注意，本文由于篇幅問(wèn)題不會(huì)放置全部代碼，會(huì)在文末提供全部代碼的下載。
承接上文《用Python制作可視化大屏，特簡(jiǎn)單！》，不再贅述數(shù)據(jù)爬取和數(shù)據(jù)預(yù)處理。
ECharts是由百度開(kāi)源的基于JS的商業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)圖表庫(kù)，有很多現(xiàn)成的圖表類(lèi)型和實(shí)例，而Pyecharts則是為了方便我們使用Python實(shí)現(xiàn)ECharts的繪圖。使用Pyecharts制作可視化大屏，可以分為兩步：
1、使用分別Pyecharts分別制作各類(lèi)圖形；
2、使用Pyecharts中的組合圖表功能，將所有圖片拼接在一張html文件中進(jìn)行展示。
小五認(rèn)為影響大屏美觀最重要的兩個(gè)因素就是：配色和布局！在本文中，會(huì)特意強(qiáng)調(diào)這兩點(diǎn)。
本文縮減了圖表，只選用2020東京奧運(yùn)會(huì)各國(guó)金牌分布圖、2020東京奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌榜詳情、2020東京奧運(yùn)會(huì)中國(guó)各項(xiàng)目獲獎(jiǎng)詳情。
這類(lèi)圖表都很簡(jiǎn)單，參照官方文檔直接復(fù)制示例就可以學(xué)習(xí)。圖表配色都使用的Pyecharts默認(rèn)顏色，大家實(shí)際使用時(shí)盡量形成自己的風(fēng)格。
Pyecharts繪制世界地圖時(shí)，名稱(chēng)必須是英文。所以我們?cè)谇拔闹幸肓?code>國(guó)家名稱(chēng)中英文對(duì)照表，左連接形成了df4：
單獨(dú)提取英文名稱(chēng)和獎(jiǎng)牌總數(shù)兩列數(shù)據(jù)，用來(lái)可視化。
data_list=[[i,j] for i,j in zip(df4['英文名稱(chēng)'],df4['獎(jiǎng)牌總數(shù)'])]
data_list[:5]
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好了，開(kāi)始利用pyecharts繪制世界地圖。
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map
c = (
Map()
.add('', data_list, 'world',
is_map_symbol_show=False,
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title='2020東京奧運(yùn)會(huì)各國(guó)金牌分布圖'),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100)
)
)
c.render_notebook()
非常簡(jiǎn)單
同理，依次繪制其他兩類(lèi)圖形。
柱狀圖（Bar）
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
c = (
Bar()
.add_xaxis(df4['名稱(chēng)'].head(25).tolist())
.add_yaxis('金牌', df4['金牌'].head(25).tolist(), stack='stack1')
.add_yaxis('銀牌', df4['銀牌'].head(25).tolist(), stack='stack1')
.add_yaxis('銅牌', df4['銅牌'].head(25).tolist(), stack='stack1')
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, position='inside', font_size=12, color='#FFFFFF'))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2020東京奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌榜詳情'),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_='category',
axislabel_opts=opts.LabelOpts(
rotate=45),
)))
c.render_notebook()
餅圖（Pie）
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
c = (
Pie()
.add('', [['跳水', 12], ['射擊', 11], ['舉重', 8], ['競(jìng)技體操', 8], ['乒乓球', 7], ['游泳', 6], ['羽毛球', 6], ['田徑', 5], ['靜水皮劃艇', 3], ['蹦床體操', 3], ['自由式摔跤', 3], ['賽艇', 3], ['空手道', 2], ['拳擊', 2], ['帆船', 2], ['花樣游泳', 2], ['跆拳道', 1], ['場(chǎng)地自行車(chē)賽', 1], ['古典式摔跤', 1], ['擊劍', 1], ['三人籃球', 1]],
center=['50%', '60%'],)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter=': {c}'))
)
c.render_notebook()
這樣需要用到的三張圖表就繪制好了。
Pyecharts進(jìn)行可視化大屏第二步就是組合圖表，大致可分為四類(lèi)：
官方文檔：
這里用Page（順序多圖）居多，在組合圖表之前，還要先把前面的圖表繪制代碼改為函數(shù)。
def map_world() -> Map:
c = (
Map(init_opts=opts.InitOpts(chart_id=2, bg_color='#ADD8E6'))
.add('', data_list, 'world',
is_map_symbol_show=False,
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title='2020東京奧運(yùn)會(huì)各國(guó)金牌分布圖'),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=100)
)
)
return c
順便還在其中增加了背景顏色bg_color、圖表IDchart_id，后者用于多圖表時(shí)定位區(qū)分。背景顏色的話，我選擇了淡藍(lán)色#ADD8E6。后續(xù)圖片的布局是根據(jù)圖表ID的對(duì)應(yīng)關(guān)系進(jìn)行布局，所以每張圖都要分別設(shè)置其id。
接著使用page = Page(layout= Page.DraggablePageLayout)模式對(duì)圖片進(jìn)行展示，這一步是為了調(diào)整布局。
page = Page(layout=Page.DraggablePageLayout, page_title='2020東京奧運(yùn)會(huì)獎(jiǎng)牌榜')
# 在頁(yè)面中添加圖表
page.add(
title(),
map_world(),
bar_medals(),
pie_china(),)
page.render('test.html')
調(diào)用繪制函數(shù)后生成一個(gè) test.html 文件。
打開(kāi)后可以其中的圖片進(jìn)行拖拽，來(lái)實(shí)現(xiàn)自定義布局。
對(duì)圖片布局完畢后，要記得點(diǎn)擊左上角“save config”對(duì)布局文件進(jìn)行保存。
點(diǎn)擊后，本地會(huì)生成一個(gè)chart_config.json的文件，這其中包含了每個(gè)圖表ID對(duì)應(yīng)的布局位置。
最后，調(diào)用保存好的布局文件，重新生成html。
運(yùn)行下面這行代碼。
page.save_resize_html('test.html', cfg_file='chart_config.json', dest='奧運(yùn).html')
其中test.html 為生成的所有圖表的文件、chart_config.json 為下載的布局文件、奧運(yùn).html 為布局好的的儀表盤(pán)文件、打開(kāi)儀表奧運(yùn).html：
這樣就實(shí)現(xiàn)了一次數(shù)據(jù)可視化——大屏展示。
但還有還有很多不足之處，比如若圖表配色沒(méi)有特殊去做調(diào)整。
整張大屏只是一個(gè)靜態(tài)的展示，而非具有商業(yè)場(chǎng)景的數(shù)據(jù)儀表盤(pán)。
真正的數(shù)據(jù)大屏往往更喜歡用BI軟件生成，能夠?qū)崿F(xiàn)圖、表、切片器之間交叉篩選，希望以后有機(jī)會(huì)能用Python使用制作出來(lái)。
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