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當python遇上echarts （二）繪制基本圖表

2021-02-18 10:48:15 後端開發

當python遇上echarts（一）了解基本知識

實戰促練

通過一個小專案，繪制折線圖，餅圖，柱狀圖，圓弧餅圖，詞云圖等

一、示例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json,re
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar,Line


url_search = 'https://c.y.qq.com/soso/fcgi-bin/client_search_cp?'
headers = {
    'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.36',
    'referer':'https://y.qq.com/',
    'origin':'https://y.qq.com'
}

params_str = '''
    ct: 24
    qqmusic_ver: 1298
    new_json: 1
    remoteplace: txt.yqq.song
    searchid: 65264922900538759
    t: 0
    aggr: 1
    cr: 1
    catZhida: 1
    lossless: 0
    flag_qc: 0
    p: 1
    n: 10
    w: 林俊杰
    g_tk_new_20200303: 5381
    g_tk: 5381
    loginUin: 0
    hostUin: 0
    format: json
    inCharset: utf8
    outCharset: utf-8
    notice: 0
    platform: yqq.json
    needNewCode: 0
'''

def switch_to_dict(params_str):
    params = {}
    p = params_str.replace('\n',',').replace(' ','')
    p_l = p.split(',')
    for i in p_l:
        if i:
            i = i.split(':')
            params[i[0]] = i[1]
    return params
params = switch_to_dict(params_str)

singer_list = ['周杰倫','林俊杰','王力宏','張杰','汪蘇瀧','許嵩','薛之謙','陳奕迅','李榮浩','陶喆']
song_list =[]
album_list = []
mv_list = []

def crawl():
    for singer in singer_list:
        params['w'] = singer
        #搜索頁面的response
        res_serach = requests.get(url_search,headers = headers,params = params)
        #將json資料轉化為dict資料
        json_search = res_serach.json()
        #單曲數量
        song_num = json_search['data']['zhida']['zhida_singer']['songNum']
        album_num = json_search['data']['zhida']['zhida_singer']['albumNum']
        mv_num = json_search['data']['zhida']['zhida_singer']['mvNum']
        song_list.append(song_num)
        album_list.append(album_num)
        mv_list.append(mv_num)
    return song_list,album_list,mv_list
song_list,album_list,mv_list = crawl()
print(song_list,album_list,mv_list)


def set_bar():
    bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width = '800px',height = '800px',page_title='qq音樂柱狀圖'))
    bar.add_xaxis(xaxis_data = singer_list)
    bar.add_yaxis(series_name = '單曲',y_axis = song_list)
    bar.add_yaxis(series_name = 'MV',y_axis = mv_list)
    bar.set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title = '我喜歡的九位歌手',subtitle='數錯了,是十位',pos_left='20%'),
        #添加坐標軸名稱，位置以及大小
        xaxis_opts = opts.AxisOpts(name = '歌手',name_location='center',name_gap=25,name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size = 20)),
        yaxis_opts = opts.AxisOpts(name = '單曲數量/首')
        )
    #增加一個y軸
    bar.extend_axis(
        yaxis = opts.AxisOpts(
            name = '專輯數量/個',
            type_ = 'value',
            min_ = -20,
            max_ = 110,
            interval=5
        )
    )
    return bar

def set_line():
    line = Line()
    line.add_xaxis(xaxis_data = singer_list)
    line.add_yaxis(
        series_name = '專輯',
        y_axis = album_list,
        yaxis_index = 1
        )
    line.set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(legend_icon='pin'))
    return line

bar = set_bar()
line = set_line()
bar.overlap(line).render('十位歌手.html')

在這里插入圖片描述
當然，剛開始繪圖，折線圖和柱狀圖的混合有點難度，下面通過這些資料，把基本圖表都過一遍

song_list = [972, 685, 553, 852, 472, 257, 243, 1307, 320, 438]
album_list = [35, 52, 58, 76, 71, 37, 18, 108, 13, 23]
mv_list = [1344, 745, 603, 497, 267, 266, 368, 1207, 220, 244]
singer_list = ['周杰倫','林俊杰','王力宏','張杰','汪蘇瀧','許嵩','薛之謙','陳奕迅','李榮浩','陶喆']

二、柱狀圖

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
#柱狀圖的資料格式：x軸和y軸都是串列資料
song_list = [972, 685, 553, 852, 472, 257, 243, 1307, 320, 438]
album_list = [35, 52, 58, 76, 71, 37, 18, 108, 13, 23]
mv_list = [1344, 745, 603, 497, 267, 266, 368, 1207, 220, 244]
singer_list = ['周杰倫','林俊杰','王力宏','張杰','汪蘇瀧','許嵩','薛之謙','陳奕迅','李榮浩','陶喆']

def set_bar():
    #設定初始項，圖表高width,寬height，以及網頁的名稱
    bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width = '800px',height = '600px',page_title='qq音樂柱狀圖'))
    #添加x軸資料
    bar.add_xaxis(xaxis_data = singer_list)
    #添加y軸資料，加上series_name，表示圖例
    bar.add_yaxis(series_name = '單曲',y_axis = song_list)
    bar.add_yaxis(series_name = 'MV',y_axis = mv_list)
    bar.add_yaxis(series_name = '專輯',y_axis = album_list)
    #設定全域項
    bar.set_global_opts(
        #設定圖表主標題，副標題和標題位置
        title_opts=opts.TitleOpts(title = '我喜歡的九位歌手',subtitle='數錯了,是十位',pos_left='20%'),
        #添加坐標軸名稱，位置以及大小，name_gap表示名稱與x軸距離，font_size是字體大小
        xaxis_opts = opts.AxisOpts(name = '歌手',name_location='center',name_gap=25,name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size = 20)),
        yaxis_opts = opts.AxisOpts(name = '單曲數量/首')
        )
    return bar

bar = set_bar()
#生成html檔案
bar.render('柱狀圖.html')

在這里插入圖片描述

三、折線圖

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

#折線圖的資料格式：x軸和y軸都是串列資料
song_list = [972, 685, 553, 852, 472, 257, 243, 1307, 320, 438]
album_list = [35, 52, 58, 76, 71, 37, 18, 108, 13, 23]
mv_list = [1344, 745, 603, 497, 267, 266, 368, 1207, 220, 244]
singer_list = ['周杰倫','林俊杰','王力宏','張杰','汪蘇瀧','許嵩','薛之謙','陳奕迅','李榮浩','陶喆']

def set_line():
    line = Line()
    line.add_xaxis(xaxis_data = singer_list)
    #添加y軸資料，加上series_name，表示圖例
    line.add_yaxis(series_name = '單曲',y_axis = song_list)
    line.add_yaxis(series_name = 'MV',y_axis = mv_list)
    line.add_yaxis(series_name = '專輯',y_axis = album_list)
    line.set_global_opts(
        #設定圖例形狀
        legend_opts=opts.LegendOpts(legend_icon='pin'),
        #設定圖表主標題，副標題和標題位置
        title_opts=opts.TitleOpts(title = '我喜歡的九位歌手',subtitle='數錯了,是十位',pos_left='20%'),
        #添加坐標軸名稱，位置以及大小，name_gap表示名稱與x軸距離，font_size是字體大小
        xaxis_opts = opts.AxisOpts(name = '歌手',name_location='center',name_gap=25,name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size = 20)),
        yaxis_opts = opts.AxisOpts(name = '單曲數量/首')
        )
    return line

line = set_line()
line.render('折線圖.html')

在這里插入圖片描述

四、餅圖 Pie

from pyecharts import options as opts
#匯入Pie類
from pyecharts.charts import Pie

#餅圖的資料型別，為串列的嵌套：[[key1, value1], [key2, value2]]
song_list = [972, 685, 553, 852, 472, 257, 243, 1307, 320, 438]
singer_list = ['周杰倫','林俊杰','王力宏','張杰','汪蘇瀧','許嵩','薛之謙','陳奕迅','李榮浩','陶喆']
#使用zip函式后[(972, '周杰倫'), (685, '林俊杰'), (553, '王力宏'), (852, '張杰'), (472, '汪蘇瀧'), (257, '許嵩'), (243, '薛之謙'), (1307, '陳奕迅'), (320, '李榮浩'), (438, '陶喆')]
#再將其中的元組轉換成串列
data_pair =  [list(i) for i in zip(singer_list,song_list)]

def set_pie():
    pie = Pie()
    pie.add(
        series_name = '',
        data_pair = data_pair,
        color = 'red',
        #設定圖表的標簽(指示圖表區域),formatter是設定標簽內容格式，在餅圖中：{a}（系列名稱），{b}（資料項名稱），{c}（數值）, {d}（百分比）
        label_opts = opts.LabelOpts(is_show=True,formatter='{b}:{c} \n ({d}%)'),
        # 是否展示成南丁格爾圖，通過半徑區分資料大小，有'radius'和'area'兩種模式，
        # radius：扇區圓心角展現資料的百分比，半徑展現資料的大小
        # area：所有扇區圓心角相同，僅通過半徑展現資料大小
        rosetype = 'radius',
        # 餅圖的半徑，陣列的第一項是內半徑，第二項是外半徑
        # 默認設定成百分比，相對于容器高寬中較小的一項的一半
        radius=['20%','75%']
    )
    pie.set_global_opts(
        #設定圖例形狀,位置,orient表示橫向還是縱向，horizontal和vertical
        legend_opts=opts.LegendOpts(legend_icon='pin',orient='vertical',pos_right='10%'),
        #設定圖表主標題，副標題和標題位置
        title_opts=opts.TitleOpts(title = '我喜歡的九位歌手',subtitle='數錯了,是十位',pos_left='20%'),
    )
    #設定餅圖的顏色，可選項，不設也有默認的顏色，
    pie.set_colors(['blue','red','orange','yellow','green','purple','black','brown','pink','grey'])
    return pie

pie = set_pie()
pie.render('餅圖.html')
  • 不加rosetype引數和radius引數

在這里插入圖片描述

  • 加上rosetype引數
    在這里插入圖片描述
  • 加上radius引數
    在這里插入圖片描述

五、散點圖

任務：生成sin和cos的散點圖

from pyecharts import options as opts
#匯入Scatter類
from pyecharts.charts import Scatter
import numpy as np

#散點圖的資料型別：x軸和y軸結尾串列
#linspace(start,stop,num),在0-10中回傳50個等間距的數
x = np.linspace(0,10,50)
#print(x)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

def set_scatter():
    scatter = Scatter(init_opts=opts.InitOpts(width = '800px',height='600px',page_title='散點圖'))
    #添加x軸資料
    scatter.add_xaxis(xaxis_data = x)
    #點的形狀：symbol引數的取值：'circle', 'rect', 'roundRect', 'triangle', 'diamond', 'pin', 'arrow', 'none'
    scatter.add_yaxis(series_name = 'sin散點圖',y_axis = y1,symbol='circle',label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    #為了讓圖更美觀簡潔，設定標簽項不顯示is_show = False
    scatter.add_yaxis(series_name = 'cos散點圖',y_axis = y2,symbol='triangle',label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    scatter.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title = '三角函式散點圖'),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis',axis_pointer_type='cross'))
    return scatter

scatter = set_scatter()
scatter.render('散點圖.html')

在這里插入圖片描述

六、詞云圖

這是我最喜歡的一種圖了，不僅美觀，簡潔，而且直觀，印象深刻，

任務

爬取qq音樂評論，資料處理后，繪制詞云圖

引入模塊

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import WordCloud
from jieba.analyse import TFIDF
import jieba
from collections import Counter

資料爬取

首先進入網頁版QQ音樂，打開一首歌的播放頁面，在開發者選項中找到關于comment的請求（按照size排序，最大的那個就是）對比后發現不同歌曲topid不同，同一歌曲不同頁數，pagenum不同，這樣，我們就可以通過構造params來爬取歌曲評論了
在這里插入圖片描述

your_chioce = input('你想繪制那首歌的評論詞云圖：')

url_search = 'https://c.y.qq.com/soso/fcgi-bin/client_search_cp?'
headers = {
    'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.150 Safari/537.36',
    'referer':'https://y.qq.com/',
    'origin':'https://y.qq.com'
}

params_str = '''
    ct: 24
    qqmusic_ver: 1298
    new_json: 1
    remoteplace: txt.yqq.song
    searchid: 65264922900538759
    t: 0
    aggr: 1
    cr: 1
    catZhida: 1
    lossless: 0
    flag_qc: 0
    p: 1
    n: 10
    w: 林俊杰
    g_tk_new_20200303: 5381
    g_tk: 5381
    loginUin: 0
    hostUin: 0
    format: json
    inCharset: utf8
    outCharset: utf-8
    notice: 0
    platform: yqq.json
    needNewCode: 0
'''

def switch_to_dict(params_f):
    params = {}
    p = params_f.replace('\n',',').replace(' ','')
    p_l = p.split(',')
    for i in p_l:
        if i:
            i = i.split(':')
            params[i[0]] = i[1]
    return params

def crawl_topid():
    params = switch_to_dict(params_str)
    params['w'] = your_chioce
    #搜索頁面的response
    res_serach = requests.get(url_search,headers = headers,params = params)
    #將json資料轉化為dict資料
    json_search = res_serach.json()
    #單曲數量
    top_id = json_search['data']['song']['list'][0]['id']
    return top_id

params_comment = '''
    g_tk_new_20200303: 5381
    g_tk: 5381
    loginUin: 0
    hostUin: 0
    format: json
    inCharset: utf8
    outCharset: GB2312
    notice: 0
    platform: yqq.json
    needNewCode: 0
    cid: 205360772
    reqtype: 2
    biztype: 1
    topid: 277438634
    cmd: 8
    needmusiccrit: 0
    pagenum: 0
    pagesize: 25
    lasthotcommentid: 
    domain: qq.com
    ct: 24
    cv: 10101010
'''

url_comment = 'https://c.y.qq.com/base/fcgi-bin/fcg_global_comment_h5.fcg?'
def crawl_comment():
    #創建txt檔案，用于寫入comment
    file = open('comment.txt','w',encoding='utf-8')
    params = switch_to_dict(params_comment)
    params['topid'] = crawl_topid()
    for i in range(10):
        params['pagenum'] = str(i) 
        res_comment = requests.get(url_comment,headers = headers,params = params)
        json_comment = res_comment.json()
        #生成評論的串列
        comment_list = [j['rootcommentcontent'] for j in json_comment['comment']['commentlist']]
        #for z in comment_list:
        file.writelines(comment_list)
    file.close()
#生成txt檔案
crawl_comment()

資料處理

file = open('comment.txt','r',encoding='utf-8')
content = file.readlines()
#洗掉空元素
for i in content:
    if not i :
        del i

words = []
#傳入字串，回傳分詞的串列
for j in content:
    #提取文本中的關鍵字
    tfidf = TFIDF()
    tfidf.set_stop_words('data/stopwords.txt')
    words_list = tfidf.extract_tags(sentence = j)
    words.extend(words_list)

#對words串列中的分詞進行數量統計
words_dict = dict(Counter(words))

#詞云圖的資料型別為串列嵌套元組：[(word1, count1), (word2, count2)]
#將words_dict中的資料轉換成需要的格式
data_pair = [(k,v) for k,v in words_dict.items() if len(k)<6]

繪制詞云圖

def set_wordcloud():
    wordcloud = WordCloud()
    wordcloud.add(
        series_name = '詞頻分析',
        data_pair = data_pair,
        # 詞云圖輪廓，有 'circle', 'cardioid', 'diamond', 'triangle-forward', 'triangle', 'pentagon', 'star' 可選
        #shape = 'star',
        # 自定義的圖片（目前支持 jpg, jpeg, png, ico 的格式.
        # 注：如果使用了 mask_image 之后第一次渲染會出現空白的情況，再重繪一次就可以了（Echarts 的問題）
        #mask_image = '' ,
    )
    wordcloud.set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = '{}-詞云分析'.format(your_chioce)))
    return wordcloud

wordcloud = set_wordcloud()
wordcloud.render('十位歌手詞云圖.html')

圖表展示

《加油武漢》這首歌的詞云圖
在這里插入圖片描述

不同形狀的詞云圖

添加shape引數

wordcloud.add(shape =''）

在這里插入圖片描述
自定義圖片搞了好久，都不太像，也不知道什么原因，知道的小伙伴可以教教我，

最后

pyecharts，永遠的神，特別是3D圖，下一節，一起繪制3D圖形，
在這里插入圖片描述

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/houduan/260599.html

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    uj5u.com 2020-09-10 00:57:47 more
  • C/C++編程筆記：C++中的 const 變數詳解，教你正確認識const用法

    1、C中的const 1、區域const變數存放在堆疊區中，會分配記憶體（也就是說可以通過地址間接修改變數的值）。測驗代碼如下： 運行結果： 2、全域const變數存放在只讀資料段（不能通過地址修改，會發生寫入錯誤）， 默認為外部聯編，可以給其他源檔案使用（需要用extern關鍵字修飾） 運行結果： ......

    uj5u.com 2020-09-10 00:58:04 more
  • 【C++犯錯記錄】VS2019 MFC添加資源不懂如何修改資源宏ID

    1. 首先在資源視圖中，添加資源 2. 點擊新添加的資源，復制自動生成的ID 3. 在解決方案資源管理器中找到Resource.h檔案，編輯，使用整個專案搜索和替換的方式快速替換 宏宣告 4. Ctrl+Shift+F 全域搜索，點擊查找全部，然后逐個替換 5. 為什么使用搜索替換而不使用屬性視窗直 ......

    uj5u.com 2020-09-10 00:59:11 more
  • 【C++犯錯記錄】VS2019 MFC不懂的批量添加資源

    1. 打開資源頭檔案Resource.h，在其中預先定義好宏 ID（不清楚其實ID值應該設定多少，可以先新建一個相同的資源項，再在這個資源的ID值的基礎上遞增即可） 2. 在資源視圖中選中專案資源，按F7編輯資源檔案，按 ID 型別 相對路徑的形式添加 資源。（別忘了先把檔案拷貝到專案中的res檔案 ......

    uj5u.com 2020-09-10 01:00:19 more
  • C/C++編程筆記：關于C++的參考型別，專供新手入門使用

    今天要講的是C++中我最喜歡的一個用法——參考，也叫別名。 參考就是給一個變數名取一個變數名，方便我們間接地使用這個變數。我們可以給一個變數創建N個參考，這N + 1個變數共享了同一塊記憶體區域。(參考型別的變數會占用記憶體空間，占用的記憶體空間的大小和指標型別的大小是相同的。雖然參考是一個物件的別名，但 ......

    uj5u.com 2020-09-10 01:00:22 more
  • 【C/C++編程筆記】從頭開始學習C ++：初學者完整指南

    眾所周知，C ++的學習曲線陡峭，但是花時間學習這種語言將為您的職業帶來奇跡，并使您與其他開發人員區分開。您會更輕松地學習新語言，形成真正的解決問題的技能，并在編程的基礎上打下堅實的基礎。 C ++將幫助您養成良好的編程習慣（即清晰一致的編碼風格，在撰寫代碼時注釋代碼，并限制類內部的可見性），并且由 ......

    uj5u.com 2020-09-10 01:00:41 more
最新发布
  • Rust中的智能指標:Box<T> Rc<T> Arc<T> Cell<T> RefCell<T> Weak

    Rust中的智能指標是什么 智能指標（smart pointers）是一類資料結構，是擁有資料所有權和額外功能的指標。是指標的進一步發展 指標（pointer）是一個包含記憶體地址的變數的通用概念。這個地址參考，或 ” 指向”（points at）一些其 他資料 。參考以 & 符號為標志并借用了他們所 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:24:10 more
  • Java的值傳遞和參考傳遞

    值傳遞不會改變本身，參考傳遞（如果傳遞的值需要實體化到堆里）如果發生修改了會改變本身。 1.基本資料型別都是值傳遞 package com.example.basic; public class Test { public static void main(String[] args) { int ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:24:04 more
  • [2]SpinalHDL教程——Scala簡單入門

    第一個 Scala 程式 shell里面輸入 $ scala scala> 1 + 1 res0: Int = 2 scala> println("Hello World!") Hello World! 檔案形式 object HelloWorld { /* 這是我的第一個 Scala 程式 * 以 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:58 more
  • 理解函式指標和回呼函式

    理解 函式指標 指向函式的指標。比如： 理解函式指標的偽代碼 void (*p)(int type, char *data); // 定義一個函式指標p void func(int type, char *data); // 宣告一個函式func p = func; // 將指標p指向函式func ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:52 more
  • Django筆記二十五之資料庫函式之日期函式

    本文首發于公眾號：Hunter后端 原文鏈接：Django筆記二十五之資料庫函式之日期函式 日期函式主要介紹兩個大類，Extract() 和 Trunc() Extract() 函式作用是提取日期，比如我們可以提取一個日期欄位的年份，月份，日等資料 Trunc() 的作用則是截取，比如 2022-0 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:45 more
  • 一天吃透JVM面試八股文

    什么是JVM？ JVM，全稱Java Virtual Machine（Java虛擬機），是通過在實際的計算機上仿真模擬各種計算機功能來實作的。由一套位元組碼指令集、一組暫存器、一個堆疊、一個垃圾回收堆和一個存盤方法域等組成。JVM屏蔽了與作業系統平臺相關的資訊，使得Java程式只需要生成在Java虛擬機 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:23:31 more
  • 使用Java接入小程式訂閱訊息！

    更新完微信服務號的模板訊息之后，我又趕緊把微信小程式的訂閱訊息給實作了！之前我一直以為微信小程式也是要企業才能申請，沒想到小程式個人就能申請。 訊息推送平臺🔥推送下發【郵件】【短信】【微信服務號】【微信小程式】【企業微信】【釘釘】等訊息型別。 https://gitee.com/zhongfuch ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:59 more
  • java -- 緩沖流、轉換流、序列化流

    緩沖流 緩沖流, 也叫高效流, 按照資料型別分類： 位元組緩沖流：BufferedInputStream，BufferedOutputStream 字符緩沖流：BufferedReader，BufferedWriter 緩沖流的基本原理，是在創建流物件時，會創建一個內置的默認大小的緩沖區陣列，通過緩沖 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:49 more
  • Java-SpringBoot-Range請求頭設定實作視頻分段傳輸

    老實說，人太懶了，現在基本都不喜歡寫筆記了，但是網上有關Range請求頭的文章都太水了 下面是抄的一段StackOverflow的代碼...自己大修改過的，寫的注釋挺全的，應該直接看得懂，就不解釋了 寫的不好...只是希望能給視頻網站開發的新手一點點幫助吧. 業務場景：視頻分段傳輸、視頻多段傳輸（理 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:42 more
  • Windows 10開發教程_編程入門自學教程_菜鳥教程-免費教程分享

    教程簡介 Windows 10開發入門教程 - 從簡單的步驟了解Windows 10開發，從基本到高級概念，包括簡介，UWP，第一個應用程式，商店，XAML控制元件，資料系結，XAML性能，自適應設計，自適應UI，自適應代碼，檔案管理，SQLite資料庫，應用程式到應用程式通信，應用程式本地化，應用程式 ......

    uj5u.com 2023-04-20 07:22:35 more

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