100天精通Python（可视化篇）——第105天：Pyecharts绘制多种炫酷极坐标系参数说明+代码实战

文章目录

• 专栏导读
• 一、极坐标系介绍
• • 1. 极坐标系是什么？
  • 2. 极坐标系的应用场景？
• 二、极坐标系配置选项
• • 1. 导包
  • 2. add函数
• 三、极坐标系实战
• • 1. 极坐标系+折线图
  • 2. 极坐标系+散点图
  • 3. 极坐标系+涟漪散点图
  • 4. 极坐标系+饼图
  • 5. 极坐标系+柱状图
• 书籍推荐（包邮送书）

专栏导读

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一、极坐标系介绍

1. 极坐标系是什么？

极坐标系是一种表示平面上点位置的坐标系统，其中点的位置由极径和极角两个参数确定。

在极坐标系中，每个点的位置由两个值确定：极径和极角。极径表示点到原点的距离，而极角表示点与正轴之间的夹角。

通常，极径用正数表示，表示点与原点的距离，可以是任意非负实数。而极角通常用弧度制表示，表示从正极轴（通常是x轴）逆时针旋转的角度。极角的范围通常是[0, 2π]，表示一个完整的圆周。

极坐标系常用于描述圆形、环形和对称图形等，尤其适用于表示周期性的数据。与直角坐标系不同，极坐标系更加直观，并且可以提供更多的信息，如点到原点的距离和角度。

在绘图中，极坐标系可以用来绘制极坐标图，其中数据点的位置由极径和极角确定。极坐标图通常以极径为半径，在极角方向上绘制数据点，形成一个圆形或扇形的图形。

2. 极坐标系的应用场景？

极坐标系在许多领域中都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

1. 物理学：极坐标系在物理学中常用于描述旋转和循环运动的物体，如天体运动、机械振动等。

2. 工程学：极坐标系在工程学中常用于描述圆形或对称结构的设计和分析，如天线辐射图、声波传播图等。

3. 地理学：极坐标系在地理学中常用于描述地球表面的位置和方向，如经纬度坐标系就是一种极坐标系。

4. 数学：极坐标系在数学中用于简化某些问题的计算和分析，如复数的表示和运算、曲线的参数方程等。

5. 数据可视化：极坐标系在数据可视化中常用于展示周期性数据的变化趋势，如气象数据的季节变化、股票价格的周期性波动等。

6. 图形绘制：极坐标系在绘图中常用于绘制极坐标图，如雷达图、极坐标柱状图等，用于展示多个数据维度之间的关系。

总的来说，极坐标系的应用场景涵盖了物理学、工程学、地理学、数学、数据可视化和图形绘制等领域，用于描述旋转和循环运动、圆形或对称结构、地球表面位置、复数运算、周期性数据和多维数据关系等。

二、极坐标系配置选项

1. 导包

from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Polar

2. add函数

def add(    self,    series_name: str,  # 系列名称，用于标识不同的数据系列    data: types.Sequence,  # 数据序列，包含要绘制的数据点    *,    type_: str = "line",  # 系列类型，默认为线图    symbol: types.Optional[str] = None,  # 标记点的样式，默认为None    symbol_size: types.Numeric = 4,  # 标记点的大小，默认为4    stack: types.Optional[str] = None,  # 数据堆叠的分组，默认为None    center: types.Optional[types.Sequence] = None,  # 极坐标系的中心点，默认为None    label_opts: types.Label = opts.LabelOpts(is_show=False),  # 标签的设置，默认不显示    areastyle_opts: types.AreaStyle = opts.AreaStyleOpts(),  # 区域样式的设置，默认为空    effect_opts: types.Effect = opts.EffectOpts(),  # 特效的设置，默认为空    tooltip_opts: types.Tooltip = None,  # 提示框的设置，默认为None    itemstyle_opts: types.ItemStyle = None,  # 数据项样式的设置，默认为None)

上述代码是一个函数的定义，其中给每行代码添加了注释。这个函数用于在图表中添加一个数据系列，具体参数和注释如下：

• series_name: str: 系列名称，用于标识不同的数据系列。
• data: types.Sequence: 数据序列，包含要绘制的数据点。
• type_: str = "line": 系列类型，默认为线图。
• symbol: types.Optional[str] = None: 标记点的样式，默认为None。
• symbol_size: types.Numeric = 4: 标记点的大小，默认为4。
• stack: types.Optional[str] = None: 数据堆叠的分组，默认为None。
• center: types.Optional[types.Sequence] = None: 极坐标系的中心点，默认为None。
• label_opts: types.Label = opts.LabelOpts(is_show=False): 标签的设置，默认不显示。
• areastyle_opts: types.AreaStyle = opts.AreaStyleOpts(): 区域样式的设置，默认为空。
• effect_opts: types.Effect = opts.EffectOpts(): 特效的设置，默认为空。
• tooltip_opts: types.Tooltip = None: 提示框的设置，默认为None。
• itemstyle_opts: types.ItemStyle = None: 数据项样式的设置，默认为None。

三、极坐标系实战

1. 极坐标系+折线图

以下代码将绘制一个普通极坐标系图表，其中data变量包含了一组数据，每个数据点由角度、半径和标签组成。图表将显示这些数据点，并在图表中心绘制角度轴：

from pyecharts import options as opts  # 导入pyecharts的配置模块from pyecharts.charts import Polar  # 导入极坐标系图表模块data = [    (10, 50, "A"),  # 数据点1，包含极径、极角和标签    (20, 60, "B"),  # 数据点2，包含极径、极角和标签    (30, 70, "C"),  # 数据点3，包含极径、极角和标签    (40, 80, "D"),  # 数据点4，包含极径、极角和标签    (50, 90, "E"),  # 数据点5，包含极径、极角和标签]c = (    Polar()  # 创建一个极坐标系图表对象    .add_schema(angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts(data=data, type_="value"))  # 设置角度轴参数    .add("data", data)  # 添加数据系列    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="极坐标系+折线图"))  # 设置全局参数，如标题)c.render("极坐标系+折线图.html")  # 将图表渲染为HTML文件c.render_notebook()  # 在Notebook中显示图表

运行结果：

2. 极坐标系+散点图

以下代码将绘制一个极坐标系与散点图相结合的图表，其中data变量包含了一组数据，每个数据点由极径和极角组成。图表将在极坐标系上绘制这些数据点，以散点图的形式展示：

from pyecharts import options as opts  # 导入pyecharts的配置模块from pyecharts.charts import Polar  # 导入极坐标系图表模块import random  # 导入random模块，用于生成随机数data = [(i, random.randint(1, 100)) for i in range(101)]  # 生成包含101个数据点的列表，每个数据点由极径和随机生成的极角组成c = (    Polar()  # 创建一个极坐标系图表对象    .add_schema(angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts())  # 设置角度轴的参数    .add(        "data",        data,        type_="scatter",        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),    )  # 添加散点图的数据系列，设置散点图的类型和标签参数    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="极坐标系+散点图"))  # 设置全局参数，如标题)c.render("极坐标系+散点图.html")  # 将图表渲染为HTML文件c.render_notebook()  # 在Notebook中显示图表

运行结果：

3. 极坐标系+涟漪散点图

涟漪散点图和普通散点图的区别在于type_="effectScatter"，然后再.add()方法添加effect_opts=opts.EffectOpts(scale=10, period=5)设置涟漪散点图的类型和特效参数：

from pyecharts import options as opts  # 导入pyecharts的配置模块from pyecharts.charts import Polar  # 导入极坐标系图表模块import random  # 导入random模块，用于生成随机数data = [(i, random.randint(1, 100)) for i in range(101)]  # 生成包含101个数据点的列表，每个数据点由极径和随机生成的极角组成c = (    Polar()  # 创建一个极坐标系图表对象    .add_schema(angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts())  # 设置角度轴的参数    .add(        "data",        data,        type_="effectScatter",        effect_opts=opts.EffectOpts(scale=10, period=5),        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),    )  # 添加涟漪散点图的数据系列，设置涟漪散点图的类型和特效参数    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="极坐标系+涟漪散点图"))  # 设置全局参数，如标题)c.render("极坐标系+涟漪散点图.html")  # 将图表渲染为HTML文件c.render_notebook()  # 在Notebook中显示图表

运行结果：

4. 极坐标系+饼图

以下代码是绘制极坐标系与饼图相结合的示例代码，给每行代码添加了注释。这段代码的功能是创建一个极坐标系图表对象，使用.add_schema()方法设置角度轴的参数，使用.add()方法添加多个数据系列，每个数据系列都是柱状图类型，并设置堆叠分组。我们还使用了Faker模块生成了一个虚假的星期数据，作为角度轴的数据。最后使用.set_global_opts()方法设置图表的标题等全局参数。

from pyecharts import options as opts  # 导入pyecharts的配置模块from pyecharts.charts import Polar  # 导入极坐标系图表模块from pyecharts.faker import Faker  # 导入Faker模块，用于生成虚假数据c = (    Polar()  # 创建一个极坐标系图表对象    .add_schema(angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts(data=Faker.week, type_="category"))  # 设置角度轴的参数    .add("A", [1, 2, 3, 4, 3, 5, 1], type_="bar", stack="stack0")  # 添加数据系列A，设置柱状图的类型和堆叠分组    .add("B", [2, 4, 6, 1, 2, 3, 1], type_="bar", stack="stack0")  # 添加数据系列B，设置柱状图的类型和堆叠分组    .add("C", [1, 2, 3, 4, 1, 2, 5], type_="bar", stack="stack0")  # 添加数据系列C，设置柱状图的类型和堆叠分组    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="极坐标系+饼图"))  # 设置全局参数，如标题)c.render("极坐标系+饼图.html")  # 将图表渲染为HTML文件c.render_notebook()  # 在Notebook中显示图表

运行结果：

5. 极坐标系+柱状图

以下代码是绘制极坐标系与柱状图相结合的示例代码，给每行代码添加了注释。这段代码的功能是创建一个极坐标系图表对象，使用.add_schema()方法设置半径轴和角度轴的参数，半径轴使用Faker.week生成星期数据作为数据，角度轴设置逆时针方向和最大值为10。然后使用.add()方法添加柱状图的数据系列，并设置柱状图的类型为"bar"。接着使用.set_global_opts()方法设置图表的标题等全局参数，使用.set_series_opts()方法设置数据系列的标签参数，显示标签。

from pyecharts import options as opts  # 导入pyecharts的配置模块from pyecharts.charts import Polar  # 导入极坐标系图表模块from pyecharts.faker import Faker  # 导入Faker模块，用于生成虚假数据c = (    Polar()  # 创建一个极坐标系图表对象    .add_schema(        radiusaxis_opts=opts.RadiusAxisOpts(data=Faker.week, type_="category"),  # 设置半径轴的参数，使用Faker.week生成星期数据作为半径轴的数据        angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts(is_clockwise=True, max_=10),  # 设置角度轴的参数，设置逆时针方向和最大值为10    )    .add("A", [1, 2, 3, 4, 3, 5, 1], type_="bar")  # 添加数据系列A，绘制柱状图    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="极坐标系+柱状图"))  # 设置全局参数，如标题    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))  # 设置数据系列的标签参数，显示标签)c.render("极坐标系+柱状图.html")  # 将图表渲染为HTML文件c.render_notebook()  # 在Notebook中显示图表

运行结果：

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