原来用pyecharts画个时间线图这么简单

技术2022-07-12 74

作者：luanhz

来源：小数志

导读

可视化对于数据分析师的工作重要性不言而喻。在Python众多可视化库中，matplotlib+seaborn+pyecharts是个人常用的组合。今天，就简单分享一个用pyecharts制作时间线图的例子，实现非常简单，效果却很强大。

pyecharts是python对百度开源echarts框架的一个封装，接口丰富、设置多样、图表可交互。需要指出的是，pyecharts从0.5版本升级到1.0版本后，接口调用形式发生很大变化，一度令人感到陌生，但实际上只是传参方式有些不同而已。

在pyecharts绘制基本图表的基础上，当为了体现指标随时间的变化趋势时，时间线图表是一个理想的选择。而绘制时间线图实际上非常简单，仅需三步即可：

生成时间线对象

创建基本图表对象

将基本图表对象加入到时间线

某种意义上讲，时间线可理解为基本图表的一个容器，且其接口风格与基本图表很是相近。

举个例子感受下：

1from pyecharts.charts import Pie, Timeline 2from pyecharts import options as opts 3 4datas = { 5 220:[('魏', 50), ('蜀', 15), ('吴', 35)], 6 230:[('魏', 60), ('蜀', 20), ('吴', 20)], 7 240:[('魏', 40), ('蜀', 30), ('吴', 30)], 8 250:[('魏', 35), ('蜀', 40), ('吴', 25)], 9 260:[('魏', 50), ('蜀', 20), ('吴', 30)], 10 270:[('魏', 60), ('蜀', 15), ('吴', 25)], 11 280:[('魏', 80), ('蜀', 10), ('吴', 10)] 12} 13 14# 1.创建时间线对象 15tl = Timeline() 16for year, data in datas.items(): 17 # 2.创建单个子图对象 18 pie = Pie().add(year, data) 19 # 3.将子图对象添加到时间线 20 tl.add(pie, year) 21 22tl.render('三国势力历年变化.html')

三国势力历年变化趋势(数据纯属虚构)

虽然叫"时间线"，但"时间轴"可以是任何系列数据，绘制方法还是一样的套路：

1from pyecharts.charts import Timeline, Radar 2from pyecharts import options as opts 3 4datas = { 5 '关羽' : [[5, 4.8, 4.4, 4.7, 4.9]], 6 '张飞' : [[5, 4.6, 4.7, 4.6, 4.8]], 7 '赵云' : [[5, 4.8, 4.7, 4.9, 4.7]], 8 '马超' : [[4.3, 4.5, 4.6, 4.7, 4.7]], 9 '黄忠' : [[4.5, 4.5, 4.5, 4.6, 4.7]] 10} 11tl = Timeline() 12schema = [opts.RadarIndicatorItem(name=name, max_=5) for name in ('忠', '义', '礼', '智', '信')] 13for hero, data in datas.items(): 14 radar = Radar().add_schema(schema=schema).add(hero, data) 15 tl.add(radar, hero) 16tl.render('五虎上将能力对比.html')

蜀国五虎上将能力对比(数据纯属虚构)

如此操作简单而又颇具实效的时间线图，叫人怎能不为之拍手称快？

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