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一 概念
1.pyecahrts基础
某度开源了一个python的可视化工具pyecharts,该工具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的价值就突显了。
2.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,Sanic,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,并且支持原生百度地图,为地理数据可视化提供强有力的支持
3.它是谁的菜?
做大数据分析的,做漂亮产品的,想要快速使用python实现可视化的显示,这是一个很好的选择。
二 安装方式
1.pip安装
# 安装 v1 以上版本
$ pip install pyecharts -U

# 如果需要安装 0.5.11 版本的开发者,可以使用
# pip install pyecharts==0.5.11


2.源码安装

# 安装 v1 以上版本
$ git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git
# 如果需要安装 0.5.11 版本,请使用 git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git -b v05x
$ cd pyecharts
$ pip install -r requirements.txt
$ python setup.py install
三 实例解析
1.生成html:
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

# V1 版本开始支持链式调用
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
    .add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
    .add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
)
bar.render()

# 不习惯链式调用的开发者依旧可以单独调用方法
bar = Bar()
bar.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
bar.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
bar.render()

 

 
四 参考链接
 
posted on 2022-05-07 14:16  虚生  阅读(139)  评论(0编辑  收藏  举报