又是一款可视化神器:Highcharts 可完全媲美 PyEcharts

又是一款可视化神器:Highcharts 可完全媲美 PyEcharts,第1张

大家好,今天给大家分享一款可视化工具:Highcharts

Highcharts底层是JavaScript,是优质的交互可视化工具,拥有R API(highcharter)和Python API(python-highcharts),下面详细介绍python-highcharts。喜欢本文记得收藏、关注、点赞。

【注】完整代码、数据、技术交流,文末获取

python-highcharts安装
pip install python-highcharts
python-highcharts简介

python-highcharts主要有三个工具: highcharts, highmaps, highstocks。

  • highcharts

使开发人员可以轻松创建响应式、交互式和可访问的图表。

  • highmaps

专注交互地图图表。

  • highstocks

创建时间轴、股票走势图表。

python-highcharts使用

使用方法类似之前介绍的PyEcharts及PyG2Plot,这里以一个简单例子说明,

#导入库
from highcharts import Highmap
from highcharts.highmaps.highmap_helper import jsonp_loader, js_map_loader, geojson_handler

#实例化H
H = Highmap()

#设置配置项options
options = {
    'chart': {
        'borderWidth': 1,
        'marginRight': 50
    },
    'title': {
        'text': 'US Counties unemployment rates, April 2015'
    },
    'legend': {
        'title': {
            'text': 'Unemployment

rate', 'style': { 'color': "(Highcharts.theme && Highcharts.theme.textColor) || 'black'" } }, 'layout': 'vertical', 'align': 'right', 'floating': True, 'valueDecimals': 0, 'valueSuffix': '%', 'backgroundColor': "(Highcharts.theme && Highcharts.theme.legendBackgroundColor) || 'rgba(255, 255, 255, 0.85)'", 'symbolRadius': 0, 'symbolHeight': 14 }, 'mapNavigation': { 'enabled': True }, 'colorAxis': { 'dataClasses': [{ 'from': 0, 'to': 2, 'color': "#F1EEF6" }, { 'from': 2, 'to': 4, 'color': "#D4B9DA" }, { 'from': 4, 'to': 6, 'color': "#C994C7" }, { 'from': 6, 'to': 8, 'color': "#DF65B0" }, { 'from': 8, 'to': 10, 'color': "#DD1C77" }, { 'from': 10, 'color': "#980043" }] }, 'plotOptions': { 'map': { 'mapData': 'geojson' }, 'mapline': { 'showInLegend': False, 'enableMouseTracking': False } }, } #实例化H中添加配置项options H.set_dict_options(options) #准备绘图数据 data_url = 'http://www.highcharts.com/samples/data/jsonp.php?filename=us-counties-unemployment.json&callback=?' map_url = 'http://code.highcharts.com/mapdata/countries/us/us-all-all.js' data = jsonp_loader(data_url) geojson = js_map_loader(map_url) mapdata = geojson_handler(geojson) lines = geojson_handler(geojson, 'mapline') for x in mapdata: x.update({ 'name': x['name'] + ', ' + x['properties']['hc-key'].split('-')[1].upper() }) #实例化H中添加数据 H.add_data_set(data, 'map', 'Unemployment rate', joinBy=['hc-key', 'code'], tooltip={'valueSuffix': '%'}, borderWidth=0.5, states={'hover': { 'color': '#bada55' }}) H.add_data_set([lines[0]], 'mapline', 'State borders', color='white') H.add_data_set([lines[3]], 'mapline', 'Separator', color='gray') H.add_map_data(mapdata) #图形渲染 H

支持打印和多种格式导出,类似于Pyecharts参数设置可参考ECharts,python-highcharts参数设置可参考Highcharts,譬如上面代码中options设置可参考Highcharts中https://www.highcharts.com/demo/maps/us-counties的OPTIONS。

进一步学习,参考https://github.com/kyper-data/python-highcharts

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原文地址: http://outofmemory.cn/langs/716597.html

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