在數據分析和可視化的領域，選擇合適的工具可以讓我們事半功倍。今天，我們要介紹的兩個工具，Streamlit 和 ECharts，各自在快速應用開發(fā)和高效數據可視化方面都有出色的表現。更為令人興奮的是，當這兩者結合時，我們能輕松地創(chuàng)建出互動性強、美觀的數據大屏。

工具的簡介

Streamlit

Streamlit是一個開源的Python庫，允許數據科學家和工程師在幾分鐘內轉化他們的數據腳本為交互的Web應用。其特點在于其簡單性和靈活性。開發(fā)者無需前端經驗，只需要Python基礎即可。其聲明性的交互模型意味著不必處理回調或服務器配置，Streamlit為你處理了這一切。

ECharts

ECharts是一個由百度開發(fā)的開源JavaScript可視化庫。它提供了諸如折線、柱狀、餅圖、散點、地圖等豐富的圖表類型，并支持多種交互方式，可以輕松地與各種數據源集成，是大數據時代的得力助手。

安裝模塊的庫

在深入實戰(zhàn)前，我們首先要確保機器上已經安裝了Streamlit和streamlit-echarts?？梢酝ㄟ^以下命令輕松完成：

pip?install?streamlit
pip?install?streamlit-echarts

Streamlit與ECharts實戰(zhàn)

在準備工作完成后，我們可以開始使用Streamlit和ECharts創(chuàng)建我們的第一個交互式數據大屏。代碼如下

import?streamlit?as?st
from?streamlit_echarts?import?st_echarts
#?定義ECharts的配置
option?=?{
????"title":?{"text":?"ECharts示例"},
????"tooltip":?{},
????"xAxis":?{
????????"data":?["襯衫",?"羊毛衫",?"雪紡衫",?"褲子",?"高跟鞋",?"襪子"]
????},
????"yAxis":?{},
????"series":?[
????????{
????????????"name":?"銷量",
????????????"type":?"bar",
????????????"data":?[5,?20,?36,?10,?10,?20]
????????}
????]
}
#?在Streamlit應用中展示ECharts圖表
st_echarts(options=option)

output

這段代碼演示了如何使用streamlit和streamlit_echarts來展示一個ECharts圖表。我們導入創(chuàng)建Streamlit Web應用和展示ECharts圖表所需的庫，接下去，我們定義了一個字典option，它定義了ECharts圖表的配置，其中

• title：定義了圖表的標題為 "ECharts示例"。
• tooltip：用于當鼠標懸停在圖表的數據點上時顯示的提示信息。在這里，它被設置為空，這意味著使用默認設置。
• xAxis：定義了 x 軸的數據。在這個示例中，x 軸的數據為一系列商品的名稱。
• yAxis：定義了 y 軸的配置。這里為空，意味著使用默認設置。
• series：定義了圖表的數據系列。在這里，我們有一個系列（銷量）顯示為柱狀圖，其對應的數據也被提供。

最后便是代碼st_echarts(options=option)，使用了st_echarts函數，并將我們之前定義的option作為參數傳遞，從而渲染相應的圖表。我們再來看一下例子，代碼如下

from?pyecharts?import?options?as?opts
from?pyecharts.charts?import?Bar
from?streamlit_echarts?import?st_pyecharts
b?=?(
????Bar()
????.add_xaxis(["Microsoft",?"Amazon",?"IBM",?"Oracle",?"Google",?"Alibaba"])
????.add_yaxis(
????????"2017-2018?Revenue?in?(billion?$)",?[21.2,?20.4,?10.3,?6.08,?4,?2.2]
????)
????.set_global_opts(
????????title_opts=opts.TitleOpts(
????????????title="Top?cloud?providers?2018",?subtitle="2017-2018?Revenue"
????????),
????????toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),
????)
)
st_pyecharts(b)

output

上述的代碼中

• 我們初始化一個Bar（柱狀圖）對象。
• 使用add_xaxis方法添加x軸數據，這里列出了六個云服務提供商的名稱。
• 使用add_yaxis方法添加y軸數據，這里列出了這些云服務提供商在 2017-2018 年的收入（單位：十億美元）。
• 使用set_global_opts方法全局設置圖表的標題和其他選項。title_opts定義了圖表的主標題和副標題。toolbox_opts提供了一些工具，例如保存為圖片。

到此這篇關于Streamlit+Echarts實現繪制精美圖表的文章就介紹到這了,更多相關Streamlit Echarts內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

最新評論