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add new charts type Boxplot

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chenjiandongx 2017-08-23 22:27:11 +08:00
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3
changelog.md
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@ -9,6 +9,9 @@
* version 0.2.0
* 新增 datazoom_xaxis_index, datazoom_yaxis_index，可使 datazoom 组件同时控制多个 x y 轴。
* 提供 jupyter-notebook 中的 js host 选项，用户可自行决定使用本地后者网络 js 文件，方便转移 notebook 时保证图形可正常显示
* 修改 Flask&Django 模板，加载文件的体积大大减小，出图速度更快。
* 新增图形种类 Boxplot（箱形图）
* version 0.1.9.7（当前版本）
* 修复 requirements.txt 中 jupyter-pip 版本过旧问题

198
docs/zh-cn/documentation.md
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@ -15,11 +15,12 @@ pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。实际上就是 Echart
* grid3D：3D笛卡尔坐标系组配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
* axis3D：3D 笛卡尔坐标系 X，Y，Z 轴配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
* visualMap：是视觉映射组件，用于进行『视觉编码』，也就是将数据映射到视觉元素（视觉通道）
* tooltip：提示框组件，用于移动或点击鼠标时弹出数据内容
* toolNote：提示框组件，用于移动或点击鼠标时弹出数据内容
* [图表详细](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/docs/zh-cn/documentation.md#图表详细)
* Bar（柱状图/条形图）
* Bar3D（3D 柱状图）
* Boxplot（箱形图）
* EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）
* Funnel（漏斗图）
* Gauge（仪表盘）
@ -63,7 +64,7 @@ bar.render()
```
![guide-0](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/images/guide-0.png)
**Tip：** 可以按右边的下载按钮将图片下载到本地
**Note：** 可以按右边的下载按钮将图片下载到本地
* ```add()```
主要方法，用于添加图表的数据和设置各种配置项
@ -120,9 +121,9 @@ $ jupyter nbextensions install echarts --user
$ jupyter nbextension uninstall echarts --user
```
#### jupyter-notebook输出问题
#### jupyter-notebook 输出问题
自0.1.9.7起，pyecharts已经进入全部离线模式，也就是没有网络，也能画图。jupyter notebook输出后，你的notebook离开了jupyter环境，图片就不能显示了。
自 0.1.9.7 起，pyecharts 已经进入全部离线模式，也就是没有网络，也能画图。jupyter notebook 输出后，你的 notebook 离开了本地 jupyter 环境，图片就不能显示了。
为了解决这个问题，再画图之前，你可以多加两个语句：
```python
@ -133,9 +134,9 @@ online()
...
```
这样，所有的脚本会从http://chfw.github.io/jupyter-echarts/echarts下载。如果你联不上github, 你
可以先把https://github.com/chfw/jupyter-echarts克隆一下。然后在你自己的服务器上，把整个
echarts挂上去。比如，我可以这样简单地做一下：
这样，所有的脚本会从 http://chfw.github.io/jupyter-echarts/echarts 下载。如果你联不上 Github, 你可以先把 https://github.com/chfw/jupyter-echarts 克隆一下。然后在你自己的服务器上，把整个 echarts 挂上去。
下面我简单示范一下
```
$ cd jupyter-echarts/echarts
@ -186,7 +187,7 @@ cast(seq)
如果使用的是 Numpy 或者 Pandas，0.1.9.2 以前提供的 ```pdcast(pddata)``` 和 ``` npcast(npdata)``` 两个方法在 0.1.9.3 之后不需再用了。0.1.9.3 开始内部已经封装了处理逻辑，直接调用 index 和 values 属性即可。
**当然你也可以采用更加酷炫的方式，使用 Jupyter Notebook 来展示图表，matplotlib 有的，pyecharts 也会有的**
**Tip：** 从 0.1.9.2 版本开始，废弃 ```render_notebook()``` 方法，现已采用更加 pythonic 的做法。直接调用本身实例就可以了。
**Note：** 从 0.1.9.2 版本开始，废弃 ```render_notebook()``` 方法，现已采用更加 pythonic 的做法。直接调用本身实例就可以了。
比如这样
@ -228,8 +229,8 @@ cast(seq)
副标题文本字体大小，默认为 12
* background_color -> str
画布背景颜色，默认为 '#fff'
* is_grid -> bool
是否使用 grid 组件，grid 组件用于并行显示图表。具体实现参见 [用户自定义](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/docs/zh-cn/documentation.md#用户自定义)
* jshost-> str
自定义每个实例的 JavaScript host
# 通用配置项
@ -355,7 +356,7 @@ cast(seq)
* 地图 : {a}（系列名称），{b}（区域名称），{c}（合并数值）, {d}（无）
* 饼图、仪表盘、漏斗图: {a}（系列名称），{b}（数据项名称），{c}（数值）, {d}（百分比）
**Tip：** is_random 可随机打乱图例颜色列表，算是切换风格？建议试一试！
**Note：** is_random 可随机打乱图例颜色列表，算是切换风格？建议试一试！
**lineStyle：带线图形的线的风格选项(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)**
@ -463,7 +464,7 @@ cast(seq)
是否显示拖拽用的手柄（手柄能拖拽调整选中范围）。默认为 True
**tooltip：提示框组件，用于移动或点击鼠标时弹出数据内容**
**toolNote：提示框组件，用于移动或点击鼠标时弹出数据内容**
* tooltip_tragger -> str
触发类型。默认为 'item'
@ -524,7 +525,7 @@ bar.add("商家B", attr, v2, is_stack=True)
bar.render()
```
![bar-0](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/images/bar-0.gif)
**Tip：** 全局配置项要在最后一个 ```add()``` 上设置，否侧设置会被冲刷掉。
**Note：** 全局配置项要在最后一个 ```add()``` 上设置，否侧设置会被冲刷掉。
```python
from pyecharts import Bar
@ -579,7 +580,7 @@ bar.render()
```
![bar-5](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/images/bar-5.gif)
**Tip：** datazoom 适合所有平面直角坐标系图形，也就是(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)
**Note：** datazoom 适合所有平面直角坐标系图形，也就是(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)
当 x 轴或者 y 轴的标签因为过于密集而导致全部显示出来会重叠的话，可采用使标签旋转的方法。
```python
@ -591,8 +592,8 @@ bar.render()
```
![bar-6](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/images/bar-6.png)
**Tip：** 可通过设置 xaxis_min/xaxis_max/yaxis_min/yaxis_max 来调整 x 轴和 y 轴上的最大最小值。针对数值轴有效！
**Tip：** 可以通过 label_color 来设置柱状的颜色，如 ['#eee', '#000']，所有的图表类型的图例颜色都可通过 label_color 来修改。
**Note：** 可通过设置 xaxis_min/xaxis_max/yaxis_min/yaxis_max 来调整 x 轴和 y 轴上的最大最小值。针对数值轴有效！
**Note：** 可以通过 label_color 来设置柱状的颜色，如 ['#eee', '#000']，所有的图表类型的图例颜色都可通过 label_color 来修改。
## Bar3D（3D 柱状图）
@ -623,30 +624,40 @@ from pyecharts import Bar3D
bar3d = Bar3D("3D 柱状图示例", width=1200, height=600)
x_axis = ["12a", "1a", "2a", "3a", "4a", "5a", "6a", "7a", "8a", "9a", "10a", "11a",
"12p", "1p", "2p", "3p", "4p", "5p", "6p", "7p", "8p", "9p", "10p", "11p"]
y_aixs = ["Saturday", "Friday", "Thursday", "Wednesday", "Tuesday", "Monday", "Sunday"]
data = [[0, 0, 5], [0, 1, 1], [0, 2, 0], [0, 3, 0], [0, 4, 0], [0, 5, 0], [0, 6, 0], [0, 7, 0],
[0, 8, 0],[0, 9, 0], [0, 10, 0], [0, 11, 2], [0, 12, 4], [0, 13, 1], [0, 14, 1], [0, 15, 3],
[0, 16, 4], [0, 17, 6], [0, 18, 4], [0, 19, 4], [0, 20, 3], [0, 21, 3], [0, 22, 2], [0, 23, 5],
[1, 0, 7], [1, 1, 0], [1, 2, 0], [1, 3, 0], [1, 4, 0], [1, 5, 0], [1, 6, 0], [1, 7, 0], [1, 8, 0],
[1, 9, 0], [1, 10, 5], [1, 11, 2], [1, 12, 2], [1, 13, 6], [1, 14, 9], [1, 15, 11], [1, 16, 6], [1, 17, 7],
[1, 18, 8], [1, 19, 12], [1, 20, 5], [1, 21, 5], [1, 22, 7], [1, 23, 2], [2, 0, 1], [2, 1, 1],
[2, 2, 0], [2, 3, 0], [2, 4, 0], [2, 5, 0], [2, 6, 0], [2, 7, 0], [2, 8, 0], [2, 9, 0], [2, 10, 3],
[2, 11, 2], [2, 12, 1], [2, 13, 9], [2, 14, 8], [2, 15, 10], [2, 16, 6], [2, 17, 5], [2, 18, 5],
[2, 19, 5], [2, 20, 7], [2, 21, 4], [2, 22, 2], [2, 23, 4], [3, 0, 7], [3, 1, 3], [3, 2, 0], [3, 3, 0],
[3, 4, 0], [3, 5, 0], [3, 6, 0], [3, 7, 0], [3, 8, 1], [3, 9, 0], [3, 10, 5], [3, 11, 4], [3, 12, 7],
[3, 13, 14], [3, 14, 13], [3, 15, 12], [3, 16, 9], [3, 17, 5], [3, 18, 5], [3, 19, 10], [3, 20, 6],
[3, 21, 4], [3, 22, 4], [3, 23, 1], [4, 0, 1], [4, 1, 3], [4, 2, 0], [4, 3, 0], [4, 4, 0], [4, 5, 1],
[4, 6, 0], [4, 7, 0], [4, 8, 0], [4, 9, 2], [4, 10, 4], [4, 11, 4], [4, 12, 2], [4, 13, 4], [4, 14, 4],
[4, 15, 14], [4, 16, 12], [4, 17, 1], [4, 18, 8], [4, 19, 5], [4, 20, 3], [4, 21, 7], [4, 22, 3],
[4, 23, 0], [5, 0, 2], [5, 1, 1], [5, 2, 0], [5, 3, 3], [5, 4, 0], [5, 5, 0], [5, 6, 0], [5, 7, 0],
[5, 8, 2], [5, 9, 0], [5, 10, 4], [5, 11, 1], [5, 12, 5], [5, 13, 10], [5, 14, 5], [5, 15, 7], [5, 16, 11],
[5, 17, 6], [5, 18, 0], [5, 19, 5], [5, 20, 3], [5, 21, 4], [5, 22, 2], [5, 23, 0], [6, 0, 1], [6, 1, 0],
[6, 2, 0], [6, 3, 0], [6, 4, 0], [6, 5, 0], [6, 6, 0], [6, 7, 0], [6, 8, 0], [6, 9, 0], [6, 10, 1],
[6, 11, 0], [6, 12, 2], [6, 13, 1], [6, 14, 3], [6, 15, 4], [6, 16, 0], [6, 17, 0], [6, 18, 0], [6, 19, 0],
[6, 20, 1], [6, 21, 2], [6, 22, 2], [6, 23, 6]]
y_axis = ["Saturday", "Friday", "Thursday", "Wednesday", "Tuesday", "Monday", "Sunday"]
data = [
[0, 0, 5], [0, 1, 1], [0, 2, 0], [0, 3, 0], [0, 4, 0], [0, 5, 0],
[0, 6, 0], [0, 7, 0], [0, 8, 0], [0, 9, 0], [0, 10, 0], [0, 11, 2],
[0, 12, 4], [0, 13, 1], [0, 14, 1], [0, 15, 3], [0, 16, 4], [0, 17, 6],
[0, 18, 4], [0, 19, 4], [0, 20, 3], [0, 21, 3], [0, 22, 2], [0, 23, 5],
[1, 0, 7], [1, 1, 0], [1, 2, 0], [1, 3, 0], [1, 4, 0], [1, 5, 0],
[1, 6, 0], [1, 7, 0], [1, 8, 0], [1, 9, 0], [1, 10, 5], [1, 11, 2],
[1, 12, 2], [1, 13, 6], [1, 14, 9], [1, 15, 11], [1, 16, 6], [1, 17, 7],
[1, 18, 8], [1, 19, 12], [1, 20, 5], [1, 21, 5], [1, 22, 7], [1, 23, 2],
[2, 0, 1], [2, 1, 1], [2, 2, 0], [2, 3, 0], [2, 4, 0], [2, 5, 0],
[2, 6, 0], [2, 7, 0], [2, 8, 0], [2, 9, 0], [2, 10, 3], [2, 11, 2],
[2, 12, 1], [2, 13, 9], [2, 14, 8], [2, 15, 10], [2, 16, 6], [2, 17, 5],
[2, 18, 5], [2, 19, 5], [2, 20, 7], [2, 21, 4], [2, 22, 2], [2, 23, 4],
[3, 0, 7], [3, 1, 3], [3, 2, 0], [3, 3, 0], [3, 4, 0], [3, 5, 0],
[3, 6, 0], [3, 7, 0], [3, 8, 1], [3, 9, 0], [3, 10, 5], [3, 11, 4],
[3, 12, 7], [3, 13, 14], [3, 14, 13], [3, 15, 12], [3, 16, 9], [3, 17, 5],
[3, 18, 5], [3, 19, 10], [3, 20, 6], [3, 21, 4], [3, 22, 4], [3, 23, 1],
[4, 0, 1], [4, 1, 3], [4, 2, 0], [4, 3, 0], [4, 4, 0], [4, 5, 1],
[4, 6, 0], [4, 7, 0], [4, 8, 0], [4, 9, 2], [4, 10, 4], [4, 11, 4],
[4, 12, 2], [4, 13, 4], [4, 14, 4], [4, 15, 14], [4, 16, 12], [4, 17, 1],
[4, 18, 8], [4, 19, 5], [4, 20, 3], [4, 21, 7], [4, 22, 3], [4, 23, 0],
[5, 0, 2], [5, 1, 1], [5, 2, 0], [5, 3, 3], [5, 4, 0], [5, 5, 0],
[5, 6, 0], [5, 7, 0], [5, 8, 2], [5, 9, 0], [5, 10, 4], [5, 11, 1],
[5, 12, 5], [5, 13, 10], [5, 14, 5], [5, 15, 7], [5, 16, 11], [5, 17, 6],
[5, 18, 0], [5, 19, 5], [5, 20, 3], [5, 21, 4], [5, 22, 2], [5, 23, 0],
[6, 0, 1], [6, 1, 0], [6, 2, 0], [6, 3, 0], [6, 4, 0], [6, 5, 0],
[6, 6, 0], [6, 7, 0], [6, 8, 0], [6, 9, 0], [6, 10, 1], [6, 11, 0],
[6, 12, 2], [6, 13, 1], [6, 14, 3], [6, 15, 4], [6, 16, 0], [6, 17, 0],
[6, 18, 0], [6, 19, 0], [6, 20, 1], [6, 21, 2], [6, 22, 2], [6, 23, 6]
]
range_color = ['#313695', '#4575b4', '#74add1', '#abd9e9', '#e0f3f8', '#ffffbf',
'#fee090', '#fdae61', '#f46d43', '#d73027', '#a50026']
bar3d.add("", x_axis, y_aixs, [[d[1], d[0], d[2]] for d in data], is_visualmap=True,
bar3d.add("", x_axis, y_axis, [[d[1], d[0], d[2]] for d in data], is_visualmap=True,
visual_range=[0, 20], visual_range_color=range_color, grid3d_width=200, grid3d_depth=80)
bar3d.render()
```
@ -657,7 +668,7 @@ data 中，如 [1, 2, 3] 表示 x 轴的索引为 1，即 "1a"；y 轴的索引
设置 ``` grid3d_shading``` 可以让柱状更真实
```python
bar3d = Bar3D("3D 柱状图示例", width=1200, height=600)
bar3d.add("", x_axis, y_aixs, [[d[1], d[0], d[2]] for d in data], is_visualmap=True,
bar3d.add("", x_axis, y_axis, [[d[1], d[0], d[2]] for d in data], is_visualmap=True,
visual_range=[0, 20], visual_range_color=range_color, grid3d_width=200, grid3d_depth=80,
grid3d_shading='lambert')
bar3d.render()
@ -667,7 +678,7 @@ bar3d.render()
设置 ```is_grid3d_rotate``` 启动自动旋转功能
```python
bar3d = Bar3D("3D 柱状图示例", width=1200, height=600)
bar3d.add("", x_axis, y_aixs, [[d[1], d[0], d[2]] for d in data], is_visualmap=True,
bar3d.add("", x_axis, y_axis, [[d[1], d[0], d[2]] for d in data], is_visualmap=True,
visual_range=[0, 20], visual_range_color=range_color, grid3d_width=200, grid3d_depth=80,
is_grid3d_rotate=True)
bar3d.render()
@ -677,14 +688,77 @@ bar3d.render()
设置 ``` grid3d_rotate_speed``` 调节旋转速度
```python
bar3d = Bar3D("3D 柱状图示例", width=1200, height=600)
bar3d.add("", x_axis, y_aixs, [[d[1], d[0], d[2]] for d in data], is_visualmap=True,
bar3d.add("", x_axis, y_axis, [[d[1], d[0], d[2]] for d in data], is_visualmap=True,
visual_range=[0, 20], visual_range_color=range_color, grid3d_width=200, grid3d_depth=80,
is_grid3d_rotate=True, grid3d_rotate_speed=180)
bar3d.render()
```
![bar3D-3](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/images/bar3D-3.gif)
**Tip：** 关于 gird3D 部分的设置，请参照通用配置项中的介绍 [通用配置项](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/docs/zh-cn/documentation.md#通用配置项)
**Note：** 关于 gird3D 部分的设置，请参照通用配置项中的介绍 [通用配置项](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/docs/zh-cn/documentation.md#通用配置项)
## Boxplot（箱形图）
> 箱形图是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。它能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数、下四分位数及上四分位数。
Boxplot.add() 方法签名
```python
add(name, x_axis, y_axis, **kwargs)
```
* name -> str
图例名称
* x_axis -> list
x 坐标轴数据
* y_axis -> [list],包含列表的列表
y 坐标轴数据，二维数组的每一数组项（上例中的每行）是渲染一个 box，它含有五个量值，依次是：
[min, Q1, median (or Q2), Q3, max]
可自行计算出所需五个数值，也可通过内置 `prepare_data()` 转换，`prepare_data()` 会将传入的嵌套列表中的数据转换为嵌套的 [min, Q1, median (or Q2), Q3, max]，如下所示：
```python
from pyecharts import Boxplot
boxplot = Boxplot("箱形图")
x_axis = ['expr1', 'expr2', 'expr3', 'expr4', 'expr5']
y_axis = [
[850, 740, 900, 1070, 930, 850, 950, 980, 980, 880, 1000, 980, 930, 650, 760,
810, 1000, 1000, 960, 960],
[960, 940, 960, 940, 880, 800, 850, 880, 900, 840, 830, 790, 810, 880, 880, 830,
800, 790, 760, 800],
[880, 880, 880, 860, 720, 720, 620, 860, 970, 950, 880, 910, 850, 870, 840, 840,
850, 840, 840, 840],
[890, 810, 810, 820, 800, 770, 760, 740, 750, 760, 910, 920, 890, 860, 880, 720,
840, 850, 850, 780],
[890, 840, 780, 810, 760, 810, 790, 810, 820, 850, 870, 870, 810, 740, 810, 940,
950, 800, 810, 870]
]
_yaxis = boxplot.prepare_data(y_axis) # 转换数据
boxplot.add("boxplot", x_axis, _yaxis)
boxplot.render()
```
![boxplot-0](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/images/boxplot-0.png)
```python
from pyecharts import Boxplot
boxplot = Boxplot("箱形图")
x_axis = ['expr1', 'expr2']
y_axis1 = [
[850, 740, 900, 1070, 930, 850, 950, 980, 980, 880, 1000, 980, 930, 650, 760, 810,
1000, 1000, 960, 960],
[960, 940, 960, 940, 880, 800, 850, 880, 900, 840, 830, 790, 810, 880, 880, 830,
800, 790, 760, 800],
]
y_axis2 = [
[890, 810, 810, 820, 800, 770, 760, 740, 750, 760, 910, 920, 890, 860, 880, 720,
840, 850, 850, 780],
[890, 840, 780, 810, 760, 810, 790, 810, 820, 850, 870, 870, 810, 740, 810, 940,
950, 800, 810, 870]
]
boxplot.add("category1", x_axis, boxplot.prepare_data(y_axis1))
boxplot.add("category2", x_axis, boxplot.prepare_data(y_axis2))
boxplot.render()
```
![boxplot-1](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/images/boxplot-1.png)
## EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）
@ -692,7 +766,7 @@ bar3d.render()
EffectScatter.add() 方法签名
```python
add(name, x_value, y_value, symbol_size=10, **kwargs)
add(name, x_axis, y_axis, symbol_size=10, **kwargs)
```
* name -> str
图例名称
@ -874,7 +948,7 @@ geo.render()
```
![geo-0](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/images/geo-0.gif)
**Tip：** 请配合 [通用配置项](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/docs/zh-cn/documentation.md#通用配置项) 中的 Visualmap 使用
**Note：** 请配合 [通用配置项](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/docs/zh-cn/documentation.md#通用配置项) 中的 Visualmap 使用
HeatMap 类型
```python
@ -996,7 +1070,7 @@ graph.render()
```
![graph-2](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/images/graph-2.gif)
**Tip：** 可配置 **lineStyle** 参数
**Note：** 可配置 **lineStyle** 参数
# HeatMap（热力图）
@ -1020,16 +1094,16 @@ from pyecharts import HeatMap
x_axis = ["12a", "1a", "2a", "3a", "4a", "5a", "6a", "7a", "8a", "9a", "10a", "11a",
"12p", "1p", "2p", "3p", "4p", "5p", "6p", "7p", "8p", "9p", "10p", "11p"]
y_aixs = ["Saturday", "Friday", "Thursday", "Wednesday", "Tuesday", "Monday", "Sunday"]
y_axis = ["Saturday", "Friday", "Thursday", "Wednesday", "Tuesday", "Monday", "Sunday"]
data = [[i, j, random.randint(0, 50)] for i in range(24) for j in range(7)]
heatmap = HeatMap()
heatmap.add("热力图直角坐标系", x_axis, y_aixs, data, is_visualmap=True,
heatmap.add("热力图直角坐标系", x_axis, y_axis, data, is_visualmap=True,
visual_text_color="#000", visual_orient='horizontal')
heatmap.render()
```
![heatmap-0](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/images/heatmap-0.gif)
**Tip：** 热力图必须配合 [通用配置项](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/docs/zh-cn/documentation.md#通用配置项) 中的 VisualMap 使用才有效果。
**Note：** 热力图必须配合 [通用配置项](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/docs/zh-cn/documentation.md#通用配置项) 中的 VisualMap 使用才有效果。
## Kline（K线图）
@ -1178,8 +1252,8 @@ line.render()
* area_color -> str
填充区域颜色
**Tip：** 可配置 **lineStyle** 参数
**Tip：** 可以通过 label_color 来设置线条颜色，如 ['#eee', '#000']，所有的图表类型的图例颜色都可通过 label_color 来修改。
**Note：** 可配置 **lineStyle** 参数
**Note：** 可以通过 label_color 来设置线条颜色，如 ['#eee', '#000']，所有的图表类型的图例颜色都可通过 label_color 来修改。
如果是对数数据，推荐使用 ```yaxis_type``` 参数来设置 y 坐标轴为对数轴
```python
@ -1247,7 +1321,7 @@ line3d.render()
```
![line3D-1](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/images/line3D-1.gif)
**Tip：** 关于 gird3D 部分的设置，请参照通用配置项中的介绍 [通用配置项](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/docs/zh-cn/documentation.md#通用配置项)
**Note：** 关于 gird3D 部分的设置，请参照通用配置项中的介绍 [通用配置项](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/docs/zh-cn/documentation.md#通用配置项)
## Liquid（水球图）
@ -1340,7 +1414,7 @@ map.render()
```
![map-1](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/images/map-1.gif)
**Tip：** 请配合 [通用配置项](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/docs/zh-cn/documentation.md#通用配置项) 中的 Visualmap 使用
**Note：** 请配合 [通用配置项](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/docs/zh-cn/documentation.md#通用配置项) 中的 Visualmap 使用
```python
from pyecharts import Map
@ -1461,7 +1535,7 @@ parallel.render()
```
![parallel-1](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/images/parallel-1.png)
**Tip：** 可配置 **lineStyle** 参数
**Note：** 可配置 **lineStyle** 参数
## Pie（饼图）
@ -1586,7 +1660,7 @@ polar.render()
* area_color -> str
填充区域颜色
**Tip：** 可配置 **lineStyle** 参数
**Note：** 可配置 **lineStyle** 参数
```python
from pyecharts import Polar
@ -1693,7 +1767,7 @@ radar.render()
* is_axisline_show -> bool
是否显示坐标轴线，默认为 True
**Tip：** 可配置 **lineStyle** 参数
**Note：** 可配置 **lineStyle** 参数
```python
value_bj = [
@ -1744,7 +1818,7 @@ radar.render()
```
![radar-1](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/images/radar-1.gif)
**Tip：** symblo=None 可隐藏标记图形（小圆圈）
**Note：** symblo=None 可隐藏标记图形（小圆圈）
图例多例模式。
```python
@ -1803,7 +1877,7 @@ scatter.render()
```
![scatter-0-2](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/images/scatter-0-2.gif)
**Tip：** 请配合 [通用配置项](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/docs/zh-cn/documentation.md#通用配置项) 中的 Visualmap 使用
**Note：** 请配合 [通用配置项](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/docs/zh-cn/documentation.md#通用配置项) 中的 Visualmap 使用
散点图默认的坐标轴都为数值轴，如果想实现横坐标为类目轴，可通过 ```xaxis_type``` 修改
```python
@ -1868,7 +1942,7 @@ scatter3D.render()
```
![scatter3D-0](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/images/scatter3D-0.gif)
**Tip：** 关于 gird3D 部分的设置，请参照通用配置项中的介绍 [通用配置项](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/docs/zh-cn/documentation.md#通用配置项)
**Note：** 关于 gird3D 部分的设置，请参照通用配置项中的介绍 [通用配置项](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/docs/zh-cn/documentation.md#通用配置项)
## WordCloud（词云图）
@ -1913,7 +1987,7 @@ wordcloud.render()
```
![wordcloud-1](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/images/wordcloud-1.png)
**Tip：** 当且仅当 shape 为默认的'circle'时 rotate_step 参数才生效
**Note：** 当且仅当 shape 为默认的'circle'时 rotate_step 参数才生效
# 用户自定义
@ -2048,7 +2122,7 @@ grid.render()
```
![grid-3](https://github.com/chenjiandongx/pyecharts/blob/master/images/grid-3.png)
**Tip：** 可以通过设置 center 参数改变 Pie 图的位置，如 [v1, v2]， 要求 v1 > v2。
**Note：** 可以通过设置 center 参数改变 Pie 图的位置，如 [v1, v2]， 要求 v1 > v2。
Line + Kline
```python
@ -2105,10 +2179,10 @@ HeatMap + Bar
import random
x_axis = ["12a", "1a", "2a", "3a", "4a", "5a", "6a", "7a", "8a", "9a", "10a", "11a",
"12p", "1p", "2p", "3p", "4p", "5p", "6p", "7p", "8p", "9p", "10p", "11p"]
y_aixs = ["Saturday", "Friday", "Thursday", "Wednesday", "Tuesday", "Monday", "Sunday"]
y_axis = ["Saturday", "Friday", "Thursday", "Wednesday", "Tuesday", "Monday", "Sunday"]
data = [[i, j, random.randint(0, 50)] for i in range(24) for j in range(7)]
heatmap = HeatMap("热力图示例", height=700)
heatmap.add("热力图直角坐标系", x_axis, y_aixs, data, is_visualmap=True, visual_top="45%",
heatmap.add("热力图直角坐标系", x_axis, y_axis, data, is_visualmap=True, visual_top="45%",
visual_text_color="#000", visual_orient='horizontal')
attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]

BIN
images/boxplot-0.png Normal file
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BIN
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4
pyecharts/__init__.py
View File

@ -6,6 +6,7 @@ from pyecharts._version import __version__, __author__
# charts
from pyecharts.charts.bar import Bar
from pyecharts.charts.bar3D import Bar3D
from pyecharts.charts.boxplot import Boxplot
from pyecharts.charts.effectscatter import EffectScatter
from pyecharts.charts.funnel import Funnel
from pyecharts.charts.gauge import Gauge
@ -31,8 +32,5 @@ from pyecharts.custom.overlap import Overlap
from pyecharts.custom.page import Page
from pyecharts.custom.timeline import Timeline
# version
from pyecharts._version import __version__
# misc
from pyecharts.template import online

79
pyecharts/charts/boxplot.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,79 @@
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
from pyecharts.base import Base
from pyecharts.option import get_all_options
class Boxplot(Base):
"""
<<< Boxplot chart >>>
Boxplot is a convenient way of graphically depicting groups of numerical
data through their quartiles.
"""
def __init__(self, title="", subtitle="", **kwargs):
super(Boxplot, self).__init__(title, subtitle, **kwargs)
def add(self, *args, **kwargs):
self.__add(*args, **kwargs)
def __add(self, name, x_axis, y_axis, **kwargs):
"""
:param name:
Series name used for displaying in tooltip and filtering with legend,
or updaing data and configuration with setOption.
:param x_axis:
data of xAixs
:param y_axis:
data of yAxis
:param kwargs:
:return:
"""
assert len(x_axis) == len(y_axis)
kwargs.update(x_axis=x_axis)
chart = get_all_options(**kwargs)
xaxis, yaxis = chart['xy_axis']
self._option.update(xAxis=xaxis, yAxis=yaxis)
self._option.get('legend')[0].get('data').append(name)
self._option.get('series').append({
"type": "boxplot",
"name": name,
"data": y_axis,
"label": chart['label'],
"markPoint": chart['mark_point'],
"markLine": chart['mark_line'],
"indexflag": self._option.get('_index_flag')
})
self._legend_visualmap_colorlst(**kwargs)
@staticmethod
def prepare_data(data):
"""
:param data:
:return:
"""
_data = []
for d in data:
try:
_d, _result = sorted(d), []
for i in range(1, 4):
n = i * (len(_d) + 1) / 4
m = n - int(n)
if m == 0:
_result.append(_d[int(n) - 1])
elif m == 1 / 4:
_result.append(_d[int(n) - 1] * 0.75 + _d[int(n)] * 0.25)
elif m == 1 / 2:
_result.append(_d[int(n) - 1] * 0.5 + _d[int(n)] * 0.5)
elif m == 3 / 4:
_result.append(_d[int(n) - 1] * 0.25 + _d[int(n)] * 0.75)
_result.insert(0, _d[0]) # min
_result.append(_d[-1]) # max
_data.append(_result)
except Exception:
pass
return _data

6
pyecharts/charts/effectscatter.py
View File

@ -18,7 +18,7 @@ class EffectScatter(Scatter):
def add(self, *args, **kwargs):
self.__add(*args, **kwargs)
def __add(self, name, x_value, y_value,
def __add(self, name, x_axis, y_axis,
symbol_size=10,
**kwargs):
"""
@ -34,7 +34,7 @@ class EffectScatter(Scatter):
symbol size
:param kwargs:
"""
assert len(x_value) == len(y_value)
assert len(x_axis) == len(y_axis)
kwargs.update(type="scatter")
chart = get_all_options(**kwargs)
xaxis, yaxis = chart['xy_axis']
@ -47,7 +47,7 @@ class EffectScatter(Scatter):
"rippleEffect": chart['effect'],
"symbol": chart['symbol'],
"symbolSize": symbol_size,
"data": [list(z) for z in zip(x_value, y_value)],
"data": [list(z) for z in zip(x_axis, y_axis)],
"label": chart['label'],
"indexflag": self._option.get('_index_flag')
})

46
test/test_boxplot.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,46 @@
#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
from __future__ import unicode_literals
from pyecharts import Boxplot
def test_boxplot():
# boxplot_0
boxplot = Boxplot("箱形图")
x_axis = ['expr1', 'expr2', 'expr3', 'expr4', 'expr5']
y_axis = [
[850, 740, 900, 1070, 930, 850, 950, 980, 980, 880, 1000, 980, 930, 650, 760,
810, 1000, 1000, 960, 960],
[960, 940, 960, 940, 880, 800, 850, 880, 900, 840, 830, 790, 810, 880, 880, 830,
800, 790, 760, 800],
[880, 880, 880, 860, 720, 720, 620, 860, 970, 950, 880, 910, 850, 870, 840, 840,
850, 840, 840, 840],
[890, 810, 810, 820, 800, 770, 760, 740, 750, 760, 910, 920, 890, 860, 880, 720,
840, 850, 850, 780],
[890, 840, 780, 810, 760, 810, 790, 810, 820, 850, 870, 870, 810, 740, 810, 940,
950, 800, 810, 870]
]
_yaxis = boxplot.prepare_data(y_axis)
boxplot.add("boxplot", x_axis, _yaxis)
boxplot.render()
# boxplot_1
boxplot = Boxplot("箱形图")
x_axis = ['expr1', 'expr2']
y_axis1 = [
[850, 740, 900, 1070, 930, 850, 950, 980, 980, 880, 1000, 980, 930, 650, 760, 810,
1000, 1000, 960, 960],
[960, 940, 960, 940, 880, 800, 850, 880, 900, 840, 830, 790, 810, 880, 880, 830,
800, 790, 760, 800],
]
y_axis2 = [
[890, 810, 810, 820, 800, 770, 760, 740, 750, 760, 910, 920, 890, 860, 880, 720,
840, 850, 850, 780],
[890, 840, 780, 810, 760, 810, 790, 810, 820, 850, 870, 870, 810, 740, 810, 940,
950, 800, 810, 870]
]
boxplot.add("category1", x_axis, boxplot.prepare_data(y_axis1))
boxplot.add("category2", x_axis, boxplot.prepare_data(y_axis2))
boxplot.render()