《Python數據可視化之Matplotlib與Pyecharts》之日曆圖

11.1.2  企業股票每日交易量分析

爲了分析該企業股票的成交量，繪製了股票每日交易量的日曆圖，Python代碼如下：

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

 

#聲明Notebook類型，必須在引入pyecharts.charts等模塊前聲明

from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType

CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.JUPYTER_LAB

 

from pyecharts import options as opts

from pyecharts.charts import Calendar, Page

from impala.dbapi import connect

 

#連接Hadoop數據庫

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

cursor = conn.cursor()

 

#讀取Hadoop表數據

sql_num = "SELECT trade_date,volume FROM stocks WHERE year(trade_date)=2018"

cursor.execute(sql_num)

sh = cursor.fetchall()

v1 = []

for s in sh:

    v1.append([s[0],s[1]])

data = v1

   

#畫日曆圖

def calendar_base() -> Calendar:

 

    c = (

        Calendar()

        .add("", data, calendar_opts=opts.CalendarOpts(range_="2018"))

        .set_global_opts(

            title_opts=opts.TitleOpts(title="2018年股票交易量分析"),

            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(

                max_=1000000000,

                min_=40000000,

                orient="horizontal",    #vertical垂直的，horizontal水平的

                is_piecewise=True,

                pos_top="200px",

                pos_left="10px"

            ),

            toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),

            legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True)        

        )

    )

    return c

 

#第一次渲染時候調用load_javasrcript文件

calendar_base().load_javascript()

#展示數據可視化圖表

calendar_base().render_notebook()

在Jupyter lab中運行上述代碼，生成如圖11-1所示的日曆圖。

                                                                                           圖11-1  日曆圖