跟小白学Python数据分析——绘制仪表盘

原创

mb5fed716b639b4 2021-01-01 22:03:35 ©著作权

文章标签 JAVA 文章分类 Java 后端开发

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本文继续采用PyEcharts v1.x版本进行绘制仪表盘。注：PyEcharts分为 v0.5.x 和 v1.x 两个大版本，v0.5.x 和 v1.x 间不兼容，v0.5.x是基于Python2.7+、3.4+版本开发的，而v1.x是一个全新的版本，它是基于Python3.6+版本开发的，另外经PyEcharts开发团队决定，0.5.x 版本将不再进行维护。

绘制的仪表盘效果是这样的：

没有安装PyEcharts的，先安装PyEcharts：

# 安装pyecharts模块，直接安装就是最新的版本
pip install pyecharts

安装好PyEcharts之后，就可以将需要使用的模块进行导入：

#导入需要使用的模块
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Gauge

仪表盘数据很简单，就是一个完成率数字，所以不用定义或导入，也无需做转换。接下来就可以绘制仪表盘了：

Gaug_1=(
    #创建仪表盘对象，并设置大小，也可以不设置，直接使用默认大小即可
    Gauge(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="400px"))
    #设置数据系列名称及数据
    .add(series_name="完成率", data_pair=[["完成率", 65]])
    .set_global_opts(
        # 设置图表标题及位置
        title_opts=opts.TitleOpts(title="XX业务完成情况",pos_left="center"),
        # 设置不显示图例，饼图不建议使用图例，不方便读图
        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
        #设置提示框数据标签显示格式
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True, formatter="{a} <br/>{b} : {c}%"),
    )
    #通过render()方法将仪表盘渲染为html
    .render("gauge.html")
)

Gaug_1=(
    Gauge(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="400px"))
    .add(series_name="完成率", data_pair=[["完成率", 65]],
         #设置仪表盘颜色
         axisline_opts=opts.AxisLineOpts(
            linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(
                color=[(0.6, "#fd666d"), (0.8, "#FFD700"),(1, "#3CB371")], width=30)))
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="XX业务完成情况",pos_left="center"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True, formatter="{a} <br/>{b} : {c}%"),
    )
    .render("gauge.html")
)

设置颜色后的仪表盘效果是这样的：看出区别了吗？只要在add()中添加axisline_opts的设置，是不是so easy 呢？