软件测试|Python数据可视化神器——pyecharts教程（十一）
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使用 Pyecharts 绘制仪表图 —— 数据可视化的高级展示
仪表图介绍
仪表图是一种数据可视化图标，类似汽车仪表盘的仪表，于以图表、表格、指标等形式展示关键数据和指标，以便用户能够快速了解和分析数据的状态、趋势和关联关系，它通常以仪表盘的形式呈现。
仪表盘图提供直观、简洁和易于理解的数据展示，帮助我们快速捕捉到关键信息和洞察。通过仪表盘图，可以实时监测业务指标、数据趋势和关键绩效指标，更便于我们做出快速的决策。
Pyecharts作为数据可视化的神器，当然也能绘制仪表图，本文就来介绍一下如何使用Pyecharts来绘制仪表图。
仪表图类基础配置
- 导包
在Pyecharts中，每一种图都有不同的类，仪表图也不例外，仪表图的类为Gauge，现在我们来进行导包，这是绘制仪表图的第一步：
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Gauge- add函数配置
我们在导入类之后，接下来就需要考虑对仪表图进行具体的配置，add函数是我们对仪表图进行配置的函数，我们可以使用不同的参数对仪表图进行设置，通过查看源码，我们可以发现参数说明如下：
def add(
self,
series_name: str, # 系列名称，字符串类型
data_pair: types.Sequence, # 数据对，序列类型
*,
min_: types.Numeric = 0, # 最小值，默认为0
max_: types.Numeric = 100, # 最大值，默认为100
split_number: types.Numeric = 10, # 分割段数，默认为10
center: types.Sequence = None, # 中心位置，默认为空
radius: types.Union[types.Numeric, str] = "75%", # 半径，默认为"75%"
start_angle: types.Numeric = 225, # 起始角度，默认为225
end_angle: types.Numeric = -45, # 结束角度，默认为-45
is_clock_wise: bool = True, # 是否顺时针，默认为True
title_label_opts: types.GaugeTitle = opts.GaugeTitleOpts( # 仪表盘标题配置，默认为指定的配置
offset_center=["0%", "20%"],
),
detail_label_opts: types.GaugeDetail = opts.GaugeDetailOpts( # 仪表盘详细标签配置，默认为指定的配置
formatter="{value}%",
offset_center=["0%", "40%"],
),
progress: types.GaugeProgress = opts.GaugeProgressOpts(), # 仪表盘进度配置，默认为指定的配置
pointer: types.GaugePointer = opts.GaugePointerOpts(), # 仪表盘指针配置，默认为指定的配置
anchor: types.GaugeAnchor = opts.GaugeAnchorOpts(), # 仪表盘锚点配置，默认为指定的配置
tooltip_opts: types.Tooltip = None, # 提示框配置，默认为空
axisline_opts: types.AxisLine = None, # 坐标轴线配置，默认为空
axistick_opts: types.AxisTick = None, # 坐标轴刻度配置，默认为空
axislabel_opts: types.AxisLabel = None, # 坐标轴标签配置，默认为空
itemstyle_opts: types.ItemStyle = None, # 数据项样式配置，默认为空
)绘图实战
- 绘制基础仪表图
我们将演示如何创建一个简单的仪表图。假设我们要显示某个电池的电量百分比，代码如下：
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Gauge
gauge = (
Gauge()
.add("", [("电量", 80)]) # 标题和数据
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="电池电量仪表图"))
)
gauge.render("basic_gauge.html")运行脚本，在浏览器中打开生成的html文件，如下：
- 仪表图的定制和美化
上面我们只是绘制了一个基础的仪表图，但是在实际生活中，比如汽车的仪表盘，对于速度是有不一样的颜色表示的，比如靠近极速的刻度为红色，比如字体可以进行修改等，现在我们来对仪表盘进行优化。
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Gauge
gauge = (
Gauge()
.add("", [("电量", 80)], split_number=5)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="电池电量仪表图", subtitle="示例"),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False),
)
.set_series_opts(
axisline_opts=opts.AxisLineOpts(
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(
color=[[0.2, "#c23531"], [0.8, "#63869e"], [1, "#91c7ae"]],
width=30,
)
),
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(
is_show=True,
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=3, color="auto"),
),
)
)
gauge.render("customized_gauge.html")这个示例中，我们添加了标题和子标题，隐藏了图例，更改了仪表盘的颜色，并调整了刻度线的样式，运行脚本，生成的HTML文件，在浏览器中打开如下图：
总结
使用 Pyecharts 绘制仪表图是一种强大的数据可视化方式，可用于直观地展示单一指标的数据。本文介绍了如何开始使用 Pyecharts 创建基本的仪表图，并演示了如何定制和美化它以适应我们的需求。通过深入了解 Pyecharts 的功能和选项，我们可以创建令人印象深刻的仪表图，从而更好地传达和分享数据分析的结果。开始使用 Pyecharts，让数据更具有说服力和吸引力！
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