100天精通Python从入门到就业：完整教学

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专栏导读

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1. 基础饼图 add函数

Pie.add()方法是Pyecharts模块中用于向饼图中添加数据的方法。该方法的所有参数如下：

add(
    series_name: str = "",
    data_pair: Union[List[Tuple], List[dict]] = None,
    *,
    radius: Optional[Sequence] = None,
    center: Optional[Sequence] = None,
    rosetype: Optional[str] = None,
    label_opts: Union[opts.LabelOpts, dict, None] = None,
    tooltip_opts: Union[opts.TooltipOpts, dict, None] = None,
    itemstyle_opts: Union[opts.ItemStyleOpts, dict, None] = None,
    encode: Optional[dict] = None,
    sort_: Optional[str] = None,
    selected_mode: Optional[str] = None,
    selected_offset: Optional[int] = None,
    clockwise: Optional[bool] = None,
    start_angle: Optional[int] = None,
    min_angle: Optional[int] = None,
    rose_area_color: Optional[str] = None,
    label_line_opts: Union[opts.LabelLineOpts, dict, None] = None,
    zlevel: Optional[int] = None,
    z: Optional[int] = None,
) -> "Pie"

参数说明：

以上代码为Pie.add()方法的所有参数示例。在实际使用中，可以根据需要选择设置相应的参数。

简单案例

下面是使用Pyecharts链式写法绘制基础饼图的代码和说明介绍：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
# 构造数据
data = [("A", 55), ("B", 20), ("C", 18), ("D", 5), ("E", 2)]
# 使用链式写法创建Pie实例，添加数据并设置全局属性、系列属性
pie = (Pie()
       .add("", data)
       .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="基础饼图"))
       .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
      )
# 在jupyter notebook输出
pie.render_notebook()
# 在浏览器中显示图表
pie.render("basic_pie.html")

代码说明：

导入Pyecharts的options和Pie模块。构造数据，这里用了一个列表，每个元素是一个元组，第一个元素是标签，第二个元素是数值。使用链式写法创建Pie实例，并调用add()方法添加数据，第一个参数是饼图的名称，第二个参数是数据列表。继续使用链式写法调用set_global_opts()方法，设置全局属性，这里设置了标题。继续使用链式写法调用set_series_opts()方法，设置系列属性，这里设置了标签格式。调用render_notebook方法，在jupyter notebook输出

运行结果：

改变颜色

在Pyecharts中，set_colors()函数可以用于设置图表中的颜色，可以传入一个颜色列表，每个元素是一个字符串，表示一个颜色值。下面是一些常用的颜色值及其对应的字符串：

当然，还有很多其他的颜色值可以使用，可以根据需要自行搜索。在Pyecharts中，可以使用set_colors()函数将这些颜色值传入图表中，或者使用JS代码自定义颜色。

调用set_colors()方法，设置颜色，这里使用了五种颜色：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
# 构造数据
data = [("A", 55), ("B", 20), ("C", 18), ("D", 5), ("E", 2)]
# 使用链式写法创建Pie实例，添加数据并设置全局属性、系列属性
pie = (Pie()
       .add("", data)
       .set_colors(["#c23531", "#2f4554", "#61a0a8", "#d48265", "#91c7ae"]) # 修改颜色
       .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="基础饼图"))
       .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
      )
# 在jupyter notebook输出
pie.render_notebook()

运行结果：

2. 百分比饼图

下面是使用Pyecharts链式写法绘制百分比饼图并在jupyter notebook中输出的代码和说明介绍

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
# 构造数据
data = [("A", 55), ("B", 20), ("C", 18), ("D", 5), ("E", 2)]
# 绘制饼图
pie = (Pie()
       .add("", data)
       .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="百分比饼图"))
       .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%"))
      )
# 在jupyter notebook输出
pie.render_notebook()

代码说明：

导入Pyecharts的options和Pie模块。
构造数据，这里用了一个列表，每个元素是一个元组，第一个元素是标签，第二个元素是数值。
创建Pie实例，使用链式写法设置图表的各种属性。.add("", data)表示将数据添加到饼图中，set_global_opts()设置全局属性，这里设置了标题，set_series_opts()设置系列属性，这里设置了标签格式。
调用render_notebook()方法，在jupyter notebook中输出饼图。

运行结果：

3. 环形饼图

通过在add函数中设置radius设置饼图内圈和外圈的大小比例，绘制环形饼图：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
# 构造数据
data = [("A", 55), ("B", 20), ("C", 18), ("D", 5), ("E", 2)]
# 绘制饼图
pie = (Pie()
       .add("", data, radius=["15%", "50%"]) # 设置饼图内圈和外圈的大小比例
       .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="环形饼图"))
       .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%"))
      )
# 在jupyter notebook输出
pie.render_notebook()

运行结果：

4. 玫瑰饼图

下面是使用Pyecharts链式写法绘制玫瑰饼图并在jupyter notebook中输出的示例代码：

from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.options import InitOpts, TitleOpts, LegendOpts, ToolboxOpts, LabelOpts
# 初始化Pie对象
pie = Pie(init_opts=InitOpts(width='800px', height='400px'))
# 添加数据
data = [('类别1', 15), ('类别2', 20), ('类别3', 10), ('类别4', 5), ('类别5', 5), ('类别6', 5)]
pie.add(series_name='', data_pair=data, radius=['30%', '70%'], rosetype='radius')
# 设置全局配置项
pie.set_global_opts(title_opts=TitleOpts(title='玫瑰饼图示例'),
                    legend_opts=LegendOpts(is_show=True),
                    toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True),
                    )
# 设置系列配置项
pie.set_series_opts(label_opts=LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)"))
# 输出到jupyter notebook
pie.render_notebook()

代码说明：

首先，我们导入需要使用的类和模块：Pie、InitOpts、TitleOpts、LegendOpts、ToolboxOpts和LabelOpts。

然后，我们初始化一个Pie对象，并设置图表的宽度和高度。

接着，我们添加数据。这里我们使用一个元组列表来表示数据，元组的第一个元素是类别名称，第二个元素是类别所占比例。

我们设置全局配置项，包括标题、图例和工具栏等。

我们设置系列配置项，包括标签格式化和玫瑰图的类型等。

最后，我们使用render_notebook()方法将图表输出到jupyter notebook中。

运行代码后，你应该可以在jupyter notebook中看到绘制的玫瑰饼图：

5. 内嵌环图

内嵌环图是一种可以在一个圆环内部再嵌套一个圆环的饼图，通常用于展示两层数据之间的关系：

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Pie
# 定义内环数据
inner_x_data = ["直达", "营销广告", "搜索引擎"]
inner_y_data = [335, 679, 1548]
inner_data_pair = [list(z) for z in zip(inner_x_data, inner_y_data)]
# 定义外环数据
outer_x_data = ["直达", "营销广告", "搜索引擎", "邮件营销", "联盟广告", "视频广告", "百度", "谷歌", "必应", "其他"]
outer_y_data = [335, 310, 234, 135, 1048, 251, 147, 102]
outer_data_pair = [list(z) for z in zip(outer_x_data, outer_y_data)]
# 创建Pie对象
pie = (
    Pie(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="800px")) # 设置图表大小
    .add(
        series_name="访问来源", # 设置系列名称
        data_pair=inner_data_pair, # 设置内环数据
        radius=[0, "30%"], # 设置内外环半径
        label_opts=opts.LabelOpts(position="inner"), # 设置标签位置
    )
    .add(
        series_name="访问来源", # 设置系列名称
        radius=["40%", "55%"], # 设置内外环半径
        data_pair=outer_data_pair, # 设置外环数据
        label_opts=opts.LabelOpts(
            position="outside", # 设置标签位置
            formatter="{a|{a}}{abg|}\n{hr|}\n {b|{b}: }{c}  {per|{d}%}  ", # 设置标签格式
            background_color="#eee", # 标签背景色
            border_color="#aaa", # 标签边框颜色
            border_width=1, # 标签边框宽度
            border_radius=4, # 标签边框圆角半径
            rich={
                "a": {"color": "#999", "lineHeight": 22, "align": "center"},
                "abg": {
                    "backgroundColor": "#e3e3e3",
                    "width": "100%",
                    "align": "right",
                    "height": 22,
                    "borderRadius": [4, 4, 0, 0],
                },
                "hr": {
                    "borderColor": "#aaa",
                    "width": "100%",
                    "borderWidth": 0.5,
                    "height": 0,
                },
                "b": {"fontSize": 16, "lineHeight": 33},
                "per": {
                    "color": "#eee",
                    "backgroundColor": "#334455",
                    "padding": [2, 4],
                    "borderRadius": 2,
                },
            },
        ),
    )
    .set_global_opts(legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="left", orient="vertical")) # 设置全局配置
    .set_series_opts(
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(
            trigger="item", formatter="{a} 
{b}: {c} ({d}%)"
        ) # 设置提示框格式
    )
)
# 输出到jupyter notebook
pie.render_notebook()

运行结果：

6. 多个饼图

本代码使用了 Pyecharts 库中的 Pie 类，绘制了一个多饼图的基本示例，展示了不同类型电影的占比情况。

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.globals import ThemeType
c = (
    Pie()
    .add(
        "",
        [list(z) for z in zip(["剧情", "其他"], [30, 70])],
        center=["20%", "30%"],
        radius=[60, 80],
        label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%")  # 给每个饼图加上百分比
    )
    .add(
        "",
        [list(z) for z in zip(["奇幻", "其他"], [40, 60])],
        center=["55%", "30%"],
        radius=[60, 80],
        label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%")
    )
    .add(
        "",
        [list(z) for z in zip(["爱情", "其他"], [24, 76])],
        center=["20%", "70%"],
        radius=[60, 80],
        label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%")
    )
    .add(
        "",
        [list(z) for z in zip(["惊悚", "其他"], [11, 89])],
        center=["55%", "70%"],
        radius=[60, 80],
        label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {d}%")
    )
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-多饼图基本示例"),
        legend_opts=opts.LegendOpts(
            type_="scroll", pos_top="20%", pos_left="80%", orient="vertical"
        ),
    )
)
 
c.render_notebook()

具体实现过程如下：

导入所需库：pyecharts.options、pyecharts.charts 和 pyecharts.globals。
创建一个 Pie 类实例。
使用 add() 方法添加四个饼图，分别表示剧情、奇幻、爱情和惊悚类型电影的占比情况。
在每个饼图中使用 label_opts 参数的 formatter 属性，给每个饼图加上百分比的标签。
使用 set_global_opts() 方法设置全局参数，包括标题和图例的位置和样式。
最后使用 render_notebook() 方法将图表渲染到 Jupyter Notebook 中。

需要注意的是，饼图的位置和大小可以通过 center 和 radius 参数来设置，每个饼图的数据以列表形式传入，每个元素包含两个值，分别表示该数据的名称和数值。在本示例中，其他类型电影的占比是通过剩余部分的方式计算得出的。

运行结果：

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