python3可视化-pyecharts图形库,大饼图Pie的创建和使用

冷不防 2022-09-08 14:48 124阅读 0赞

在pyecharts中，使用Pie这个类来创建饼图。饼图也是我们经常用到的可视化图形。

我们常说，老板给员工画了大大的饼图，比如，当年的马云就给阿里巴巴的18罗汉画了个大饼，重要的是，这个大饼最终大家都吃到了。

今天，来学习饼图的创建和使用。

**1. 利用pyecharts画一个模拟的班级升学率的饼图。**

数据如下：

某校2020年高中升学率数据：

> \["一班", 41.1\],  
> \["二班", 86.5\],  
> \["三班", 24.1\],  
> \["四班", 55.2\],

对应的python代码如下：

from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Pie
    
    c = (
        Pie()
        .add_dataset(
            source=[
                ["一班", 41.1],
                ["二班", 86.5],
                ["三班", 24.1],
                ["四班", 55.2],
            ]
        )
        .add(
            series_name="升学率",
            data_pair=[], 
        )
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="某校2020年高中升学率统计"),
        )
        .render("dataset_pie.html")
    )

注意：

其中，series\_name和data\_pair是必须要设置的，即使data\_pair被设置为\[\]

运行结果：

![watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAbGlyYW5rZQ_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16][]

**2. 如果再加一个年份，例如，如下数据：**

> \["year","2018", "2019", "2020"\],  
> \["一班",53.3, 83.8, 98.7\],  
> \["二班",83.1, 73.4, 55.1\],  
> \["三班",86.4, 65.2, 82.5\],

python代码如下：

from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Pie
    
    c = (
        Pie()
        .add_dataset(
            source=[
                ["year","2018", "2019", "2020"],
                ["一班",53.3, 83.8, 98.7],
                ["二班",83.1, 73.4, 55.1],
                ["三班",86.4, 65.2, 82.5],
            ]
        )
        .add(
            series_name="2018",
            data_pair=[],
            radius=60,
            center=["25%", "25%"],
            encode={"itemName": "year", "value": "2018"},
        )
        .add(
            series_name="2019",
            data_pair=[],
            radius=60,
            center=["75%", "25%"],
            encode={"itemName": "year", "value": "2019"},
        )
        .add(
            series_name="2020",
            data_pair=[],
            radius=60,
            center=["25%", "75%"],
            encode={"itemName": "year", "value": "2020"},
        )
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="某校近三年年高中升学率统计", subtitle="数据纯属虚构"),
            legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="30%", pos_top="2%"),
        )
        .render("dataset_pie2.html")
    )

运行结果：

![watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAbGlyYW5rZQ_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1][]

**3，真实数据举例：2021东京奥运会奖牌榜的可视化：**

参考数据如下：

\["美国", 113\],  
\["中国", 88\],  
\["日本", 58\],  
\["英国", 65\],  
\["俄罗斯奥委会", 71\],  
\["澳大利亚", 46\],

我们用饼图来显示总的奖牌数，代码如下：

from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Pie
    
    c = (
        Pie()
        .add_dataset(
            source=[
                ["美国", 113],
                ["中国", 88],
                ["日本", 58],
                ["英国", 65],
                ["俄罗斯奥委会", 71],
                ["澳大利亚", 46],
            ]
        )
        .add(
            series_name="奖牌总数",
            data_pair=[], 
        )
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="2021年东京奥运会奖牌总数统计"),
        )
        .render("jiangpai_pie.html")
    )

运行结果：

![watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAbGlyYW5rZQ_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2][]

--------------------

为中国健儿加油！！！

[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAbGlyYW5rZQ_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: /images/20220829/d554cb01d57e4107b84ea1e80cdd16ef.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAbGlyYW5rZQ_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]: /images/20220829/25459961d44645cdb3375d019b73bea6.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBAbGlyYW5rZQ_size_20_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 2]: /images/20220829/635a3f378c8f4db18cc0f93c97f5ff9c.png