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利用python-highcharts库绘制交互式可视化图表

python 来源:互联网 作者:秩名 发布时间:2022-03-02 21:33:48 人浏览
摘要

今天小编给大家推荐一个超强交互式可视化绘制工具-python-highcharts,熟悉HightCharts绘图软件的小伙伴对这个不会陌生,python-highcharts就是使用Python进行Highcharts项目绘制,简单的说就是实

今天小编给大家推荐一个超强交互式可视化绘制工具-python-highcharts,熟悉HightCharts绘图软件的小伙伴对这个不会陌生,python-highcharts就是使用Python进行Highcharts项目绘制,简单的说就是实现Python和Javascript之间的简单转换层,话不多说,我们直接进行介绍,具体包括以下几个方面:

python-highcharts库的简单介绍

python-highcharts 具体案例

python-highcharts库的简单介绍

python-highcharts库作为优秀的第三方库,其实现了对HightCharts项目的Python封装应用,里面关于图表细节的设置还是基于Javascript代码,但较简单,可以进行随意更改。

需要注意的是,由于HightCharts可以免费用于非商业用途,所以使用python-highcharts绘制也是如此,商业用途需要购买单独的许可证。我们这里当作练习即可~~

python-highcharts库绘制的图形主要包括如下类别:

  • Highcharts:绘制如折线图、散点图等常规图表;
  • Highstock:绘制股价走势图表;
  • Highmaps:绘制地图;

python-highcharts 具体案例

这一部分,小编分别主要介绍Highcharts的样例,因为Highstock和Highmaps使用较少,且反应较慢,这里不做介绍哈。详细内容如下:

「样例一」

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from highcharts import Highchart 

H = Highchart() 

 

data = list(range(1,20))

data2 = list(range(20,1,-1)) 

#绘制

H.add_data_set(data2,'line')

H.add_data_set(data, 'line')

H

Example01 Of Highchart

备注:所有图表都是交互式的,这里展示的为静态图片。

你还可以通过添加交互点击时的状态,如下:

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H.add_data_set(data2,'line')

H.add_data_set(data, 'line', 

    marker={

        'states': {

            'hover': {

                'enabled': True, 

                'fillColor': 'white', 

                'lineColor': 'red',

                'lineWidth': 2

            }

        }

    },

    events={

        'click': "function (event) { alert(this.name + ' clicked\\n' + 'Alt: ' + event.altKey + '\\n' + \

                 'Control: ' + event.ctrlKey + '\\n' + 'Shift: ' + event.shiftKey + '\\n');}"}, 

    dashStyle='ShortDash'

)

 

options = {

    'xAxis':{

        'plotBands': 

            [{'color': '#FCFFC5', 'from': 2, 'to': 4}, 

            {'color': '#FCFFC5', 'from': 6, 'to': 8},

            {'color': '#FCFFC5', 'from': 10, 'to': 12}]

        }

}

H.set_dict_options(options)

Example02 Of Highchart

样例二

这个例子小编获取Highcharts官网样例进行再现,详细如下:

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from highcharts import Highchart 

chart = Highchart() 

 

data01 = [43934, 52503, 57177, 69658, 97031, 119931, 137133, 154175]

data02 =[24916, 24064, 29742, 29851, 32490, 30282, 38121, 40434]

data03 =[11744, 17722, 16005, 19771, 20185, 24377, 32147, 39387]

data04 = [550, 780, 7988, 12169, 15112, 22452, 34400, 34227]

data05 = [12908, 5948, 8105, 11248, 8989, 11816, 18274, 18111]

 

chart.add_data_set(data01,'line',name='安装,实施人员')

chart.add_data_set(data02, 'line', name='工人')

chart.add_data_set(data03,'line',name='销售')

chart.add_data_set(data04, 'line', name='项目开发')

chart.add_data_set(data05,'line',name='其他')

 

options = {

     "title": {

       "text": '2010 ~ 2016 年太阳能行业就业人员发展情况'},

    "subtitle": {

      "text": '数据来源:thesolarfoundation.com'},

    "yAxis": {

      "title": {

         "text": '就业人数'

        }},

     "legend": {

        "layout": 'vertical',

         "align": 'right',

         "verticalAlign": 'middle'

      }}

chart.set_dict_options(options)

chart

Example03 Of Highchart

「样例二」

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from highcharts import Highchart 

chart = Highchart() 

 

 

#name: 'Hestavollane',

data01 = [4.3, 5.1, 4.3, 5.2, 5.4, 4.7, 3.5, 4.1, 5.6, 7.4, 6.9, 7.1,

          7.9, 7.9, 7.5, 6.7, 7.7, 7.7, 7.4, 7.0, 7.1, 5.8, 5.9, 7.4,

          8.2, 8.5, 9.4, 8.1, 10.9, 10.4, 10.9, 12.4, 12.1, 9.5, 7.5,

         7.1, 7.5, 8.1, 6.8, 3.4, 2.1, 1.9, 2.8, 2.9, 1.3, 4.4, 4.2,

         3.0, 3.0]

 

#name: 'Voll',

data02 = [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.1, 0.0, 0.3, 0.0,

          0.0, 0.4, 0.0, 0.1, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,

          0.0, 0.6, 1.2, 1.7, 0.7, 2.9, 4.1, 2.6, 3.7, 3.9, 1.7, 2.3,

          3.0, 3.3, 4.8, 5.0, 4.8, 5.0, 3.2, 2.0, 0.9, 0.4, 0.3, 0.5, 0.4]

 

chart.add_data_set(data01,'spline',name='Hestavollane')

chart.add_data_set(data02, 'spline', name='Voll')

options = {

    "title": {

       "text": '风速变化趋势图'

             },

    "subtitle": {

        "text": '2009年10月6日和7日两地风速情况'

        },

   "xAxis": {

      "type": 'datetime',

      "labels": {

      "overflow": 'justify'

          }

        },

   "yAxis": {

      "title": {

        "text": '风 速 (m/s)'

          },

  "min": 0,

  "minorGridLineWidth": 0,

  "gridLineWidth": 0,

  "alternateGridColor": None,

  "plotBands": [{ #// Light air

   "from": 0.3,

   "to": 1.5,

   "color": 'rgba(68, 170, 213, 0.1)',

   "label": {

    "text": '轻空气',

    "style": {

     "color": '#606060'

    }

   }

  }, { #// Light breeze

   "from": 1.5,

   "to": 3.3,

   "color": 'rgba(0, 0, 0, 0)',

   "label": {

    "text": '微风',

    "style": {

     "color": '#606060'

    }

   }

  }, { #// Gentle breeze

   "from": 3.3,

   "to": 5.5,

   "color": 'rgba(68, 170, 213, 0.1)',

   "label": {

    "text": '柔和风',

    "style": {

     "color": '#606060'

    }

   }

  }, { #// Moderate breeze

   "from": 5.5,

   "to": 8,

   "color": 'rgba(0, 0, 0, 0)',

   "label": {

    "text": '温和风',

    "style": {

     "color": '#606060'

    }

   }

  }, { #// Fresh breeze

   "from": 8,

   "to": 11,

   "color": 'rgba(68, 170, 213, 0.1)',

   "label": {

    "text": '清新风',

    "style": {

     "color": '#606060'

    }

   }

  }, { #// Strong breeze

   "from": 11,

   "to": 14,

   "color": 'rgba(0, 0, 0, 0)',

   "label": {

    "text": '强风',

    "style": {

     "color": '#606060'

    }

   }

  }, { #// High wind

   "from": 14,

   "to": 15,

   "color": 'rgba(68, 170, 213, 0.1)',

   "label": {

    "text": '狂风',

    "style": {

     "color": '#606060'

    }

   }

  }]

 },

 "tooltip": {

  "valueSuffix": ' m/s'

 },

 "plotOptions": {

  "spline": {

   "lineWidth": 4,

   "states": {

    "hover": {

     "lineWidth": 5

    }

   },

   "marker": {

    "enabled": False

   },

   "pointInterval": 3600000, #// one hour

    

  }

 } 

}

 

chart.set_dict_options(options)

chart

Example04 Of Highchart

小编有话说:基本上官网提供的例子,python-highcharts都是可以实现的,前提是对这个库有一定的了解程度。当然,会一点JS更好~~ 更多关于此包绘制方法详细内容可参考:python-highcharts[1] 和HightCharts[2]

总结

今天这篇推文小编简单介绍了python-highcharts库绘制交互式可视化图表,给不会JS又想绘制HightCharts样式图表的小伙伴提供一种思路,感兴趣的小伙伴可以探索一下~~


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