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  • 2021-06-14 22:11:32

    当前pyecharts的版本为1.9.0。

    概述

    pyecharts/charts/composite_charts/包中的四个模块分别定义了组合图表类,其中pyecharts/charts/composite_charts/page.py模块只定义了顺序类Page

    Page类继承自图表基类CompositeMixin,作用为在一个容器中顺序显示多个图表。输出的HTML结构如下:
    在这里插入图片描述
    Page类的签名为class Page(page_title: str = "Awesome-pyecharts", js_host: str = "", interval: int = 1, layout: Union[PageLayoutOpts, dict] = PageLayoutOpts())

    Page类的构造方法参数如下:

    • js_host:JavaScript库的URL。字符串,默认值为""
    • page_title:HTML页面标题。字符串,默认值为"Awesome-pyecharts"
    • interval:图表间隔(<br>标签个数)。整数,默认值为1
    • layout:布局配置。PageLayoutOpts对象或字典,默认值为PageLayoutOpts()Page类支持三种布局模式:默认布局、SimplePageLayout布局、DraggablePageLayout布局。

    Page类的类变量如下:

    • SimplePageLayout:简单布局模式。值为 PageLayoutOpts( justify_content="center", display="flex", flex_wrap="wrap")
    • DraggablePageLayout :可拖拽模式。值为PageLayoutOpts()

    Page类的属性如下:

    • js_host:JavaScript库的URL。字符串,默认值为全局变量CurrentConfig.ONLINE_HOST。属性值为构造方法参数js_host与全局变量CurrentConfig.ONLINE_HOST进行或操作的结果。
    • page_title:HTML页面标题。字符串,默认值为全局变量CurrentConfig.PAGE_TITLE
    • page_interval:每个图表之间的间隔。值为构造方法参数interval值。整数。即在HTML文档中插入的<br/>标签个数。
    • layout :布局配置字符串。
    • download_button:是否显示下载按钮。布尔值。默认值为False
    • js_functions:自定义JavaScript语句。类型为OrderedSet对象。默认值为OrderedSet()
    • js_dependencies:定义JavaScript依赖库。类型为OrderedSet对象。默认值为OrderedSet("echarts")
    • _charts:容器中图表实例列表。类型为列表。默认值为[]

    Page类的方法如下:

    • add(*chart):将图表类实例添加页面中。方法可接收任意个图表类实例。
    • render:调用renderengine模块中的render函数渲染HTML文档。默认渲染模板为"simple_page.html"
    • render_embed:调用renderengine模块中的render_embed函数输出HTML字符串。默认渲染模板为"simple_page.html"
    • render_notebook:调用renderengine模块中的render_notebook函数将输出嵌入到notebook中。默认渲染模板为 "nb_jupyter_notebook_page.html""nb_jupyter_lab_page.html"

    简易选项卡Page案例

    from pyecharts.charts import Line, Page
    
    a = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
    b1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
    b2 = [7, 25, 31, 14, 65, 100]
    
    line1 = Line()
    line1.add_xaxis(a)
    line1.add_yaxis("", b1)
    
    line2 = Line()
    line2.add_xaxis(a)
    line2.add_yaxis("", b2)
    
    page = Page()
    page.add(line1,line2)
    page.render()
    

    在这里插入图片描述

    更多相关内容
  • Seaborn多图组合

    千次阅读 2019-03-02 13:05:01
     数据分析中常用做图的方式实现相关性分析,即X轴设置为变量A,Y轴设置为变量B,做散点图,由于散点图中点的叠加显示,往往还需要关注每个变量自身的分布情况,jointplot把描述变量的分布图和变量相关的散点图组合...

    1. jointplot 两变量图

     数据分析中常用做图的方式实现相关性分析,即X轴设置为变量A,Y轴设置为变量B,做散点图,由于散点图中点的叠加显示,往往还需要关注每个变量自身的分布情况,jointplot把描述变量的分布图和变量相关的散点图组合在一起,是相关性分析最常用的工具,图片上还能展示回归曲线,以及相关系数。

    import statsmodels.api as sm
    import seaborn as sns
    sns.set(style="darkgrid")
    data = sm.datasets.ccard.load_pandas().data
    g = sns.jointplot('AVGEXP', 'AGE', data=data, kind="reg",
                     xlim=(0, 1000), ylim=(0, 50), color="m")
    

     本例中使用statsmodels库的ccard数据,分析了其中两个数值类型变量的相关性,使用xlim和ylim设置了图片显示范围,忽略了离群点,kind参数可设置做图方式:scatter散点图,kde密度图,hex六边形图等,本例中选择reg画出了线性回归图。

    2. pairplot多变量图

     如果用对N个变量的相关性做散点图,用maplotlib需要做NxN个图,用pairplot函数调用一次即可实现,其对角线上是直方图,其余都是两两变量的散点图,不仅简单,还能组合在一起作对比。

    data = sm.datasets.ccard.load_pandas().data
    sns.pairplot(data, vars=['AGE','INCOME', 'INCOMESQ','OWNRENT'])
    

     

     图中可以看到,数据类型INCOME与INCOMESQ呈强相关,AGE与INCOME也有一定相关趋势,对角线上的图对应的是每个因素与其自身的对比,图中以直方图显示了该变量的分布。

    3. factorplot两变量关系图

     factorplot用于绘制两维变量的关系图,用kind可指定其作图类型,包括:point, bar, count, box, violin, strip等。

    data = sm.datasets.fair.load_pandas().data
    sns.factorplot(x='occupation', y='affairs', hue='religious', data=data)
    

    4. FacetGrid结构化绘图网格

     FacetGrid可以选择任意的做图方式,以及自定义的做图函数,通常包含两部分,FacetGrid部分指定了数据集,行,列,map部分指定做图方式,以及相应参数。

    g = sns.FacetGrid(tips, col = 'time', row = 'smoker') # 按行和列的分类做N个图
    g.map(plt.hist, 'total_bill', bins = 10) # 指定做图方式
    

     可以看到无论是连续图,还是分类图,无论是用FacetGrid还是barplot都是将多个特征放在同一张图片上展示,其差别一方面在于观察角度不同,另一方面也取决于数据自身的类型。

    展开全文
  • R语言 绘图组合布局 一页多图

    千次阅读 2020-05-21 20:04:52
    par(mfrow=c(2,2)),可以理解将绘图区域分割为2x2的矩阵区域,另可参照《R语言实战》3.5图形的组合 ##################par(mfrow=c(2,2))#################### attach(iris) opar <- par(no.readonly = TRUE) ...


     

    01

    图形组合布局

    par(mfrow=c(2,2))

     

    par(mfrow=c(2,2)),可以理解将绘图区域分割为2x2的矩阵区域,另可参照《R语言实战》3.5图形的组合

    ##################par(mfrow=c(2,2))####################

    attach(iris)

    opar <- par(no.readonly = TRUE)

    # data(iris)

    # head(iris)

    # > head(iris)

    # Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species

    # 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa

    # 2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa

    # 3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa

    # 4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa

    # 5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa

    # 6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

     

    ​par(mfrow=c(2,2)) # 设置2x2的布局

    plot(Sepal.Length,Sepal.Width, main = "第一张图")

    boxplot(Sepal.Length, horizontal = TRUE, main = "第二张图")

    boxplot(Sepal.Width, main = "第三张图")

    hist(Petal.Length, main = "第四张图")​

    par(opar)

    detach(iris)

     



     

    02

    图形组合布局

    par(fig=c(x1, x2, y1, y2), new = TRUE)


     

    par(fig=c(x1, x2, y1, y2), new = TRUE),取x1,x2,y1,y2四条线圈住的位置绘图图形,另可参照《R语言实战》3.5图形的组合

     

     

    opar <- par(no.readonly = TRUE)

     

    par(fig=c(0,0.8,0,0.8)) # 设置散点图的布局参数

    plot(iris$Sepal.Length,iris$Sepal.Width) #绘制散点图​

     

    par(fig=c(0,0.8,0.65,1),new = TRUE) #设置上方箱型图的布局参数

    boxplot(iris$Sepal.Length, horizontal = TRUE, axes=FALSE) # 绘制上方箱型图​

     

    par(fig=c(0.65,1,0,0.8),new = TRUE) #设置右侧箱型图的布局参数

    boxplot(iris$Sepal.Width, axes=FALSE) # 绘制右侧箱型图​

     

    mtext("par(fig=c(x1, x2, y1, y2), new = TRUE)",side = 3, outer=TRUE, line=-3)

    par(opar)

     


     

    03

    图形组合布局

    grid.layout & vplayout

    library(ggplot2)

     

    ​#绘制基本ggplot图

    base <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point()

    p1 <- base + geom_smooth() + labs(title="图1") #如图1

     

    ​#用%+%调整映射关系中的数据

    base <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point()

     

    p2 <- base %+% subset(mpg, fl == "p") + labs(title="图2") #图2​#第二种调整数据的方法list

    p3 <- base + list(subset(mpg, fl == "p"), geom_smooth(), labs(title="图3")) #图3​

     

    ###########一页多图########

    library(grid)

    grid.newpage()  ##新建页面

    pushViewport(viewport(layout = grid.layout(2,2))) #将页面分成2*2矩阵

    vplayout <- function(x,y){ viewport(layout.pos.row = x, layout.pos.col = y)}​

     

    print(p1, vp = vplayout(1,1))   #(1,1)的位置画图1

    print(p2, vp = vplayout(1,2))   #(1,2)的位置画图2

    print(p3, vp = vplayout(2,1:2))  #(2,:)的位置画图



     

    04

    图形组合布局

    plot_grid {cowplot}

     

    install.packages("cowplot") #安装cowplot包

    library(cowplot) # 加载

    ?plot_grid  #帮助函数查看具体usage

     

    示例

    library(ggplot2)​

    df <- data.frame(  x = 1:10, y1 = 1:10, y2 = (1:10)^2, y3 = (1:10)^3, y4 = (1:10)^4)

    ​p1 <- ggplot(df, aes(x, y1)) + geom_point()

    p2 <- ggplot(df, aes(x, y2)) + geom_point()

    p3 <- ggplot(df, aes(x, y3)) + geom_point()

    p4 <- ggplot(df, aes(x, y4)) + geom_point()

     

    gridplot_grid(p1, p2, p3, p4)

     

    05

    图形组合布局

    multiplot{Rmisc}

     

    ############################# multiplot{Rmisc} ##################################

    library(Rmisc)

    library(ggplot2)​

     

    df <- data.frame(  x = 1:10, y1 = 1:10, y2 = (1:10)^2, y3 = (1:10)^3, y4 = (1:10)^4)​

    p1 <- ggplot(df, aes(x, y1)) + geom_point()

    p2 <- ggplot(df, aes(x, y2)) + geom_point()

    p3 <- ggplot(df, aes(x, y3)) + geom_point()

    p5 <- ggplot(mpg, aes(as.factor(year), hwy)) +  geom_boxplot() +  facet_wrap(~class, scales = "free_y")​

     

    multiplot(p1, p2, p3, p5, cols=2)​

     

     获取源代码请至“数据驱动实践”公众号后台回复:一页多图

     

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  • ggplot2一页多图组合图)

    万次阅读 多人点赞 2019-07-16 22:57:25
    suppressMessages(library(dplyr)) suppressMessages(library...#绘制第一幅p1 p1 <- diamonds %>% ggplot(aes(x = color, y = price, fill = color)) + geom_violin() + facet_grid(clarity ~ ....
    suppressMessages(library(dplyr))
    suppressMessages(library(ggplot2))
    #绘制第一幅图p1
    p1 <- diamonds %>% 
      ggplot(aes(x = color, y = price, fill = color)) + 
      geom_violin() + 
      facet_grid(clarity ~ .) + 
      theme_classic() +
      scale_fill_brewer(palette = 'Set1')
    p1
    

    p1.png

    #绘制第二幅图p2
    p2 <- diamonds %>% 
      ggplot(aes(x = color, fill = clarity)) + 
      geom_bar(stat = 'count') + 
      scale_fill_brewer(palette = 'Set1') +
      theme_bw()
    p2
    

    p2.png

    #绘制第三幅图p3
    p3 <- diamonds %>% 
      ggplot(aes(x = color, fill = clarity)) + 
      geom_bar(stat = 'count', position = 'fill') + 
      scale_fill_brewer(palette = 'Set3') +
      theme_bw()
    p3
    

    p3.png

    #绘制第四幅图p4
    p4 <- diamonds %>% 
      ggplot(aes(x = color, fill = clarity)) + 
      geom_bar(stat = 'count') + 
      coord_polar() + 
      scale_fill_brewer(palette = 'Set2') +
      theme_bw()
    p4
    

    p4.png
    组合图方法一:cowplot包plot_grid()函数

    p5 <- cowplot::plot_grid(p1, p2, p3, p4, nrow = 2, labels = LETTERS[1:4])#将p1-p4四幅图组合成一幅图,按照两行两列排列,标签分别为A、B、C、D。(LETTERS[1:4] 意为提取26个大写英文字母的前四个:A、B、C、D)
    p5
    

    p5.png
    组合图方法二:ggpubr包ggarrange()函数

    p6 <- ggpubr::ggarrange(p1, p2, p3, p4, nrow = 2, ncol = 2, labels = c('A', 'B', 'C', 'D'), font.label = list(color = 'red'))#将p1-p4四幅图组合成一幅图,按照两行两列排列,标签分别为A、B、C、D,颜色为红色(通过font.label = list()修改),无法通过label.color = 'red'或其他方式修改。
    p6
    

    p6.png

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多图组合方式