Pyecharts框架render()和render_notebook() 的区别

Pyecharts是一个用于生成图表的Python框架。它提供了两个主要的方法来展示图表：`render()`和`render_notebook()`。

`render()`方法用于在浏览器中显示图表，它会生成一个HTML文件，并在默认浏览器中打开该文件。这种方式适合在本地开发环境中使用。

`render_notebook()`方法用于在Jupyter Notebook中显示图表，它会生成一个内嵌的HTML代码，并在Notebook中直接显示图表。这种方式适合在Notebook中进行数据分析和可视化。

总结来说，`render()`方法将生成的图表以HTML文件的形式展示在浏览器中，而`render_notebook()`方法将生成的图表以内嵌的方式展示在Jupyter Notebook中。

相关问题

jupyter notebooktl.render_notebook()为什么不显示图像

### Jupyter Notebook 中 `tl.render_notebook()` 不显示图像解决方案

当遇到在 Jupyter Notebook 使用 `tl.render_notebook()` 方法无法正常显示图像的情况时，有几种可能的原因和对应的解决方法。

#### 版本兼容性问题
确保所使用的 Pyecharts 和其他依赖库版本相互兼容。对于某些特定功能的支持，在不同版本间可能存在差异。例如，早期版本可能会存在一些未修复的问题或缺少新特性支持[^3]。

import pyecharts
print(pyechcharts.__version__)

通过上述代码确认当前环境中Pyecharts的具体版本号，并根据官方文档推荐调整至稳定版如`pyecharts==1.8.1`来规避潜在错误。

#### 文件路径配置不当
如果希望将渲染结果保存而非直接展示，则应采用适当的方法调用而不是继续尝试使用`render_notebook()`。具体来说：

- 若要保存文件而不立即呈现图形，可替换为`tl.render('指定路径')`形式并提供合法的目标位置字符串作为参数传递给该函数[^1]。

from pyecharts.charts import Timeline, Bar
timeline = Timeline()
bar_chart = Bar().add_xaxis(["A", "B"]).add_yaxis("series_name",[1, 2])
timeline.add(bar_chart,"chart_title")
# Save to HTML file instead of rendering inline.
timeline.render('output.html')

#### 浏览器缓存影响
有时浏览器端的缓存机制可能导致最新更改未能及时反映出来。此时建议清除浏览记录尤其是临时互联网文件部分后再重新加载页面查看效果变化情况；另外也可以考虑重启内核以刷新整个工作环境状态。

#### JavaScript 执行失败
由于 PyEcharts 是基于 JavaScript 实现前端绘图逻辑框架，所以任何阻止 JS 正常运行的因素都会干扰最终视觉化成果展现。检查是否存在控制台报错信息提示关于JS脚本加载异常等问题，并依据相应指导采取措施排除障碍。

pyecharts Grid

### PyEcharts Grid 组件使用方法

#### 创建基础图表实例
在 PyEcharts 中，`Grid` 组件用于在一个画布上并行显示多个图表。首先需要创建不同类型的图表对象，比如柱状图、折线图等。

from pyecharts.charts import Bar, Line
from pyecharts import options as opts

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(["A", "B", "C"])
    .add_yaxis("Series 1", [10, 20, 30])
)

line = (
    Line()
    .add_xaxis(["A", "B", "C"])
    .add_yaxis("Series 2", [40, 50, 60])
)

#### 初始化 Grid 对象
接着初始化 `Grid` 类的对象来管理这些子图表的位置和样式[^1]。

from pyecharts.charts import Grid

grid = Grid(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="400px"))

#### 添加图表到 Grid 容器内
通过调用 `add()` 方法向 `Grid` 实例中添加之前定义好的图表，并设置各自位置参数如宽度、高度以及边距等。

grid.add(bar, grid_opts=opts.GridOpts(pos_bottom="60%"))  
grid.add(line, grid_opts=opts.GridOpts(pos_top="60%"))

#### 渲染输出
最后可以通过多种方式展示最终效果，在Jupyter Notebook环境中可以直接调用 `Grid` 的实例变量名自动渲染；而在Web应用框架里则推荐采用 `.render_embed()` 函数获取HTML片段嵌入页面。

# 在 Jupyter notebook 中直接显示
grid

# 或者保存为 HTML 文件
grid.render('output.html')