for x in data], label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}'))
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="Scatter Chart"),
            toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis', axis_pointer_type='cross', formatter='{c}'),
        )
        .set_series_opts(
            label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}'),
            itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(),
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter="({c})")
        )
        .set_colors(['#DA70D6'])
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}'),
                         itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(),
                         tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter="({c})"))
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Scatter Chart"))
    )

    line = (
        Scatter()
        .add_xaxis([x[2] for x in data])
        .add_yaxis("Data", [x[3] for x in data])
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="Line Chart"),
            toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis', axis_pointer_type='cross')
        )
        .set_series_opts(
            label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}'),
            itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(),
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter="({c})")
        )
        .set_colors(['#7FFF00'])
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}'),
                         itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(),
                         tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter="({c})"))
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Scatter Chart"))
    )

    scatter.on("mouseover", hover_js)

    return render_template("index.html", scatter=scatter.render_embed(), line=line.render_embed())

@app.route("/position", methods=["POST"])
def position():
    x = float(request.form.get("x"))
    y = float(request.form.get("y"))
    data = [
        [10, y * 0.5 + 3, 10, 9.14], 
        [8, y * 0.5 + 3, 8, 8.14], 
        [13, y * 0.5 + 3, 13, 8.74], 
        [9, y * 0.5 + 3, 9, 8.77], 
        [11, y * 0.5 + 3, 11, 9.26], 
        [14, y * 0.5 + 3, 14, 8.10], 
        [6, y * 0.5 + 3, 6, 6.13], 
        [4, y * 0.5 + 3, 4, 3.10], 
        [12, y * 0.5 + 3, 12, 9.13], 
        [7, y * 0.5 + 3, 7, 7.26], 
        [5, y * 0.5 + 3, 5, 4.74]
    ]

    line = (
        Scatter()
        .add_xaxis([x[2] for x in data])
        .add_yaxis("Data", [x[3] for x in data])
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="Line Chart"),
            toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis', axis_pointer_type='cross')
        )
        .set_series_opts(
            label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}'),
            itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(),
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter="({c})")
        )
        .set_colors(['#7FFF00'])
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter='{b}'),
                         itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(),
                         tooltip_opts=opts.TooltipOpts(formatter="({c})"))
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Scatter Chart"))
    )

    return line.render_embed()

if __name__ == "__main__":
    app.run()

这里我们用Pyecharts的Scatter()组件创建了两个图表，一个散点图和一个折线图。用到的数据是经典的端点数据集。

在这个示例中，我们加入了一个hover_js方法，这个方法会在数据点上鼠标移动时调用。它将数据点作为参数传递给"position"路由。在"position"路由中，我们使用传递的数据点创建一个新的折线图，并将它使用render_embed()方法渲染为HTML片段。然后，我们将HTML片段作为响应返回到JavaScript代码中，以便在网页上显示更新后的折线图。

最后，创建一个名为'index.html'的文件，添加以下代码：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Interactive Charts</title>
    <script type="text/javascript" src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
</head>
<body>
    <div id="scatter" style="width:800px;height:400px;"></div>
    <div id="line" style="width:800px;height:400px;"></div>
    {{scatter|safe}}
    {{line|safe}}
</body>
</html>

这里，我们创建了两个div容器，分别用于显示散点图和折线图，然后将渲染的HTML片段插入到div容器中。

运行一下这个Flask应用程序，然后打开"http://127.0.0.1:5000/"，鼠标移到散点图上的某个点上，折线图将会随之更新，实现了两个图表的交互。

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Flask使用Pyecharts在单个页面展示多个图表的方法

概述

示例1：在一个页面上展示多个图表

示例2：对多个图表进行交互操作

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