Python pyecharts数据可视化实例详解

一、背景介绍

随着数据科学和人工智能的快速发展，数据可视化成为数据分析和决策制定的关键。Python是一个强大的编程语言，有很多数据可视化的工具和库可以使用，而pyecharts是其中的一款非常流行的工具。本文将介绍pyecharts的基本用法和两个实例说明。

二、pyecharts基本用法

1.安装pyecharts

pip install pyecharts

2.使用pyecharts

创建一个简单的饼图：

from pyecharts.charts import Pie

data = {'A':10, 'B':20, 'C':30, 'D':40}
pie = Pie()
pie.add('', [list(z) for z in zip(data.keys(), data.values())])
pie.render('pie.html')

打开生成的HTML文件，即可看到生成的饼图。

3.图表类型

pyecharts支持多种图表类型，包括柱状图、折线图、散点图、雷达图等等。

三、示例1：世界各地人均GDP

1.数据准备

使用pandas读取数据并进行清洗和筛选。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('world_gdp.csv')
data = data[['Country Name', '2015']]
data = data.dropna()
data.columns = ['country', 'gdp']

2.绘制世界人均GDP地图

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

map_chart = Map()
map_chart.add('2015', [list(z) for z in zip(data.country.tolist(), data.gdp.tolist())],
              maptype='world', is_map_symbol_show=False)
map_chart.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
map_chart.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2015世界各国人均GDP'),
                          visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200000,
                                                           is_piecewise=True,
                                                           pieces=[{'min':100000},
                                                                   {'min':50000, 'max':100000},
                                                                   {'min':10000, 'max':50000},
                                                                   {'min':5000, 'max':10000},
                                                                   {'max':5000}]))
map_chart.render('world_gdp.html')

打开生成的HTML文件，即可看到绘制出的世界人均GDP地图。

四、示例2：全国各省份土地利用情况

1.数据准备

使用pandas读取数据并进行清洗和筛选。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('land_use.csv')
data = data[['city_name', 'label_cn', 'land_area']]
data['land_area'] = data['land_area'].apply(lambda x: round(x/10000, 2))

2.绘制全国各省份土地利用情况热力图

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

map_chart = Map()
map_chart.add('土地利用面积(万亩)', [list(z) for z in zip(data.city_name.tolist(), data.land_area.tolist())],
              maptype='china')
map_chart.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='全国各省份土地利用情况'),
                          visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=5000,
                                                           is_piecewise=True,
                                                           pieces=[{'min':3000},
                                                                   {'min':2000, 'max':3000},
                                                                   {'min':1000, 'max':2000},
                                                                   {'min':500, 'max':1000},
                                                                   {'max':500}]))
map_chart.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
map_chart.render('land_use.html')

打开生成的HTML文件，即可看到绘制出的全国各省份土地利用情况热力图。

五、总结

本文简单介绍了pyecharts的基本用法和两个实例的绘制过程，希望读者可以通过本文了解pyecharts的基本思想和用法，进一步提升数据可视化能力。