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    • 3000 字推荐一个可视化神器,50 行 Python 代码制作数据大屏

      3000 字推荐一个可视化神器,50 行 Python 代码制作数据大屏

      作者 |俊欣

      来源 | 关于数据分析与可视化

      今天小编给大家分享一个制作数据大屏的工具,非常的好用,100行左右的Python代码就可以制作出来一个完整的数据大屏,并且代码的逻辑非常容易理解。

      PywebIO介绍

      Python当中的PywebIO模块可以帮助开发者在不具备HTMLJavaScript的情况下也能够迅速构建Web应用或者是基于浏览器的GUI应用,PywebIO还可以和一些常用的可视化模块联用,制作成一个可视化大屏,

      我们先来安装好需要用到的模块
      pipinstallpywebio
      pipinstallcutecharts
      上面提到的cutecharts模块是Python当中的手绘风格的可视化神器,相信大家对此并不陌生,我们来看一下它与PywebIO模块结合绘制图表的效果是什么样的,代码如下
      fromcutecharts.chartsimportBar
      fromcutecharts.fakerimportFker

      frompywebioimportstart_server
      frompywebio.outputimportput_html

      defbar_base():
      chart=Bar("Bar-基本示例",width="100%")
      chart.set_options(labels=Faker.choose(),x_label="I'mxlabel",y_label="I'mylabel")
      chart.add_series("series-A",Faker.values())
      put_html(chart.render_notebook())

      if__name__=='__main__':
      start_server(bar_base,debug=True,port=8080)
      output
      3000 字推荐一个可视化神器,50 行 Python 代码制作数据大屏
      上述代码的逻辑并不难看懂,先实例化一个直方图Bar()对象,然后填上X轴对应的标签以及对应Y轴的值,最后调用PywebIO模块当中的put_html()方法,我们会看到一个URL
      3000 字推荐一个可视化神器,50 行 Python 代码制作数据大屏
      在浏览器当中输入该URL便能够看到我们绘制出来的图表。当然在cutecharts模块当中有Page()方法来将各个图表都连接起来,做成一张可视化大屏,代码如下
      defbar_base():
      chart=Bar("Bar-基本示例",width="100%")
      chart.set_options(labels=Faker.choose(),x_label="I'mxlabel",y_label="I'mylabel")
      chart.add_series("series-A",Faker.values())
      returnchart

      defpie_base()->Pie:
      chart=Pie("标题",width="100%")
      ........
      returnchart

      defradar_base()->Radar:
      chart=Radar("标题",width="100%")
      ......
      returnchart

      defline_base()->Line:
      chart=Line("标题",width="100%")
      ......
      returnchart

      defmain():
      page=Page()
      page.add(pie_base(),pie_base(),radar_base(),line_base(),bar_base())
      put_html(page.render_notebook())

      if__name__=='__main__':
      start_server(main,debug=True,port=8080)
      output
      3000 字推荐一个可视化神器,50 行 Python 代码制作数据大屏

      PywebIOPyecharts的组合

      PywebIO模块遇上Pyecharts模块时,代码的逻辑基本上和cutecharts的一致,先是实例化一个图表的对象,然后在添加完数据以及设置好图表的样式之后,最后调用put_html()方法将最后的结果在浏览器中呈现
      #`chart`是你的图表的实例
      pywebio.output.put_html(chart.render_notebook())
      在这个案例当中我们调用Pyecharts当中的组合组件,分别来呈现绘制完成的图表,代码如下
      defbar_plots():
      bar=(
      Bar()
      .add_xaxis(Faker.choose())
      .add_yaxis("商家A",Faker.values())
      .add_yaxis("商家B",Faker.values())
      .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Bar"))
      )
      returnbar

      defline_plots():
      line=(
      Line()
      .add_xaxis(Faker.choose())
      .add_yaxis("商家A",Faker.values())
      .add_yaxis("商家B",Faker.values())
      .set_global_opts(
      title_opts=opts.TitleOpts(title="Grid-Line",pos_top="48%"),
      legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="48%"),
      )
      )
      returnline

      defmain():
      c=(
      Grid()
      .add(bar_plots(),grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%"))
      .add(line_plots(),grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="60%"))
      )
      c.width="100%"
      put_html(c.render_notebook())

      if__name__=='__main__':
      start_server(main,debug=True,port=8080)
      output
      3000 字推荐一个可视化神器,50 行 Python 代码制作数据大屏

      PywebIOBokeh的组合

      PywebIOBokeh的组合从代码的语法上来看会稍微和上面的不太一样,体的不同如下所示
      frombokeh.ioimportoutput_notebook
      frombokeh.ioimportshow

      output_notebook(notebook_type='pywebio')
      fig=figure(...)
      ...
      show(fig)
      例如我们来绘制一个简单的直方图,代码如下
      defbar_plots():

      output_notebook(notebook_type='pywebio')
      fruits=['Apples','Pears','Nectarines','Plums','Grapes','Strawberries']
      counts=[5,3,4,2,4,6]

      p=figure(x_range=fruits,plot_height=350,title="FruitCounts",
      toolbar_location=None,tools="")

      p.vbar(x=fruits,top=counts,width=0.9)
      p.xgrid.grid_line_color=None
      p.y_range.start=0

      show(p)

      if__name__=="__main__":
      start_server(bar_plots,debug=True,port=8080)
      output
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      基于浏览器的GUI应用

      除了将Pywebio模块与常用的可视化模块结合用于各种图表的绘制之外,我们还能用它构建一个基于浏览的图形界面,我们先来做一个最为简单的应用,代码如下
      frompywebio.inputimport*
      frompywebio.outputimport*

      data=input_group(
      "用户数据",
      [
      input("请问您的名字是:",name="name",type=TEXT),
      input("输入您的年龄",name="age",type=NUMBER),
      radio(
      "哪个洲的",
      name="continent",
      options=[
      "非洲",
      "亚洲",
      "澳大利亚",
      "欧洲",
      "北美洲",
      "南美洲",
      ],
      ),
      checkbox(
      "用户隐私条例",name="agreement",options=["同意"]
      ),
      ],
      )

      put_text("表格输出:")

      put_table(
      [
      ["名字",data["name"]],
      ["年龄",data["age"]],
      ["位置",data["continent"]],
      ["条例",data["agreement"]],
      ]
      )
      output
      3000 字推荐一个可视化神器,50 行 Python 代码制作数据大屏
      当中部分函数方法的解释如下:
      • input(): 文本内容的输入
      • radio(): 代表的是单选框
      • checkbox(): 代表的是多选框
      • input_group(): 代表的是输入组
      • put_table(): 代表的是输出组
      • put_text(): 代表的是输出文本
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