数据可视化——用python绘制简单的折线图

╰+攻爆jí腚メ 2023-10-13 19:32 18阅读 0赞

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#### 文章目录 ####

*  前言
 *  JSON
 *  使用 pyecharts 模块绘制折线图
 *   *  下载 pyecharts 模块
     *  使用 pyecharts 模块绘制简单的折线图
     *  添加配置选项

## 前言 ##

前面我们已经学习了python的基础语法和面向对象，那么接下来我们将学习python编程语言的过人之处——数据的可视化之折线图。

![在这里插入图片描述][d735aa3812914307ba6295cc65dd834b.png]

## JSON ##

说到数据可视化，我们需要先知道什么是JSON。

*  json是一种轻量级的数据交互格式，可以按照json指定的格式去组织和封装数据
 *  json本质上是一个带有特定格式的字符串

JSON的主要功能是：

1.  数据序列化和传输：JSON可以将复杂的数据结构（如对象和数组）转换为字符串形式，以便在网络上进行传输。它跨平台兼容，可以在不同的编程语言中解析和生成。
2.  人类可读的数据格式：JSON采用了简洁的文本格式，易于阅读和理解。它使用键/值对表示数据，并使用大括号（\{\}）表示对象，方括号（\[\]）表示数组。
3.  对象表示：JSON支持对象表示，可以通过键/值对形式表示复杂的数据结构。键是字符串，值可以是字符串、数字、布尔值、对象、数组或null。
4.  数组表示：JSON支持数组表示，可以在方括号中包含多个值，用逗号分隔。数组可以嵌套，允许存储多层次的数据结构。
5.  数据交换和存储：JSON广泛用于数据交换和存储。它是许多API和服务的常用数据格式，可以方便地将数据从一个应用程序传输到另一个应用程序。
6.  跨语言支持：JSON可以在不同的编程语言中解析和生成，因此在不同的平台上可以轻松地共享和处理数据。  
    ![在这里插入图片描述][f21aa1822f0f48c6be8255189247fb7c.png]

因为JSON数据类型使用大括号`{ }`表示对象，方括号`[ ]`表示数组，而这样的形式在python中与字典和列表的表现方式相同，所以这就很方便。

**python 数据与 JSON数据的转换**  
要进行 python 数据与 JSON 数据的转换，我们需要用到 python 的 `json` 模块中的 `dumps` 方法和 `loads` 方法。

*  json.dumps(data) 将 python 数据转换为 JSON 数据
 *  json.loads(data) 将 JSON 数据转换为 python 数据

import json
    
    data = [{
        'name':'张三','age':18},{
        'name':'李四','age':20}]
    json_str = json.dumps(data)
    print(type(json_str))
    result = json.loads(json_str)
    print(type(result))

![在这里插入图片描述][d016996b28c84b97901fd203781fe914.png]  
因为 JSON 是一种带有特定格式的字符串，所以他的类型是 `str` 类型。

## 使用 pyecharts 模块绘制折线图 ##

### 下载 pyecharts 模块 ###

我们需要先下载 pyecharts 模块。

在 `cmd` 中使用 `pip install pyecharts` 命令下载 `pyecharts` 模块。  
![在这里插入图片描述][ceec6ab422a147b5add7f7c5d8af0834.png]

并且 pyecharts 还提供了官网 [https://pyecharts.org/\#/en-us/][https_pyecharts.org_en-us] 我么可以在官网中了解相关知识。  
![在这里插入图片描述][46dec7633c6a4d789c171bb736056535.png]

在 pyecharts-gallery 网站中，我们可以看到许多绘制的数据可视化图形并且附有参考代码。[https://gallery.pyecharts.org/\#/README\_EN][https_gallery.pyecharts.org_README_EN]

![在这里插入图片描述][63fa90f6acb84a518a55feac4eb942f5.png]

### 使用 pyecharts 模块绘制简单的折线图 ###

我们需要用到 `pyecharts` 包下的 `charts` 模块下的 `Line` 方法。

from pyecharts.charts import Line
    
    # 得到折线图对象
    line = Line()
    
    # 添加横坐标数据
    line.add_xaxis(["中国","美国","日本"])
    
    # 添加纵坐标数据
    line.add_yaxis("GDP",[30,20,10])
    
    # 生成图标
    line.render()

但我们运行代码之后，会生成一个 `render.html` 文件。  
![在这里插入图片描述][f5545f2f52174b689ef4488c8a491617.png]  
![在这里插入图片描述][78560baec5ca4dcbb036e46d428f54ff.png]

### 添加配置选项 ###

这样虽然绘制出了折线图，但是我们可以看到图形比较单调，所以我们可以一些配置选项。

pyecharts 常用的两个配置选项：

*  全局配置选项
 *  系列配置选项

那么我们这篇文章主要添加全局配置选项。

使用 `set_global_opts` 来进行全局配置。我们可以在官网中看有哪些可以配置的全局选项。  
![在这里插入图片描述][28719d8bd3114f938d1da0f4a845900f.png]

我们常使用的全局选项有这些。

![在这里插入图片描述][1c190884b7414a4198c396629416c143.png]  
这些配置方法都在 `pyecharts.options` 模块中，我们需要导入相应模块下的方法。

from pyecharts.options import TitleOpts,LegendOpts,ToolboxOpts,VisualMapOpts

我们也可以使用 `CTRL + P` 来查看参数列表  
![在这里插入图片描述][d9787acc6d684bc3b39ff35a1a2d4e00.png]

from pyecharts.charts import Line
    from pyecharts.options import TitleOpts,LegendOpts,ToolboxOpts,VisualMapOpts
    
    # 得到折线图对象
    line = Line()
    
    # 添加横坐标数据
    line.add_xaxis(["中国","美国","日本"])
    
    # 添加纵坐标数据
    line.add_yaxis("GDP",[30,20,10])
    
    # 添加全局配置选项
    line.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title="GDP展示",pos_left="center",pos_bottom="1%"),  # 配置标题
                         legend_opts=LegendOpts(is_show=True),  # 配置图例，默认是展示的
                         toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),  # 配置工具箱
                         visualmap_opts=VisualMapOpts(is_show=True))  # 配置视觉映射
    
    # 生成图标
    line.render()

![在这里插入图片描述][5f1714a4c2d44ce5b6d89ee854c51b49.png]

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