《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts》之雷达图

《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts》之雷达图

11.5.2  不同区域销售业绩的比较

为了分析该企业的商品在不同区域的销售业绩情况,绘制了销售额的雷达图,Python代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-

 

#声明Notebook类型,必须在引入pyecharts.charts等模块前声明

from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType

CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.JUPYTER_LAB

from pyecharts import options as opts

from pyecharts.charts import Page, Radar

from impala.dbapi import connect

 

#连接Hadoop数据库

v1 = []

v2 = []

v3 = []

conn = connect(host='192.168.1.7', port=10000, database='sales',auth_mechanism='NOSASL',user='root')

cursor = conn.cursor()

 

#读取Hadoop表数据

sql_num = "SELECT region,ROUND(SUM(sales)/10000,2),ROUND(SUM(profit)/10000,2) FROM orders WHERE dt=2019 GROUP BY region"

cursor.execute(sql_num)

sh = cursor.fetchall()

for s in sh:

    v1.append(s[0])

    v2.append(s[1])

    v3.append(s[2])

 

#画雷达图

def radar_base() -> Radar:

    c = (

        Radar()

        .add_schema(

            schema=[

                opts.RadarIndicatorItem(name="华东", max_=200),

                opts.RadarIndicatorItem(name="华南", max_=200),

                opts.RadarIndicatorItem(name="东北", max_=200),

                opts.RadarIndicatorItem(name="中南", max_=200),

                opts.RadarIndicatorItem(name="西南", max_=200),

                opts.RadarIndicatorItem(name="西北", max_=200),

            ]

        )

        .add("销售额", [v2])

        .add("利润额", [v3])

        .set_global_opts(

            title_opts=opts.TitleOpts(title="区域销售额与利润额的比较分析", subtitle="2019年企业经营状况"),

            legend_opts=opts.LegendOpts(selected_mode="single"),

            toolbox_opts=opts.ToolboxOpts()

        )

        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))

    )

    return c

 

#第一次渲染时候调用load_javasrcript文件

radar_base().load_javascript()

#展示数据可视化图表

radar_base().render_notebook()

在Jupyter lab中运行上述代码,生成如图11-5所示的雷达图。

《Python数据可视化之Matplotlib与Pyecharts》之雷达图

图11-5  雷达图