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pyecharts介绍

一、pyecharts介绍ECharts,一个使用JavaScript实现的开源可视化库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部

一、pyecharts 介绍


ECharts,一个使用 Javascript 实现的开源可视化库,可以流畅的运行在 PC 和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等),底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表。



  •         Echarts 百度开源可视化工具

http://echarts.baidu.com


  •   pyecharts: 国内大神实现Python 调用echarts 库

二、特性


  • 简洁的 API 设计,使用如丝滑般流畅,支持链式调用
  • 囊括了 30+ 种常见图表,应有尽有
  • 支持主流 Notebook 环境,Jupyter Notebook 和 JupyterLab
  • 可轻松集成至 Flask,Django 等主流 Web 框架
  • 高度灵活的配置项,可轻松搭配出精美的图表
  • 详细的文档和示例,帮助开发者更快的上手项目
  • 多达 400+ 地图文件以及原生的百度地图,为地理数据可视化提供强有力的支持

三、pyecharts 安装

安装库 pip install pyecharts

如果需要绘制地理图相关内容,需要一并安装如下内容:

安装地图文件


  • 全球国家地图: echarts-countries-pypkg
  • 中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg
  • 中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg

全部直接使用python的pip安装,安装好之后,就可以使用了

pip install pyecharts
pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg

四、条形图 


1、绘制的图表生成 HTML

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts# Bar 参数数据格式
x = ['Python数据可视化库 secborn','Python数据可视化库 plotly','Python数据可视化 matplotlib']
y1 = [1140, 550, 270]
y2 = [570, 1340, 1370]bar = Bar() # 实例对象
# x 轴坐标的数据
bar.add_xaxis(xaxis_data = x)
# 图例名称 + y z轴数据
bar.add_yaxis(series_name = '平台-A' , yaxis_data = y1)
bar.add_yaxis(series_name = '平台-B' , yaxis_data = y2)
bar.set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = '康纳同学 不同平台的销售数量'))#生成 HTML 文件
bar.render(path = 'first_bar.html')

 

 


 2、jupyter notebook 内嵌展示

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts# Bar 参数数据格式
x = ['Python数据可视化库 secborn','Python数据可视化库 plotly','Python数据可视化 matplotlib']
y1 = [1140, 550, 270]
y2 = [570, 1340, 1370]# 实例对象
bar2 = Bar()
# x 轴坐标的数据
bar2.add_xaxis(xaxis_data = x)
bar2.add_yaxis(series_name = '平台-A' , yaxis_data = y1)
bar2.add_yaxis(series_name = '平台-B' , yaxis_data = y2)
bar2.set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = '康纳同学 不同平台的销售数量'))
# 其实也就这里不一样
bar2.render_notebook()

 

51 CTO 视频学习 沈老师

 


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