Pyecharts 和 3D 图表绘制

Pyecharts 是一个用于生成各种图表的 Python 库，它基于 Echarts，支持大量的图表类型，非常适合用于数据分析和可视化。Pyecharts 主要优点是易于使用，可以直接在 Python 环境中绘制富有交互性的图表，并且可以轻松地嵌入到网页中。

常见的 3D 图表类型：

1. 3D 散点图（Scatter3D）
2. 3D 柱状图（Bar3D）
3. 3D 曲面图（Surface3D）
4. 3D 线框图（Line3D）

安装 Pyecharts

Pyecharts 可以通过 pip 安装：

pip install pyecharts 

1. 3D 散点图（Scatter3D）

代码示例

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Scatter3D from pyecharts.faker import Faker  data = [list(z) for z in zip(Faker.values(), Faker.values(), Faker.values())] scatter3d = Scatter3D() scatter3d.add("", data) scatter3d.set_global_opts(     visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=200),     title_opts=opts.TitleOpts(title="3D Scatter Plot Example") ) scatter3d.render() 

解释说明

上面的代码生成一个 3D 散点图，使用 Faker.values() 生成假数据。图表设置了视觉映射和标题。render() 函数用于在文件加中生成3D图表的html文件，文件默认保存在代码文件同目录下。

常见问题及解决方案

1. 问题: 图表不显示在 Jupyter Notebook。

   • 解决方案: 若要图表显示在Jupyter，可使用 render_notebook() 而非 render()。

2. 问题: 数据无法正确显示。

   • 解决方案: 检查数据格式是否符合图表所需的格式。

3. 问题: 修改图表颜色无效。

   • 解决方案: 通过 opts.ItemStyleOpts 设置项来自定义颜色和样式。

4. 问题: 图表标题未显示。

   • 解决方案: 确保 title_opts=opts.TitleOpts(title="Your Title") 已被正确设置。

5. 问题: 如何保存图表为图片或 HTML 文件。

   • 解决方案: 使用 render('your_filename.html') 保存为 HTML，或使用 snapshot 插件保存为图片。

2. 3D 柱状图（Bar3D）

代码示例

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Bar3D from pyecharts.faker import Faker  values = Faker.values() data_length = len(values) data = [(i, j, values[i % data_length]) for i in range(10) for j in range(10)] bar3d = Bar3D() bar3d.add(     "",     data,     xaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="category", data=Faker.clock),     yaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="category", data=Faker.week),     zaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="value") ) bar3d.set_global_opts(     visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=50),     title_opts=opts.TitleOpts(title="3D Bar Chart Example") ) bar3d.render()  

解释说明

这段代码创建了一个 3D 柱状图，使用 Faker 库生成数据。X 轴和 Y 轴设置为类别轴，Z 轴为值轴。visualmap_opts 用于调整视觉映射的最大值属性，有助于在图表中显示不同的颜色深度。render() 函数用于在文件加中生成3D图表的html文件。

常见问题及解决方案

1. 问题: 如何调整柱子的宽度。

   • 解决方案: 使用 opts.Grid3DOpts(width=200, depth=100) 在 set_global_opts 中设置。

2. 问题: 柱状图中的柱子重叠或难以区分。

   • 解决方案: 调整柱子的宽度和深度，以及图表的角度来增强可读性。这可以通过设置 Bar3DOpts 中的 width 和 depth 参数来实现，同时也可以调整 Grid3DOpts 的 rotate_angle 和 is_rotate 选项来优化视角。

3. 问题: 柱状图的标签重叠，看起来凌乱。

   • 解决方案: 调整标签的显示方式或选择不显示标签。可以使用 label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False) 禁用标签，或调整 label_opts 中的 position 和 formatter 属性来改善标签的布局和内容。

4. 问题: 数据更新后，图表不刷新。

   • 解决方案: 确保在数据更新后重新渲染图表。在 Jupyter Notebook 中使用 render() 重新渲染图表，确保数据的更新能够即时反映在图表上。

5. 问题: 3D 柱状图在不同的浏览器或设备上显示效果不一致。

   • 解决方案: 设置图表的初始配置项 InitOpts，例如设定具体的宽度和高度。例如：init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="800px")，以确保在不同设备和浏览器上具有一致的表现。

6. 问题: 柱状图的颜色太单一或与期望不符。

   • 解决方案: 使用 visualmap_opts 来自定义柱子的颜色范围和渐变效果。可以设置颜色的最小值、最大值以及颜色列表，来创建更具吸引力和信息性的颜色编码。

3. 3D 曲面图（Surface3D）

代码示例

import math from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Surface3D  def surface3d_data():     for t in range(-30, 30, 1):         y = t / 10         for s in range(-30, 30, 1):             x = s / 10             z = math.sin(x ** 2 + y ** 2) * x / 3.14             yield [x, y, z]  data = list(surface3d_data()) surface3d = Surface3D() surface3d.add("", data) surface3d.set_global_opts(     visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1),     title_opts=opts.TitleOpts(title="3D Surface Plot Example") ) surface3d.render() 

解释说明

这段代码展示了如何使用 Surface3D 创建一个 3D 曲面图。函数 surface3d_data() 生成 x, y, z 坐标点，用于构建三维曲面。图表使用 VisualMapOpts 来调整颜色映射。render() 函数用于在文件加中生成3D图表的html文件。

常见问题及解决方案

1. 问题: 如何更改曲面图的颜色梯度。

   • 解决方案: 通过修改 visualmap_opts 中的 min_ 和 max_ 值，调整颜色范围。

2. 问题: 曲面图渲染后看起来不平滑或块状。

   • 解决方案: 增加数据点的密度。在生成数据时，减小循环中的步长，这样可以生成更密集的网格点，从而使曲面看起来更平滑。例如，将步长从 1 改为 0.5 或更小。

3. 问题: 曲面图的某些部分超出了图表的边界。

   • 解决方案: 调整视觉映射的最大值和最小值，以确保所有数据点都位于视觉映射的范围内。可以在 VisualMapOpts 中设置 min_ 和 max_ 属性。

4. 问题: 曲面图的颜色和期望的不一致。

   • 解决方案: 修改 VisualMapOpts 中的颜色配置。可以设置 color 属性来定义颜色渐变，或使用 range_color 来指定颜色范围。

5. 问题: 如何显示曲面下方的网格线？

   • 解决方案: 在 Grid3DOpts 中设置 grid3d_opts=opts.Grid3DOpts(is_show=True)。此选项可以控制是否显示三维网格线，有助于更好地理解数据的布局。

6. 问题: 生成的3D曲面图在浏览器中响应缓慢或卡顿。

   • 解决方案: 优化数据点数量，避免过度密集的数据点集。此外，可以调整 render_notebook() 中的 chart_id 和 renderer 参数，选择一个更高效的渲染方式，比如使用 WebGL。

4. 3D 线框图（Line3D）

代码示例

from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line3D from pyecharts.faker import Faker  values = Faker.values() data_length = len(values) data = [(i, j, values[i % data_length]) for i in range(10) for j in range(10)] line3d = Line3D() line3d.add(     "",     data,     xaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="category", data=Faker.clock),     yaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="category", data=Faker.week),     zaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="value") ) line3d.set_global_opts(     visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=50),     title_opts=opts.TitleOpts(title="3D Line Chart Example") ) line3d.render() 

解释说明

这段代码创建了一个 3D 线框图，同样利用 Faker 生成数据。此图展示了如何在三维空间中通过线连接点，x、y、z 轴分别为类别和值轴。render() 函数用于在文件加中生成3D图表的html文件。render() 函数用于在文件加中生成3D图表的html文件。

常见问题及解决方案

1. 问题: 3D 线框图中线段显示不清晰或太细。

   • 解决方案: 可以通过设置 line_style_opts 来调整线条的宽度和颜色。例如：line_style_opts=opts.LineStyleOpts(width=4, color='#ff0000') 使线条更加粗和明显。

2. 问题: 如何控制图表的旋转角度或视角。

   • 解决方案: 在 set_global_opts 方法中使用 grid3d_opts 来设置初始旋转角度和视角，例如：grid3d_opts=opts.Grid3DOpts(rotate_speed=10, is_rotate=True)。

3. 问题: 3D 线框图在不同的显示设备上大小不一致。

   • 解决方案: 使用 init_opts 在创建图表时设置图表的宽度和高度，如 init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="600px")，确保图表在不同设备上具有相同的显示效果。

4. 问题: 数据点过多导致图表加载缓慢或浏览器崩溃。

   • 解决方案: 尽量减少数据点的数量或使用数据采样。也可以考虑分批次动态加载数据，或者在前端使用异步加载的方式减轻单次渲染的压力。

5. 问题: 如何添加标签或注释到特定的数据点。

   • 解决方案: 可以使用 label_opts 来设置数据点的标签显示，例如：add("", data, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))，这样可以在每个数据点旁边显示相应的标签。

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