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  • Python中经典的matplotlib、seaborn等库相比,它最大的优点是所绘制的图形为动态图,这意味着我们可以和图形之间进行动态交互,并且其动态特性可以非常轻易地嵌入网页。那么今天我们就来看一下如何在Python中使用...

    我们都知道,Echarts是百度开源的超强大的数据可视化工具。Python中经典的matplotlib、seaborn等库相比,它最大的优点是所绘制的图形为动态图,这意味着我们可以和图形之间进行动态的交互,并且其动态特性可以非常轻易地嵌入网页。

    那么今天我们就来看一下如何在Python中使用Echarts来绘制动态图,并且生成网页供其他人观看。

    一、安装pyecharts

    首先,我们要安装pyecharts包,它会帮助我们隐藏各种与Echarts交互的细节,仅需使用我们熟悉的Python语言就可以绘制出强大的交互式图形。

    使用pip安装

    我们可以使用pip来安装pyecharts,它会自动检测我们是否安装了Jupyter Notebook环境并且为其提供扩展支持。

    我们在命令行中输入:

    pip install pyecharts

    看到如下信息则说明安装成功。

    9f5daac34ef64af9961f2ac3e1e29bdd

    源码安装

    我们还可以直接通过源码安装,这需要我们安装了git环境。我们先把代码克隆到本地,然后先安装依赖,最后用install参数执行setup.py安装脚本即可。

    $ git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git

    $ cd pyecharts

    $ pip install -r requirements.txt

    $ python setup.py install

    二、简单的例子

    下面我们先来看一个官方文档提供的例子:

    from pyecharts import Bar

    bar = Bar('我的第一个图表', '这里是副标题')

    bar.add('服装', ['衬衫', '羊毛衫', '雪纺衫', '裤子', '高跟鞋', '袜子'],

    [5, 20, 36, 10, 75, 90], is_more_utils=True)

    bar.render()

    我来为大家解释一下这里发生了什么。

    bar = Bar('主标题', '副标题'):这里用于生成一个条形图对象;

    bar.add():这里用于添加数据,is_more_utils=True可以让图形支持更多调整工具,比如放大缩小、条形图与折线图的转换、堆叠还是平铺显示等;

    bar.render():在工作目录下生成一个render.html文件,当然,我们也可以指定文件目录和文件名。没错,我们可以直接生成一个网页文件,用浏览器就可以打开并进行交互。

    下面我们用一个动态图来看一下我们实现的效果:

    621932dc0e7044d99ad4f71d4e00d911

    是不是很强大?之后我会逐渐放出更多图形的绘制教程,感兴趣的同学欢迎关注!

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    fe35666d723b44f2beabdeb2b394a94f

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  • Python中经典的matplotlib、seaborn等库相比,它最大的优点是所绘制的图形为动态图,这意味着我们可以和图形之间进行动态交互,并且其动态特性可以非常轻易地嵌入网页。那么今天我们就来看一下如何在Python中使用...

    我们都知道,Echarts是百度开源的超强大的数据可视化工具。Python中经典的matplotlib、seaborn等库相比,它最大的优点是所绘制的图形为动态图,这意味着我们可以和图形之间进行动态的交互,并且其动态特性可以非常轻易地嵌入网页。

    那么今天我们就来看一下如何在Python中使用Echarts来绘制动态图,并且生成网页供其他人观看。

    一、安装pyecharts

    首先,我们要安装pyecharts包,它会帮助我们隐藏各种与Echarts交互的细节,仅需使用我们熟悉的Python语言就可以绘制出强大的交互式图形。

    使用pip安装

    我们可以使用pip来安装pyecharts,它会自动检测我们是否安装了Jupyter Notebook环境并且为其提供扩展支持。

    我们在命令行中输入:

    pip install pyecharts

    看到如下信息则说明安装成功。

    9f5daac34ef64af9961f2ac3e1e29bdd

    源码安装

    我们还可以直接通过源码安装,这需要我们安装了git环境。我们先把代码克隆到本地,然后先安装依赖,最后用install参数执行setup.py安装脚本即可。

    $ git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git

    $ cd pyecharts

    $ pip install -r requirements.txt

    $ python setup.py install

    二、简单的例子

    下面我们先来看一个官方文档提供的例子:

    from pyecharts import Bar

    bar = Bar('我的第一个图表', '这里是副标题')

    bar.add('服装', ['衬衫', '羊毛衫', '雪纺衫', '裤子', '高跟鞋', '袜子'],

    [5, 20, 36, 10, 75, 90], is_more_utils=True)

    bar.render()

    我来为大家解释一下这里发生了什么。

    bar = Bar('主标题', '副标题'):这里用于生成一个条形图对象;

    bar.add():这里用于添加数据,is_more_utils=True可以让图形支持更多调整工具,比如放大缩小、条形图与折线图的转换、堆叠还是平铺显示等;

    bar.render():在工作目录下生成一个render.html文件,当然,我们也可以指定文件目录和文件名。没错,我们可以直接生成一个网页文件,用浏览器就可以打开并进行交互。

    下面我们用一个动态图来看一下我们实现的效果:

    621932dc0e7044d99ad4f71d4e00d911

    是不是很强大?之后我会逐渐放出更多图形的绘制教程,感兴趣的同学欢迎关注!

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  • 这个需求涉及的环节太多了。导入excel文件,获取数据 -- 需要xlrd模块把数据导入python2. 设定输出图表类型 -- ...输出可交互性的动态图表,需要web前端框架,pyecharts/pyecharts业余时间,这样学下来一遍,可能...

    这个需求涉及的环节太多了。导入excel文件,获取数据 -- 需要xlrd模块把数据导入python

    2. 设定输出图表类型 -- 需要matplot模块。根据数据复杂度,可能需要ETL,那么需要pandas,numpy

    3. 利用图形库输出图表 --输出静态图表,用matplot就足够了。输出可交互性的动态图表,需要web前端框架,pyecharts/pyecharts

    业余时间,这样学下来一遍,可能要一两个月吧。

    或者你可以选择Power BI,这样你可以在一两天内完成这些。

    安装Power BI Desktop,10分钟。

    Get Data,导入Excel数据,1分钟。

    拖拽方式生成图表,10分钟。

    登录并发布到Power BI Service(如果你有账号的话)5分钟。

    在Power BI Service上打开图表,Boom,交互式图表完成!

    要分享给别人?简单,点击这里发布到Web。

    这里放一个作为示例。Microsoft Power BI​app.powerbi.com

    这样,不到半个小时的时间就完成了这一切,你还会选择Python吗?

    注:Power BI Service有免费free账号,但注册起来比较麻烦。嫌麻烦可以先用Power BI Desktop把玩,觉得好用再去注册。

    展开全文
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  • 创意编码,生成艺术,交互设计,资源收集
  • python与Web API 交互/与数据库交互

    学习笔记

    ===============================

    与Web API 交互

    很多网站公开API,通过JSON或其他格式提供数据服务
    有很多种方式可以利用python来访问API,简单易用的方式是使用 requests 包

    获取网页数据,可以使用附加库requests发送一个HTTP GET请求:

    import requests
    url='yourWeb'
    resp=requests.get(url)
    resp
    data=resp.json()
    

    ===============================

    与数据库交互

    基于SQL的关系型数据库应用广泛
    从SQL中将数据读取为DataFrame
    使用python内建的 sqlite3 驱动生成一个 SQLite 数据库:

    import sqlite3
    query="""
    CREAT TABLE test
    (...
    );#创建数据库语句
    """
    con=sqlite3.connect('mine.sqlite')
    con.execute(query)
    con.commit()
    

    当从数据库的表中选择数据时,大部分python的SQL驱动返回元组的列表

    cursor=con.execute('select * from test')
    rows=cursor.fetchall()
    rows
    

    可以将元组的列表传给DataFrame构造函数,但需要包含在游标的 description 属性中的列名

    cursor.description
    pd.DataFrame(rows,columns=[x[0] for x in cursor.description])
    

    SQLAlchemy 项目是一个流行的 python SQL 工具包,抽象去除了SQL数据库之间的许多常见差异
    pandas 有一个read_sql 函数允许你从通用的 SQLAlchemy 连接中轻松地读取数据

    import sqlalchemy as sqla
    db=sqla.creat_engine('sqlite:///mine.sqlite')
    pd.read_sql('select * from test',db)
    

    内容部分引用于《利用Python进行数据分析》第2版(Wes McKinney著,徐敬一译),仅供大家一起学习交流

    如有错误,请多指教

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  • 这个需求涉及的环节太多了。导入excel文件,获取数据 -- 需要xlrd模块把数据导入python2. 设定输出图表类型 -- ...输出可交互性的动态图表,需要web前端框架,pyecharts/pyecharts业余时间,这样学下来一遍,可能...
  • 前面一张文章介绍了使用Python自带的matplotlib生成的图表,当数据图例标签太多而产生重叠,非常影响美观。 如何解决图例标签堆叠在一起呢?解决办法:使用pyecharts模块 pyecharts介绍 pyecharts来自于echarts,...
  • 这个需求涉及的环节太多了。导入excel文件,获取数据 -- 需要xlrd模块把数据导入python2. 设定输出图表类型 -- ...输出可交互性的动态图表,需要web前端框架,pyecharts/pyecharts业余时间,这样学下来一遍,可能...
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