如何用cutecharts庫繪制手繪風格的可視化圖形

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# 導入相關的庫
import cutecharts.charts as ctc
import pandas as pd
from cutecharts.components import Page

# 構造數據
df = pd.DataFrame({
    "x":["蔬菜", "水果", "水產", "豬肉", "零食", "電商", "物料"],
    "y":[100, 130, 169, 220, 286, 372, 484],
    "z":[20, 26, 34, 44, 57, 74, 96]})

1. 柱形圖

chart = ctc.Bar("各品類的銷售業績", width = "500px", height = "400px")
chart.set_options(labels = list(df["x"]),
                  x_label ="部門",
                  y_label= "銷售額（萬元）",
                  colors = ["#1EAFAE" for i in range(len(df))]
                 )
chart.add_series("2020年",list(df["y"]))
chart.render_notebook()

1.1 自定義各根柱子的顏色

chart = ctc.Bar("各品類的銷售業績", width = "500px", height = "400px")
chart.set_options(labels=list(df["x"]),
                  x_label = "2020年",
                  y_label = "銷售額（萬元）",
                  colors = ["yellow","orange","pink","red","purple","green","blue"]
)
chart.add_series("2020年",list(df["y"]))
chart.render_notebook()

渲染效果：

2. 折線圖

chart = ctc.Line("各品類的銷售業績",width = "500px", height = "400px")
chart.set_options(labels = list(df["x"]), x_label ="2020年環比2019年",
                  y_label = "銷售額（萬元）" )
chart.add_series("今年", list(df["y"])) 
chart.add_series("去年", list(df["z"]))
chart.render_notebook()

3. 雷達圖

chart = ctc.Radar("各品類的銷售業績",width = "700px", height = "600px")
chart.set_options(labels=list(df["x"]),
                  is_show_legend = True, #by default, it is true. You can turn it off.
                  legend_pos = "upRight"  #location of the legend
 )
chart.add_series("2020年",list(df["y"]))
chart.add_series("2019年",list(df["z"]))
chart.render_notebook()

4. 餅圖

chart = ctc.Pie("各品類銷售業績占比",width ="500px",height = "400px")
chart.set_options(labels=list(df["x"]),inner_radius=0)
chart.add_series(list(df["y"])) 
chart.render_notebook()

5. 環形圖

chart = ctc.Pie("各品類銷售業績占比",width ="500px",height = "400px")
chart.set_options(labels=list(df["x"]),inner_radius=0.6)
chart.add_series(list(df["y"])) 
chart.render_notebook()

6. 散點圖

# 再構造一組數據
amount = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
sales = [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700, 800, 900, 1000, 1100, 1200, 1300, 1400, 1500, 1600, 1700, 1800, 1900, 2000]

chart = ctc.Scatter("某種定價商品的銷售額與銷售量之間的關系",width= "500px",height = "600px")
chart.set_options(x_label = "銷售數量（件）",
                  y_label = "銷售額（元）",
                  colors=["#1EAFAE"],
                          is_show_line = False,
                          dot_size = 1)
chart.add_series("進口香印青提", [(z[0], z[1]) for z in zip(amount, sales)])
chart.render_notebook()

7. 組合圖

chart1 = ctc.Line("各品類的銷售業績",width ="500px",height ="400px")
chart1.set_options(labels=list(df["x"]), x_label = "品類",y_label = "銷售額（萬元）" )
chart1.add_series("2020年", list(df["y"])) 
chart1.add_series("2019年", list(df["z"]))

chart2 = ctc.Bar("各品類的銷售業績",width = "500px",height = "400px")
chart2.set_options(labels=list(df["x"]),x_label = "品類",
y_label = "銷售額（萬元）" ,colors=["#1EAFAE" for i in range(len(df))])
chart2.add_series("2020年", list(df["y"]))
chart2.add_series("2019年", list(df["z"]))
page = Page()
page.add(chart1, chart2)
page.render_notebook()

到此，關于“如何用cutecharts庫繪制手繪風格的可視化圖形”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！