15 Python进阶： random和pyecharts

Python random 模块主要用于生成随机数。

random 模块实现了各种分布的伪随机数生成器。

要使用 random 函数必须先导入：

import random

python random 模块的一般用法

Python中的random模块提供了生成伪随机数的功能，可以用于模拟、游戏开发、密码学等领域。下面是对Python random模块的详细解释和示例：

生成随机整数

import random
# 生成一个介于1到10之间的随机整数
random_int = random.randint(1, 10)
print(random_int)

生成随机浮点数

# 生成一个介于0到1之间的随机浮点数
random_float = random.random()
print(random_float)

从序列中随机选择

# 从列表中随机选择一个元素
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
random_choice = random.choice(my_list)
print(random_choice)

打乱序列的顺序

# 打乱列表的顺序
random.shuffle(my_list)
print(my_list)

生成随机种子

# 生成种子
seed_value = random.seed(10)
print(seed_value)

通过使用这些功能，可以实现多种随机数生成需求。需要注意的是，Python中的随机数都是伪随机数，通过对随机数种子的设置，可以实现随机数的复现。

在这里插入图片描述

pyecharts

pyecharts 是一个基于 ECharts 的 Python 数据可视化库，它允许用户使用 Python 语言生成各种类型的交互式图表和数据可视化。

ECharts 是由百度开发的一款强大的开源数据可视化库，而 Pyecharts 则是 ECharts 的 Python 封装，使得在 Python 中使用 ECharts 变得更加方便。

pyecharts 提供了一组简单而灵活的 API，使用户能够轻松地创建各种图表，包括但不限于折线图、柱状图、散点图、饼图、地图等。

通过 pyecharts，用户可以使用 Python 语言处理和准备数据，然后使用简洁的代码生成交互式的图表，这些图表可以嵌入到 Web 应用程序中或保存为静态文件。

pyecharts 特点与功能：

简单易用： Pyecharts 提供了直观而友好的 API，使得用户能够快速上手，轻松生成各种图表。
丰富的图表类型：支持多种常见的图表类型，包括线图、柱状图、散点图、饼图、地图等，满足不同场景的需求。
支持主流数据格式：能够处理常见的数据格式，如列表、字典、Pandas DataFrame 等。
交互性：生成的图表可以具有交互性，用户可以通过鼠标悬停、缩放等方式与图表进行互动。
丰富的配置选项：提供了丰富的配置选项，允许用户自定义图表的样式、布局等属性。
支持主题：提供多种主题，用户可以根据需要选择合适的主题，使图表更符合应用的整体风格。

安装

pip install pyecharts

安装成功后可以查看 pyecharts 版本：

import pyecharts

print(pyecharts.__version__)

pyecharts 图表类型

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
举例

from pyecharts.charts import Bar

# 准备数据
x_data = ['一月', '二月', '三月', '四月', '五月']
y_data = [10, 20, 15, 25, 30]

# 创建柱状图
bar_chart = Bar()
bar_chart.add_xaxis(x_data)
bar_chart.add_yaxis("销售额", y_data)

# 也可以传入路径参数，如 bar_chart.render("bar_chart.html")
bar_chart.render()

如果在 bar_chart.render() 中不指定文件路径，Pyecharts 默认会在当前工作目录下生成一个名为 “render.html” 的文件，即生成的图表将保存在 “render.html” 文件中。

在这里插入图片描述
如果你希望图表的文件名有一定的规范，或者想要指定保存的路径，可以在 render() 方法中提供文件路径参数。

bar_chart.render("my_bar_chart.html")

设置图表配置选项

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar

# 准备数据
x_data = ['一月', '二月', '三月', '四月', '五月']
y_data = [10, 20, 15, 25, 30]

# 创建柱状图
bar_chart = Bar()
bar_chart.add_xaxis(x_data)
bar_chart.add_yaxis("销售额", y_data)

# 配置图表
bar_chart.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="月度销售额柱状图"),
    xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="月份"),
    yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销售额（万元）"),
)

# 渲染图表
bar_chart.render("bar_chart.html")

说明：

Bar()：创建一个柱状图对象。
add_xaxis 和 add_yaxis：分别用于添加横轴和纵轴的数据。
set_global_opts：配置全局选项，包括标题、坐标轴的名称等。

生成的图表将保存为 “bar_chart.html” 文件，你可以在浏览器中打开该文件，查看生成的柱状图。

在这里插入图片描述
使用主题
pyecharts 支持主题切换，用户可以根据自己的需求选择合适的主题来改变图表的样式。

pyecharts 提供了 10+ 种内置主题，开发者也可以定制自己喜欢的主题。

以下是一个简单的例子，演示了如何使用 pyecharts 切换主题：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
# 内置主题类型可查看 pyecharts.globals.ThemeType
from pyecharts.globals import ThemeType

# 准备数据
x_data = ['一月', '二月', '三月', '四月', '五月']
y_data = [10, 20, 15, 25, 30]

# 创建柱状图
bar_chart = Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))  # 初始主题为亮色系
bar_chart.add_xaxis(x_data)
bar_chart.add_yaxis("销售额", y_data)

# 配置图表
bar_chart.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="月度销售额柱状图"),
    xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="月份"),
    yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销售额（万元）"),
)

# 切换到暗色系主题
bar_chart.set_global_opts(theme=ThemeType.DARK)

# 渲染图表
bar_chart.render("themed_bar_chart.html")