作者：俊欣

來源：關于數(shù)據(jù)分析與可視化

前兩篇Pyecharts的文章來幫我們簡單的梳理了一下可以用Pyecharts來繪制哪些圖表之后，本篇文章我們用pyecharts里面的一些組件，將繪制的圖表都組合起來

首先Grid組件

首先介紹Pyecharts模塊當中的Grid組件，使用Grid組件可以很好地將多張圖無論是上下組合還是左右組合，都能夠很好地拼接起來，我們先來看第一個例子

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(Faker.choose())
    .add_yaxis("商家1", Faker.values())
    .add_yaxis("商家2", Faker.values())
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="直方圖"))
)
line = (
    Line()
    .add_xaxis(Faker.choose())
    .add_yaxis("商家1", Faker.values())
    .add_yaxis("商家2", Faker.values())
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="折線圖", pos_top="48%"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="48%"),
    )
)


grid = (
    Grid()
    .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%"))
    .add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="50%"))
    .render("水平組合圖_test.html")
)

我們可以看到兩張圖表被以上下組合的方式拼接起來，當然除了上下的拼接以外，我們還可以左右來拼接，代碼如下

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(Faker.choose())
    .add_yaxis("商家1", Faker.values())
    .add_yaxis("商家2", Faker.values())
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="直方圖"),legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="20%"),)
)
line = (
    Line()
    .add_xaxis(Faker.choose())
    .add_yaxis("商家1", Faker.values())
    .add_yaxis("商家2", Faker.values())
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="折線圖", pos_right="5%"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(pos_right="20%"),
    )
)


grid = (
    Grid()
    .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="60%"))
    .add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_right="50%"))
    .render("垂直組合圖_test.html")
)

可以看到我們無論是想上下拼接還是左右拼接，都可以通過調(diào)整參數(shù)“pos_left”、“pos_right”、“pos_top”以及“pos_bottom”這幾個參數(shù)來實現(xiàn)，我們再來看一下下面這個例子，我們也可以將地圖和直方圖兩者拼接起來

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(Faker.choose())
    .add_yaxis("商家1", Faker.values())
    .add_yaxis("商家2", Faker.values())
    .set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="20%"))
) map = (
    Map()
    .add("商家1", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())], "china")
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="地圖-基本示例"))
)


grid = (
    Grid()
    .add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="50%", pos_right="75%"))
    .add(map, grid_opts=opts.GridOpts(pos_left="60%"))
    .render("地圖+直方圖.html")
)

再談Overlap組件

英文單詞“overlap”的意思是重疊，那么放在這里，也就指的是可以將多張圖合并成一張，那么該怎么結合才好呢？我們來看一下下面這個例子，我們將直方圖和折線圖通過overlap組件組合到一起

v1 = Faker.values()
v2 = Faker.values()
v3 = Faker.values()


bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(Faker.provinces)
    .add_yaxis("商家A", v1)
    .add_yaxis("商家B", v2)
    .extend_axis(
        yaxis=opts.AxisOpts(
            axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} 個"), interval=20
        )
    )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Overlap-bar+line"),
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(formatter="{value} 個")),
    )
)


line = Line().add_xaxis(Faker.provinces).add_yaxis("商家C", v3, yaxis_index=1)
bar.overlap(line)
bar.render("直方圖+折線圖Overlap.html")

除此之外，我們也可以將散點圖和折線圖合并在一張圖上面，在代碼上就只要將直方圖的代碼替換成散點圖的就行，這邊也就具體不做演示

Grid組件 + Overlap組件相結合

我們也可以將上面提高的兩個組件結合起來使用，以此來繪制多條Y軸的直方圖圖表，代碼如下

Bar()
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis( "A",
        [具體相關的數(shù)據(jù)],
        yaxis_index=0,
        color="#d14a61",
    )
    .add_yaxis( "B",
        [具體相關的數(shù)據(jù)],
        yaxis_index=1,
        color="#5793f3",
    )
    .直方圖的全局配置代碼....
    
line = (
    Line()
    .add_xaxis(x_data)
    .add_yaxis( "C",
        [具體相關的數(shù)據(jù)],
        yaxis_index=2,
        color="#675bba",
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
    )
)


bar.overlap(line)
grid = Grid()
grid.add(bar, opts.GridOpts(pos_left="5%", pos_right="20%"), is_control_axis_index=True)
grid.render("test.html")

分頁組件Tab

我們在用Pyecharts繪制了多張圖表之后，可以直接Tab組件將多張圖表連起來，一頁放一張圖表，具體看下面的例子和代碼，

def bar_datazoom_slider() -> Bar: c = (
        Bar()
        .add_xaxis(Faker.days_attrs)
        .add_yaxis("商家A", Faker.days_values)
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-DataZoom（slider-水平）"),
            datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()],
        )
    ) return c def line_markpoint() -> Line: c = (
        Line()
        .add_xaxis(Faker.choose())
        .add_yaxis( "商家A",
            Faker.values(),
            markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="min")]),
        )
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="折線圖"))
    ) return c def pie_rosetype() -> Pie: v = Faker.choose()
    c = (
        Pie()
        .add( "",
            [list(z) for z in zip(v, Faker.values())],
            radius=["30%", "75%"],
            center=["25%", "50%"],
            rosetype="radius",
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        )
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="餅圖-玫瑰圖示例"))
    ) return c
    
tab = Tab()
tab.add(bar_datazoom_slider(), "直方圖")
tab.add(line_markpoint(), "折線圖")
tab.add(pie_rosetype(), "餅圖")
tab.render("tab_base.html")

分別將所繪制的三張圖表放置在三個頁面當中，通過pyecharts庫當中的tab串聯(lián)起來

最后是Page組件

和上面Tab組件不一樣的是，Tab組件是一頁放一張圖表，有幾張圖表就分成幾頁，而Page組件則是將繪制完成的多張圖表統(tǒng)統(tǒng)放在一張頁面里面，代碼的改動上面也十分的簡單，只要將上面代碼的Tab部分改成Page()即可，如下

def bar_datazoom_slider() -> Bar: c = (
        Bar()
        .add_xaxis(Faker.days_attrs)
        .add_yaxis("商家A", Faker.days_values)
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-DataZoom（slider-水平）"),
            datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()],
        )
    ) return c def line_markpoint() -> Line: c = (
        Line()
        .add_xaxis(Faker.choose())
        .add_yaxis( "商家A",
            Faker.values(),
            markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="min")]),
        )
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="折線圖"))
    ) return c def pie_rosetype() -> Pie: v = Faker.choose()
    c = (
        Pie()
        .add( "",
            [list(z) for z in zip(v, Faker.values())],
            radius=["30%", "75%"],
            center=["25%", "50%"],
            rosetype="radius",
            label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        )
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="餅圖-玫瑰圖示例"))
    ) return c
    
page = Page(layout=Page.SimplePageLayout)
page.add(
    bar_datazoom_slider(),
    line_markpoint(),
    pie_rosetype(),
)
page.render("page_simple_layout.html")

上圖所示的圖表在頁面當中是不能被挪動的，在Page()組件當中我們還能夠使得圖表按照我們所想的那樣隨意的挪動

## 上面的代碼都一樣， page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout)
page.add(
    bar_datazoom_slider(),
    line_markpoint(),
    pie_rosetype(),
)
page.render("page_draggable_layout.html")

寫在最后

本篇文章所用到的繪制的圖表都比較的簡單，為了可以讓讀者更加容易輕松的上手來實踐，本質(zhì)上就是通過上面提到的幾大組件將繪制好的圖表給串聯(lián)起來。