掌握pyecharts

### 使用 PyEcharts 进行数据可视化的教程

#### 导入必要的模块
为了使用 `pyecharts` 创建图表，首先需要安装并导入相应的库。通常情况下会用到如下几个核心组件：

from pyecharts.charts import Bar, Line, Pie, Grid, Map, Geo
from pyecharts.faker import Faker  # 提供一些假数据用于测试
import pyecharts.options as opts    # 设置全局配置项
from pyecharts.globals import ThemeType  # 主题设置

这些命令允许访问不同种类的图表以及辅助工具[^3]。

#### 配置主题风格
可以选择不同的预设主题来自定义图表外观，使图表更加美观或适应特定的应用场景：

chart = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
)

这里选择了轻量级的主题 `LIGHT`，当然也可以选择其他内置主题如 `DARK`, `WESTEROS` 等。

#### 构建基础图表实例
下面以条形图为例子说明如何构建一个基本的图表对象，并为其添加数据系列和其他属性：

bar_chart = (
    Bar()
    .add_xaxis(Faker.choose())      # 添加X轴标签
    .add_yaxis("销量", Faker.values())  # 添加Y轴数值序列
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售情况"))
)

line_chart = (
    Line()
    .add_xaxis(["衬衫","羊毛衫","雪纺衫","裤子","高跟鞋","袜子"])
    .add_yaxis(
        "商家A",
        [120, 200, 150, 80, 70, 110],
        markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max")]),
    )
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))  
)

上述代码片段展示了两种常见类型的图表——条形图和折线图的具体创建方法。

#### 组合多个图表
有时可能希望在一个页面上显示多张图表以便于比较分析。此时可以利用 `Grid()` 来组合多个独立的小部件形成复合视图：

grid = (
    Grid()
    .add(bar_chart, grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%")) 
    .add(line_chart, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="60%"))
)

这段脚本实现了上下排列两个图表的效果，其中第一个参数是要加入网格中的单个图表对象；第二个参数则指定了该图表相对于整个容器的位置关系。

#### 渲染输出 HTML 文件
最后一步就是调用 `.render('output.html')` 方法将最终完成后的图表保存成静态网页文件，在浏览器中打开即可查看效果：

grid.render('combined_charts.html')

这使得生成的结果可以直接嵌入网站或其他应用程序中作为互动式的报告展示给观众。