В настоящее время1.0.0Версия выпущена, добро пожаловать в использование0.5.XПредыдущие версии и еще не использованныеpyechartsПриходи и почувствуй опыт новой версии👏
[стучит по доске] На этом этапеpyechartsеще не полностьюEchartsВсе конфигурации, поэтому некоторые стили или небольшие функциональные точки не были реализованы, пожалуйста, потерпите меня. 🙏
[Еще одно слово] Если у вас есть хорошая идея, сначала посмотритеEchartsМожно ли 😊
Сравните различия в коде между старой и новой версиями
Во-первых, эффект рендеринга у обоих одинаковый, но есть большие изменения в стиле кодирования.
Во-вторых, код верхнего уровня написан в виде цепочки, а код нижнего уровня фактически возвращаетself, а преимущество цепочки в том, что при написании кода код становится более организованным.
И, наконец, настоятельно рекомендуется Type Hints.Код после этого рефакторинга вынужден использовать Type Hints, что хорошо и для разработчиков, и для пользователей.Ведь существуют составные типы параметров.
Разговор о pycharts-галерее
Смысл проекта:EchartsимеютEcharts Community Gallery. следовательноpyechartsПосле того, как будет больше пользователей, также должен быть выделенныйpythonerмой собственныйpyecharts-gallery.
Ход проекта:
В основном используйтеpyechartsдостигнута большая частьEchartsОфициальный пример, остальное что можно реализовать на данном этапе еще дополняется~
Небольшие функции и схемы, которые пока не могут быть реализованы, в основномpyechartsОтсутствуют соответствующие элементы конфигурации (такие как солнечные лучи, форматированный текст и графическая легенда)
Возьмем несколько частных примеров
1,EchartsГрафик отношений
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
from __future__ import unicode_literals
import asyncio
from aiohttp import TCPConnector, ClientSession
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Graph
async def get_json_data(url: str) -> dict:
async with ClientSession(connector=TCPConnector(ssl=False)) as session:
async with session.get(url=url) as response:
return await response.json()
# 获取官方的数据
data = asyncio.run(
get_json_data(
url="https://echarts.baidu.com/examples/data/asset/data/npmdepgraph.min10.json"
)
)
# 数据处理
nodes = [
{
"x": node["x"],
"y": node["y"],
"id": node["id"],
"name": node["label"],
"symbolSize": node["size"],
"itemStyle": {"normal": {"color": node["color"]}},
}
for node in data["nodes"]
]
edges = [
{"source": edge["sourceID"], "target": edge["targetID"]} for edge in data["edges"]
]
# 画图
(
Graph(init_opts=opts.InitOpts(width="1600px", height="800px"))
.add(
series_name="",
nodes=nodes,
links=edges,
layout="none",
is_roam=True,
is_focusnode=True,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=0.5, curve=0.3, opacity=0.7),
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="NPM Dependencies"))
.render("npm_dependencies.html")
)
Нужно изменить исходный кодline.py(строка 61, изменить наdata = y_axis).
Если вы не хотите изменять исходный код, удалите строку 55 примера кода.xaxis_indexэтот параметр. после этогоaxisPointerОтображение данных будет несколько проблематичным. (Причиной проблемы является формат данных, т.к.Lineв исходном кодеxиyданные были объединены)
В настоящее времяpyecharts-galleryОн постоянно обновляется, и вы можете поделиться своими собственными примерами и опытом. 👍
При этом я постоянно участвуюpyechartsоптимизация и обновления, которые, как мы надеемся, подтолкнут эту библиотеку к тому, чтобы она сталаPythonОдна из лучших библиотек визуализации данных. 💪
Наконец, разработчики могут присоединитьсяpyechartsВ процессе разработки вы можете предоставить больше PR и вопросов. 👏