python可视化界面编程工具,python如何做可视化界面

清灬净道长

大家好，本文将围绕pythongui可视化操作界面制作展开说明，python可视化界面开发工具是一个很多人都想弄明白的事情，想搞清楚python可视化界面编程工具需要先了解以下几个事情。目录前言一.环境配置 插件：        1.python        2.Chinese        3.OpenInDefaultBrowser   安装python数据可视化的库 pyecharts库二.制作可视化大屏    从网站中找示例图1、小编自己做过的各省份车辆销售数量图 2、数据对比类型 3、渐变圆柱 4、饼图 制作大屏1、制作一个大屏2、运行下面的代码后会在ipynb所在的目录下生成一个HTML文件，会将示例图汇总到HTML中，在html中调整各个图形的位置和大小3、最后通过一下代码来调整显示示例图在大屏中的位置 总结前言本文章是用网站的示例图用python汇总后用html在网页中实现数据可视化，最后达到数据大屏的效果一.环境配置小编用的软件：VisualStudioCode           插件：        1.python         这个插件是VisualStudio代码扩展，丰富地支持Python语言（适用于该语言的所有受支持版本：>=3.7），包括IntelliSense（Pylance）、linting、调试、代码导航、代码格式化、重构、变量资源管理器、测试资源管理器等功能！               2.Chinese    这个插件是将VisualStudioCode页面中文化的插件，对一些英语不太好的程序员是比较友好的        3.OpenInDefaultBrowser     这个插件我是方便使用一些html的文件时可以在VisualStudioCode中直接跳转到网页中所用的，如：   安装python数据可视化的库 pyecharts库        打开anacondaprompt    安装pipinstallpyecharts==1.9-i SimpleIndex        查看是否成功pipshowpyecharts  所用到的环境就安装好啦！接下来就可以用python制作可视化大屏啦二.制作可视化大屏    从网站中找示例图    1.我们可以从下面的网站中任意找3-6个可视化示例图        Document    这个网站中包含各种图形demo的项目案例代码和演示。    2.而下面的官网文档包含pyecharts中各个功能和图形的介绍和代码参数解析怎么用python画五瓣花朵。        pyecharts-APythonEchartsPlottingLibrarybuiltwithlove.    pyecharts的画图语法结构小编找的四个图是1、面积图​importpyecharts.optionsasoptsfrompyecharts.chartsimportLinefrompyecharts.fakerimportFakera=(Line().add_xaxis(Faker.choose()).add_yaxis("商家A",Faker.values(),is_smooth=True).add_yaxis("商家B",Faker.values(),is_smooth=True).set_series_opts(areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5),label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="面积图"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_align_with_label=True),is_scale=False,boundary_gap=False,),)#.render("line_areastyle_boundary_gap.html"))a.render_notebook() 2、数据对比类型frompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportBarfrompyecharts.fakerimportFakerb=(Bar().add_xaxis(Faker.days_attrs).add_yaxis("商家A",Faker.days_values,color='#5cd8d0').set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="数据对比类型"),datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_="inside"),)#.render("bar_datazoom_inside.html"))b.render_notebook() 3、渐变圆柱frompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportBarfrompyecharts.commons.utilsimportJsCodefrompyecharts.fakerimportFakerc=(Bar().add_xaxis(Faker.choose()).add_yaxis("商家A",Faker.values(),category_gap="60%").set_series_opts(itemstyle_opts={"normal":{"color":JsCode("""newecharts.graphic.LinearGradient(0,0,0,1,[{offset:0,color:'rgba(0,244,255,1)'},{offset:1,color:'rgba(0,77,167,1)'}],false)"""),"barBorderRadius":[30,30,30,30],"shadowColor":"rgb(0,160,221)",}}).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="渐变圆柱"))#.render("bar_border_radius.html"))c.render_notebook() 4、饼图frompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportPiefrompyecharts.fakerimportFakerd=(Pie().add("",[list(z)forzinzip(Faker.choose(),Faker.values())],radius=["40%","55%"],label_opts=opts.LabelOpts(position="outside",formatter="{a|{a}}{abg|}\n{hr|}\n{b|{b}:}{c}{per|{d}%}",background_color="#eee",border_color="#aaa",border_width=1,border_radius=4,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(title_opts=opts.TitleOpts(title=""))#.render("pie_rich_label.html"))d.render_notebook() 制作大屏1、制作一个大屏    这个大屏仅仅显示一个大和时间frompyecharts.chartsimportPiefromdatetimeimportdatetimenow_time=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')#获取当前时间big_title=(Pie()#不画图，只显示一个，用来构成大屏的.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="可视化大屏",title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=40,#color='#FFFFFF',),subtitle=f'截至：{now_time}',pos_top=10)))big_title.render_notebook()2、运行下面的代码后会在ipynb所在的目录下生成一个HTML文件，会将示例图汇总到HTML中，在html中调整各个图形的位置和大小frompyecharts.chartsimportPagepage=Page()page.add(big_title,b,c,d,a)#page.render_notebook()page.render('page.html')#在html中可以调整各个图形的位置和大小，按“SaveConfig”键保存配置chart_config.json（有的电脑不成功）。 其中的、big_title、a、b、c、d分别对应的是        big_title 制作的标签大屏    a面积图    b 数据对比类型    c 渐变圆柱    d 饼图3、最后通过一下代码来调整显示示例图在大屏中的位置withopen("page.html","r+",encoding='utf-8')ashtml:html_bf=BeautifulSoup(html,'lxml')divs=html_bf.select('.chart-container')#根据css定位标签，选中图像的父节点标签divs[0]["style"]="width:50%;height:50%;position:absolute;top:0%;left:45%;border-style:dashed;border-color:#89641;border-width:0px;"divs[1]["style"]="width:40%;height:40%;position:absolute;top:10%;left:5%;border-style:solid;border-color:#444444;border-width:2px;"divs[2]["style"]="width:40%;height:40%;position:absolute;top:10%;left:55%;border-style:solid;border-color:#444444;border-width:2px;"divs[3]["style"]="width:40%;height:40%;position:absolute;top:55%;left:5%;border-style:solid;border-color:#444444;border-width:2px;"divs[4]["style"]="width:40%;height:40%;position:absolute;top:55%;left:55%;border-style:solid;border-color:#444444;border-width:2px;"body=html_bf.find("body")#根据标签名称定位到body标签#body["style"]=img.imread('')#修改背景颜色body["style"]="background-color:#ffffff;"#修改背景颜色#body["style"]="background-image博客\kj.jpeg);"#修改背景颜色html_new=str(html_bf)#将BeautifulSoup对象转换为字符html.seek(0,0)#光标移动至html.truncate()#删除光标后的所有字符内容html.write(html_new)#将由BeautifulSoup对象转换得到的字符重新写入html文件html.close()让我们看看最后的效果吧！ 总结    在以上的制作可视化大屏中小编的只是基础版的，我们还可以将可视化的大屏换一些背景，使其更加的美观，也可以调整几个示例图在大屏中的比例。如果想要更深入的了解用python制作可视化大屏，那就在https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro网站中和小编一起学习吧！文章知识点与官方知识档案匹配，可进一步学习相关知识Java技能树首页概览150338人正在系统学习中,目录前言一.环境配置 插件：        1.python        2.Chinese        3.OpenInDefaultBrowser   安装python数据可视化的库 pyecharts库二.制作可视化大屏    从网站中找示例图1、小编自己做过的各省份车辆销售数量图 2、数据对比类型 3、渐变圆柱 4、饼图 制作大屏1、制作一个大屏2、运行下面的代码后会在ipynb所在的目录下生成一个HTML文件，会将示例图汇总到HTML中，在html中调整各个图形的位置和大小3、最后通过一下代码来调整显示示例图在大屏中的位置 总结前言本文章是用网站的示例图用python汇总后用html在网页中实现数据可视化，最后达到数据大屏的效果一.环境配置小编用的软件：VisualStudioCode           插件：        1.python         这个插件是VisualStudio代码扩展，丰富地支持Python语言（适用于该语言的所有受支持版本：>=3.7），包括IntelliSense（Pylance）、linting、调试、代码导航、代码格式化、重构、变量资源管理器、测试资源管理器等功能！               2.Chinese    这个插件是将VisualStudioCode页面中文化的插件，对一些英语不太好的程序员是比较友好的        3.OpenInDefaultBrowser     这个插件我是方便使用一些html的文件时可以在VisualStudioCode中直接跳转到网页中所用的，如：   安装python数据可视化的库 pyecharts库        打开anacondaprompt    安装pipinstallpyecharts==1.9-i SimpleIndex        查看是否成功pipshowpyecharts  所用到的环境就安装好啦！接下来就可以用python制作可视化大屏啦二.制作可视化大屏    从网站中找示例图    1.我们可以从下面的网站中任意找3-6个可视化示例图        Document    这个网站中包含各种图形demo的项目案例代码和演示。    2.而下面的官网文档包含pyecharts中各个功能和图形的介绍和代码参数解析怎么用python画五瓣花朵。        pyecharts-APythonEchartsPlottingLibrarybuiltwithlove.    pyecharts的画图语法结构小编找的四个图是1、面积图​importpyecharts.optionsasoptsfrompyecharts.chartsimportLinefrompyecharts.fakerimportFakera=(Line().add_xaxis(Faker.choose()).add_yaxis("商家A",Faker.values(),is_smooth=True).add_yaxis("商家B",Faker.values(),is_smooth=True).set_series_opts(areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5),label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="面积图"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_align_with_label=True),is_scale=False,boundary_gap=False,),)#.render("line_areastyle_boundary_gap.html"))a.render_notebook() 2、数据对比类型frompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportBarfrompyecharts.fakerimportFakerb=(Bar().add_xaxis(Faker.days_attrs).add_yaxis("商家A",Faker.days_values,color='#5cd8d0').set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="数据对比类型"),datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_="inside"),)#.render("bar_datazoom_inside.html"))b.render_notebook() 3、渐变圆柱frompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportBarfrompyecharts.commons.utilsimportJsCodefrompyecharts.fakerimportFakerc=(Bar().add_xaxis(Faker.choose()).add_yaxis("商家A",Faker.values(),category_gap="60%").set_series_opts(itemstyle_opts={"normal":{"color":JsCode("""newecharts.graphic.LinearGradient(0,0,0,1,[{offset:0,color:'rgba(0,244,255,1)'},{offset:1,color:'rgba(0,77,167,1)'}],false)"""),"barBorderRadius":[30,30,30,30],"shadowColor":"rgb(0,160,221)",}}).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="渐变圆柱"))#.render("bar_border_radius.html"))c.render_notebook() 4、饼图frompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportPiefrompyecharts.fakerimportFakerd=(Pie().add("",[list(z)forzinzip(Faker.choose(),Faker.values())],radius=["40%","55%"],label_opts=opts.LabelOpts(position="outside",formatter="{a|{a}}{abg|}\n{hr|}\n{b|{b}:}{c}{per|{d}%}",background_color="#eee",border_color="#aaa",border_width=1,border_radius=4,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(title_opts=opts.TitleOpts(title=""))#.render("pie_rich_label.html"))d.render_notebook() 制作大屏1、制作一个大屏    这个大屏仅仅显示一个大和时间frompyecharts.chartsimportPiefromdatetimeimportdatetimenow_time=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')#获取当前时间big_title=(Pie()#不画图，只显示一个，用来构成大屏的.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="可视化大屏",title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=40,#color='#FFFFFF',),subtitle=f'截至：{now_time}',pos_top=10)))big_title.render_notebook()2、运行下面的代码后会在ipynb所在的目录下生成一个HTML文件，会将示例图汇总到HTML中，在html中调整各个图形的位置和大小frompyecharts.chartsimportPagepage=Page()page.add(big_title,b,c,d,a)#page.render_notebook()page.render('page.html')#在html中可以调整各个图形的位置和大小，按“SaveConfig”键保存配置chart_config.json（有的电脑不成功）。 其中的、big_title、a、b、c、d分别对应的是        big_title 制作的标签大屏    a面积图    b 数据对比类型    c 渐变圆柱    d 饼图3、最后通过一下代码来调整显示示例图在大屏中的位置withopen("page.html","r+",encoding='utf-8')ashtml:html_bf=BeautifulSoup(html,'lxml')divs=html_bf.select('.chart-container')#根据css定位标签，选中图像的父节点标签divs[0]["style"]="width:50%;height:50%;position:absolute;top:0%;left:45%;border-style:dashed;border-co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