如何使用 Apache Echarts 和 Python 创建对 Web 友好的图表?

2025 年 3 月 4 日 | 阅读 4 分钟

在接下来的教程中,我们将学习如何借助 Apache Echarts 和 Python 创建一个对 Web 友好的图表。

但在开始之前,让我们简要了解一下什么是对 Web 友好的图表。

什么是对 Web 友好的图表?

Python 中的 Web 友好图表是指为包含和显示在网络应用程序或在线平台中的可视化设计的图表。这些图表是交互式的、可自定义的,并且可以以适合网络环境的多种格式进行渲染。Python 中 Web 友好图表的关键因素包括:

对 Web 友好图表的一些关键属性

以下是对 Web 友好图表关键属性的列表:

  1. 交互性: Web 友好图表通常包含工具提示、缩放和过滤等交互式元素。这使得用户可以动态地探索数据。
  2. 可定制性: 这些图表提供了丰富的自定义选项,用于颜色、标签、图例和其他视觉元素,以满足 Web 应用程序的布局和功能要求。
  3. 响应式设计: Web 友好图表设计为响应式,确保它们能够正确地显示在各种设备和屏幕尺寸上,包括台式机、平板电脑和智能手机。
  4. 嵌入功能: 它们可以轻松嵌入到网页或应用程序中,用于使用 HTML、CSS 和 JavaScript 等流行 Web 技术。这有助于与 Web 框架和内容管理系统无缝集成。
  5. 支持多种数据源: Web 友好图表可以处理来自各种来源的数据,包括本地文件、数据库和 API。它们支持 JSON、CSV 和 XML 等不同的数据格式。

Apache ECharts for Python

Apache ECharts 通过 `pyecharts` 库集成到 Python 中,为创建交互式、Web 友好的可视化提供了强大的工具。

Apache ECharts 的一些关键属性

以下是 Apache Echarts 的一些关键功能:

  1. 广泛的图表类型: ECharts 支持多种图表类型,包括条形图、折线图、饼图、散点图、热力图、关系图、树状图等,满足不同的可视化需求。
  2. 交互性: ECharts 创建的图表高度交互,提供工具提示、缩放、平移和可点击元素等功能,增强用户参与度。
  3. 可定制性: 丰富的自定义选项允许用户定制图表的创建和行为,包括颜色、标签、图例、工具提示和轴。
  4. 响应式设计: ECharts 自动调整图表布局以适应不同的屏幕尺寸和分辨率,确保跨设备的统一查看体验。
  5. 数据处理: ECharts 可以有效地处理大型数据集,在复杂的、数据量大的可视化中也能提供流畅的性能。
  6. 动画: 内置动画效果使过渡和数据更新在视觉上更具吸引力,有助于突出随时间推移的变化和趋势。
  7. 主题: ECharts 支持主题,允许用户使用预定义的或自定义主题来实现多个图表之间外观的一致性。
  8. 可扩展性: 该库是可扩展的,允许用户创建自定义图表类型并根据需要集成额外功能。
  9. 与 Web 技术的集成: ECharts 图表可以轻松嵌入到网页和应用程序中,支持与 HTMLJavaScript 以及 React 和 Angular 等框架的无缝集成。
  10. Python 集成: `pyecharts` 库连接了 Python 和 ECharts,允许 Python 开发人员在其 Python 脚本和 Jupyter Notebook 中直接利用 ECharts 的功能。
  11. 丰富的文档和社区支持: 全面的文档和活跃的社区为开发人员提供了充足的资源和指南,以便他们开始使用并解决问题。

使用 Apache ECharts 和 Python 创建 Web 友好图表

使用 Apache ECharts 和 Python 创建 Web 友好图表需要使用连接 Python 和 JavaScript 的库,例如 pyecharts。

代码

输出

How to Create Web-Friendly Charts with Apache Echarts and Python?

说明

  • 安装 `pyecharts`
    • 命令 `!Pip install pyecharts` 将在 Google Colab 环境中安装 `pyecharts` 库。
  • 导入
    • 从 `pyecharts` 导入 `Bar` 和 `options`。
    • 从 `IPython.display` 导入 `HTML` 以在笔记本中显示图表。
  • 图表创建和数据添加
    • 创建一个 `Bar` 图表实例。
    • 将数据添加到 x 轴和 y 轴系列。
  • 图表自定义
    • 设置全局选项,例如标题、工具箱和图例。
  • 渲染图表
    • 调用 `render_embed` 方法将图表渲染为 HTML 字符串。
  • 显示图表
    • 使用 `IPython.display` 中的 `HTML` 函数在 Colab 笔记本中显示图表 HTML 字符串。