之前使用过pycharts进行汇图，最近更新本地的pyecharts库，使用之前的代码时，发现之前的方法不好使了，报错：cannot import name 'Pie' from 'pyecharts' 。找了下<a href="https://pyecharts.org/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">官方文档</a>看了下，发现其现在有两个版本，v0.5.X和v1两个大版本，v0.5.X和v1间不兼容，v1是一个全新的版本。由于默认安装的是最新版本，之前的方法换了地方。比如之前常用的pie图、bar图等，现在需要使用如下方法引用：
<br />
from pyecharts.charts import Bar, Grid, Pie, Map, WordCloud
当然如果觉得不习惯或者不想修改，也可以使用老版本的，把pyecharts卸载后，安装老的版本：
<br />
pip install pyecharts==0.5.11 # 豆瓣源 pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ pyecharts==0.5.11
这里以pie饼图为例，给下老版本和新版本的用法。
一、老版本使用
pie.add()方法使用的语法为：
<br />
add(name, attr, value,
radius=None,
center=None,
rosetype=None, **kwargs)
各参数的意义是：
name -> str 图例名称<br />
attr -> list 属性名称
value -> list 属性所对应的值
radius -> list 饼图的半径，数组的第一项是内半径，第二项是外半径，默认为 [0, 75]，默认设置成百分比，相对于容器高宽中较小的一项的一半
center -> list
饼图的中心（圆心）坐标，数组的第一项是横坐标，第二项是纵坐标，默认为 [50, 50]
默认设置成百分比，设置成百分比时第一项是相对于容器宽度，第二项是相对于容器高度
rosetype -> str
是否展示成南丁格尔图，通过半径区分数据大小，有’radius’和’area’两种模式。默认为’radius’
radius：扇区圆心角展现数据的百分比，半径展现数据的大小
area：所有扇区圆心角相同，仅通过半径展现数据大小
<br />
<br />
1、基本饼图
<br />
from pyecharts import Pie
attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1 = [11, 12, 13, 10, 10, 10]
pie = Pie("饼图示例")
pie.add(
"",
attr,
v1,
is_label_show=True,
is_more_utils=True
)
pie.render(path="Bing1.html")
2、环形饼图
<br />
from pyecharts import Pie
attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1 = [11, 12, 13, 10, 10, 10]
pie = Pie("饼图-圆环图示例", title_pos='center')
pie.add(
"",
attr,
v1,
radius=[40, 75],
label_text_color=None,
is_label_show=True,
is_more_utils=True,
legend_orient="vertical",
legend_pos="left",
)
pie.render(path="Bing2.html")
3、多饼图
<br />
from pyecharts import Pie
from pyecharts import Style
# 否则会遇到错误NameError: name 'Style' is not defined
pie = Pie('各类电影中"好片"所占的比例', "数据来着豆瓣", title_pos='center')
style = Style()
pie_style = style.add(
label_pos="center",
is_label_show=True,
label_text_color=None
)
pie.add(
"", ["剧情", ""], [25, 75], center=[10, 30], radius=[18, 24], **pie_style
)
pie.add(
"", ["奇幻", ""], [24, 76], center=[30, 30], radius=[18, 24], **pie_style
)
pie.add(
"", ["爱情", ""], [14, 86], center=[50, 30], radius=[18, 24], **pie_style
)
pie.add(
"", ["惊悚", ""], [11, 89], center=[70, 30], radius=[18, 24], **pie_style
)
pie.add(
"", ["冒险", ""], [27, 73], center=[90, 30], radius=[18, 24], **pie_style
)
pie.add(
"", ["动作", ""], [15, 85], center=[10, 70], radius=[18, 24], **pie_style
)
pie.add(
"", ["喜剧", ""], [54, 46], center=[30, 70], radius=[18, 24], **pie_style
)
pie.add(
"", ["科幻", ""], [26, 74], center=[50, 70], radius=[18, 24], **pie_style
)
pie.add(
"", ["悬疑", ""], [25, 75], center=[70, 70], radius=[18, 24], **pie_style
)
pie.add(
"",
["犯罪", ""],
[28, 72],
center=[90, 70],
radius=[18, 24],
legend_top="center",
**pie_style
)
pie.render(path="Bing4.html")
以上内容主要来自：<a href="https://blog.csdn.net/m0_37360684/article/details/85164001" target="_blank" rel="noopener noreferrer">python中pyecharts绘制饼图</a>
二、新版本使用
1、基本示例
<br />
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.globals import ThemeType
c = (
#设置主题
Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
.add(
# 系列名称
"",
# 系列数据项 格式为 [(key1, value1), (key2, value2)]
[list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())],
# 系列 label 颜色 Optional[str]
color = None,
# 饼图的半径，数组的第一项是内半径，第二项是外半径
# 默认设置成百分比，相对于容器高宽中较小的一项的一半
# Optional[Sequence]
radius = None,
# 饼图的中心（圆心）坐标，数组的第一项是横坐标，第二项是纵坐标
# 默认设置成百分比，设置成百分比时第一项是相对于容器宽度，第二项是相对于容器高度
# Optional[Sequence]
center = None,
# 是否展示成南丁格尔图，通过半径区分数据大小，有'radius'和'area'两种模式。
# radius：扇区圆心角展现数据的百分比，半径展现数据的大小
# area：所有扇区圆心角相同，仅通过半径展现数据大小
# Optional[str]
rosetype = None,
# 饼图的扇区是否是顺时针排布。
is_clockwise = True,
# 标签配置项，参考 `series_options.LabelOpts`
label_opts = opts.LabelOpts(),
# 提示框组件配置项，参考 `series_options.TooltipOpts`
tooltip_opts = None,
# 图元样式配置项，参考 `series_options.ItemStyleOpts`
itemstyle_opts = None,
# 可以定义 data 的哪个维度被编码成什么。
# types.Union[types.JSFunc, dict, None]
encode = None,
)
# 全局配置项
# 设置标题
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-基本示例"))
# 系统配置项
# 设置标签
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
.render("pie_base.html")
)
2、环装图
<br />
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.globals import ThemeType
from pyecharts.faker import Faker
c = (
Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.MACARONS))
.add(
"",
[list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())],
# 饼图的半径，数组的第一项是内半径，第二项是外半径
# 默认设置成百分比，相对于容器高宽中较小的一项的一半
radius=["40%", "75%"],
)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-Radius"),
legend_opts=opts.LegendOpts(
orient="vertical", #图例垂直放置
pos_top="15%",# 图例位置调整
pos_left="2%"),
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
.render("pie_radius.html")
)
3、富文本
<br />
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts.globals import ThemeType
c = (
Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.MACARONS))
.add(
"", # 系列名称
# 系列数据项，格式为 [(key1, value1), (key2, value2)]
[list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())],
# 饼图的半径，数组的第一项是内半径，第二项是外半径
# 默认设置成百分比，相对于容器高宽中较小的一项的一半
radius=["40%", "55%"],
#标签配置项
label_opts=opts.LabelOpts(
# position 标签的位置
position="outside",
# 回调函数，回调函数格式：
# (params: Object|Array) => string
# 设置标签的显示样式
formatter="{a|{a}}{abg|}\n{hr|}\n {b|{b}: }{c} {per|{d}%} ",
# 背景颜色
background_color="#eee",
# 边框颜色
border_color="#aaa",
# 边框宽度
border_width=1,
# 边框四角弧度
border_radius=4,
rich={
"a": {"color": "#999",
"lineHeight": 22,
"align": "center" #对齐方式
},
"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
},
#百分比
"per": {
"color": "#eee", #字体颜色
"backgroundColor": "#334455", #背景颜色
"padding": [2, 4],
"borderRadius": 2,
},
},
),
)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-富文本示例"))
.render("pie_rich_label.html")
)
代码来自：<a href="https://blog.csdn.net/qq_42374697/article/details/105875185" target="_blank" rel="noopener noreferrer">[pyecharts学习笔记]——Pie饼图</a>