环境准备
编辑日期: 2024-11-28 文章阅读: 次
展现多个系列的数据，一般习惯使用柱状图或折线图。本文使用个人比较喜爱的Pyecharts库，绘制呈现多个系列数据的普通折现图(line chart)、堆叠图(stack chart)、面积堆叠图(stack area chart)。
环境准备
首先安装Pyecharts，我使用的是最新版本：1.9.1，团队介绍会在明年发布2.0版本。
其次，导入以下模块：
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.commons.utils import JsCode
options和Line都比较常见，JsCode是Pyecharts直接与echarts转化的中间对象，我比较常用它来创建颜色渐变的效果，让图形更富有表现力。
数据
为了书写方便，数据选取尽量简单，如下一个x轴，三个系列：
x_data = ["周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六", "周日"]
y_data1 = [140, 232, 101, 264, 90, 340, 250]
y_data2 = [120, 282, 111, 234, 220, 340, 310]
y_data3 = [320, 132, 201, 334, 190, 130, 220]
普通折现图
我们先来看看绘制结果，如下所示，线条堆叠现象严重，不够清晰。
堆叠折线图
为了解决线条堆叠问题，就有了堆叠折线图，有意思的是，堆叠折线图并不堆叠。
如下所示，三个系列折线图完全被分离开：
上面折线图，点与点之间的过渡是通过线段连接，其实还可以通过平滑的曲线过渡。
这在Pyecharts中，只需设置is_smooth参数为True就行：
.add_yaxis(
y_axis=y_data1,
is_smooth=True
)
这样就绘制出了平滑过渡的折线图：
面积堆叠图
先看下我绘制的面积堆叠图，可以看到它与上面平滑过渡的折线图的相比，填充了颜色，一下就能吸引我们的眼球。
这是怎么做到的？其实，相比于折线图，它只是配置上了areastyle_opts，非常方便！
areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1)
当然，上面填充的颜色没有渐变效果，要想添加也非常简单。
通过上面说到的JsCode，很容易添加上，并且代码基本是固定的，复用性强。
最终实现的颜色渐变效果如下：
完整代码
Pyecharts绘制
下面是完整代码
"""
@file: area_graph.py
@desc:
@author: zhenguo
@time: 2021/12/12
"""
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.commons.utils import JsCode
x_data = ["周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六", "周日"]
y_data1 = [140, 232, 101, 264, 90, 340, 250]
y_data2 = [120, 282, 111, 234, 220, 340, 310]
y_data3 = [320, 132, 201, 334, 190, 130, 220]
(
Line()
.add_xaxis(xaxis_data=x_data)
.add_yaxis(
series_name="品类 1",
color='#80FFA5',
y_axis=y_data1,
is_smooth=True,
stack='总量',
is_symbol_show=False,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=0),
areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1,
color=JsCode(
"""new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, [
{
offset: 0,
color: 'rgba(128, 255, 165)'
},
{
offset: 1,
color: 'rgba(1, 191, 236)'
}
])"""
)
),
).add_yaxis(
series_name="品类 2",
color='#00DDFF',
y_axis=y_data2,
is_smooth=True,
stack='总量',
is_symbol_show=False,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=0),
areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1,
color=JsCode(
"""new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, [
{
offset: 0,
color: 'rgba(0, 221, 255)'
},
{
offset: 1,
color: 'rgba(77, 119, 255)'
}
])"""
)
),
).add_yaxis(
series_name="品类 3",
color='#37A2FF',
y_axis=y_data3,
is_smooth=True,
stack='总量',
is_symbol_show=False,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False, position="top"),
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=0),
areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1,
color=JsCode(
"""new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, [
{
offset: 0,
color: 'rgba(55, 162, 255)'
},
{
offset: 1,
color: 'rgba(116, 21, 219)'
}
])"""
)
),
).set_global_opts(
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True,
trigger='axis',
axis_pointer_type='cross'),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value", name="销量"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(boundary_gap=False, type_="category"),
)
.render("stacked_area_chart.html")
)
