Python Echarts绘图库教程

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。

特性
简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用

囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有

支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab

可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架

高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表

详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目

多达 400+ 地图文件以及原生的百度地图，为地理数据可视化提供强有力的支持

后面举个例子，用Geo库实现轨迹图，Geo除了轨迹图还可以实现热力图等等。
依赖库
安装pyecharts：
pip install pyecharts
安装相关的地图扩展包：
pip install  echarts-countries-pypkg  # 全球国家地图
pip install  echarts-china-provinces-pypkg  # 中国省级地图
pip install  echarts-china-cities-pypkg   # 中国市级地图
pip install  echarts-china-counties-pypkg  # 中国县区级地图

Geo主要函数
V1 版本开始 pyecharts 所有方法均支持链式调用。
Geo()
class Geo(
    # 初始化配置项，参考 `global_options.InitOpts`
    init_opts: opts.InitOpts = opts.InitOpts()

    # 是否忽略不存在的坐标，默认值为 False，即不忽略
    is_ignore_nonexistent_coord: bool = False
)
opts.InitOpts() #初始化配置项
Geo.add_schema()
Geo.add_schema()#设置图表属性，下面列出几点主要的属性：
maptype: str = "china"  # 地图类型，具体参考 pyecharts.datasets.map_filenames.json 文件
is_roam: bool = True # 是否开启鼠标缩放和平移漫游。
label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict, None] = None # 标签配置项
itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] =None # 地图区域的多边形 图形样式
Geo.add()
Geo.add()主要属性:
series_name # 系列名称，用于 tooltip 的显示，legend 的图例筛选
data_pair: Sequence # 数据项 (坐标点名称，坐标点值)
type_: str = "scatter"
# Geo 图类型，有 scatter, effectScatter, heatmap, lines 4 种，建议使用
# from pyecharts.globals import GeoType
# GeoType.GeoType.EFFECT_SCATTER，GeoType.HEATMAP，GeoType.LINES
label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict] = opts.LabelOpts() # 标签配置项
linestyle_opts: Union[opts.LineStyleOpts, dict] = opts.LineStyleOpts()# 线样式配置项
trail_length: Numeric = 0.2  # 特效尾迹的长度。取从 0 到 1 的值，数值越大尾迹越长。默认值 0.2
下面用Geo实现轨迹图
#coding=utf-8
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType

c = (
    Geo().add_schema(
        maptype="china",
        itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color="#323c48", border_color="#111"),
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True,color="#f3704b")) #显示省份名称
    .add(
        # 设置地点
        "",
        [("广州", 10), ("北京", 20), ("兰州", 30), ("重庆",40), ('南京', 0), ('上海', 80), ('杭州', 80)],
        type_=ChartType.EFFECT_SCATTER,
        color="white",
    )
    .add(
        # 设置轨迹
        "轨迹",
        [("广州", "上海"), ("广州", "北京"), ("广州", "杭州"), ("广州", "重庆"),
         ('广州', '兰州'), ('广州', '上海'), ('广州', '南京')
         ],
        type_=ChartType.LINES,
        effect_opts=opts.EffectOpts(
            symbol=SymbolType.ARROW, symbol_size=6, color="#008792" # 轨迹线颜色
        ),
        linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(curve=0.2), # 轨迹线弯曲度
    )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="GeoLines示例"))
    .render("geo_lines.html")
)
实现效果如下

pyecharts更多作用在图表方面，包含了基本图表、地理图表、树型图表、组合图表等等，同时可以整合Web 框架，Flask、Django等。

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