介绍

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。
而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。

注意

pyecharts 分为 v0.5.X 和 v1 两个大版本，v0.5.X 和 v1 间不兼容，v1 是一个全新的版本。（使用版本为v1）

参考

官网：https://www.echartsjs.com/index.html
Pyecharts官网：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro

关于 pyecharts 的安装

pip install pyecharts
或 pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple pyecharts

绘图步骤

  1. 选择图表类型
  2. 添加数据
  3. 设置全局变量
  4. 显示及保存图表

图标类型

from pyecharts.charts import *

函数         说明                函数          说明
Scatter      散点图              Funnel       漏斗图
Bar          柱状图              Gauge        仪表图
Pie          饼图                Graph        关系图
Line         折线图/面积图        Liquid       水球图
Rader        雷达图              Parallel    平行坐标系
Sankey       桑基图              Polar        极坐标系
WorldCloud   词云图              HeatMap      热力图

添加数据

二维数据图形，可通过
.add_xaxis(xaxis_data=x)
.add_yaxis(series_name='',y_axis=y)
一维数据图形 ，可通过
.add(series_name='',data_pair=([(i, j)for i, j in zip(lab, num)]) 方法传递参数

数据存储与显示

.get_options() # 该行只为了查看配置项，方便调试时使用

.render()：默认将会在当前目录下生成一个 render.html 的文件，
支持 path 参数，设置文件保存位置，如 render(r"e:\my_first_chart.html")，文件用浏览器打开。

.Jupyter Notebook() 直接调用 render_notebook ()随时随地渲染图表

全局配置项：定制图表

使用 options 配置项，在 pyecharts 中，一切皆 Options。
全局配置项可通过 set_global_options 方法设置

开始绘制你的第一个图表格

from pyecharts.charts import Bar
(
  Bar()
  .add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
  .add_yaxis(series_name="商家",y_axis=[785, 229, 433, 314, 218, 261])
).render.notebook()
代码运行结果