pyecharts入门

时间: 2023-09-22 22:05:12 浏览: 103

pyecharts中文教程

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Pyecharts中文教程 Pyecharts 是一款基于 Echarts 的 Python 图表库，它可以帮助开发者快速生成各种类型的图表。下面是 Pyecharts 中文教程的详细介绍。安装 Pyecharts Pyecharts 兼容 Python 2.x 和 Python 3.x，可以使用 pip 进行安装，命令为 `pip install pyecharts`。柱状图柱状图是最常用的图表类型之一，pyecharts 提供了多种类型的柱状图，例如普通柱状图、水平柱状图等。下面是一个简单的柱状图示例： ```python from pyecharts import Bar bar = Bar("我的第一个图表", "这里是副标题") bar.add("服装", ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"], [5, 20, 36, 10, 75, 90]) bar.render() ``` 水平柱状图水平柱状图是柱状图的一种变形，pyecharts 也提供了水平柱状图的支持。下面是一个水平柱状图示例： ```python from pyecharts import Bar bar = Bar("x 轴和 y 轴交换") attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"] v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90] v2 = [10, 25, 16, 18, 55, 62] bar.add("商家 A", attr, v1) bar.add("商家 B", attr, v2, is_convert=True) bar.render() ``` 饼状图饼状图是另一种常用的图表类型，pyecharts 也提供了饼状图的支持。下面是一个饼状图示例： ```python from pyecharts import Pie pie = Pie('饼状图') pie.add('',['优秀','良好','及格'],[12,20,3],is_label_show=True) pie.render() ``` 带有涟漪特效动画的散点图 pyecharts 还提供了带有涟漪特效动画的散点图，下面是一个示例： ```python from pyecharts import EffectScatter es = EffectScatter("动态散点图各种图形示例") es.add("", [10], [10], symbol_size=20, effect_scale=3.5, effect_period=3, symbol="pin") es.add("", [20], [20], symbol_size=12, effect_scale=4.5, effect_period=4,symbol="rect") es.add("", [30], [30], symbol_size=30, effect_scale=5.5, effect_period=5,symbol="roundRect") es.add("", [40], [40], symbol_size=10, effect_scale=6.5, effect_brushtype='fill',symbol="diamond") es.add("", [50], [50], symbol_size=16, effect_scale=5.5, effect_period=3,symbol="arrow") es.add("", [60], [60], symbol_size=6, effect_scale=2.5, effect_period=3,symbol="triangle") es.render() ``` 漏斗图 pyecharts 也提供了漏斗图的支持，下面是一个漏斗图示例： ```python from pyecharts import Funnel attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"] value = [20, 40, 60, 80, 100, 120] funnel = Funnel("漏斗图示例") funnel.add("商品", attr, value, is_label_show=True, label_pos="inside", label_text_color="#fff") funnel.render() ``` 仪表盘 pyecharts 还提供了仪表盘的支持，下面是一个仪表盘示例： ```python from pyecharts import Gauge gauge = Gauge("仪表盘示例") gauge.add("业务指标", "完成率", 66.66) gauge.render() ``` 地理坐标系图 pyecharts 也提供了地理坐标系图的支持，下面是一个地理坐标系图示例： ```python from pyecharts import Geo data = [("海门", 9),("鄂尔多斯", 12),("招远", 12),("舟山", 12),("齐齐哈尔", 14),("盐城", 15), ("赤峰", 16),("青岛", 18),("乳山", 18),("金昌", 19),("泉州", 21),("莱西", 21), ("日照", 21),("胶南", 22),("南通", 23),("拉萨", 24),("云浮", 24),("梅州", 25)] geo = Geo("全国主要城市空气质量", "data from pm2.5", title_color="#fff", title_pos="center",width=800, geo.render() ``` 这些示例展示了 Pyecharts 的强大功能，可以帮助开发者快速生成各种类型的图表。

Pyecharts是一款基于百度开源的数据可视化JS库Echarts的Python可视化工具。它提供了丰富的可视化类型，能够帮助开发者在数据处理和数据可视化方面进行快速而灵活的操作。要使用Pyecharts进行数据可视化，首先需要安装Pyecharts库。可以通过pip install pyecharts命令来进行安装。安装完成后，可以通过导入相应的模块来使用不同的可视化类型。例如，可以使用pyecharts.charts模块中的HeatMap类来创建热力图。在创建热力图时，需要传入一些必要的参数，如series_name，yaxis_data和value。其中，series_name表示系列的名称，yaxis_data表示y轴的数据，value表示具体的数值。可以使用add_xaxis、add_yaxis和set_global_opts等方法来设置热力图的横轴、纵轴和全局选项。最后，通过render方法将生成的可视化结果保存为HTML文件。使用Pyecharts可以实现丰富多样的数据可视化，除了热力图外还有诸如折线图、柱状图、散点图等等。通过设置不同的参数和调用相应的方法，可以灵活地创建各种类型的图表，并进行数据展示和分析。总结起来，要入门Pyecharts，需要先安装Pyecharts库，然后导入相应的模块来创建不同类型的图表，传入必要的参数和调用相应的方法进行设置，最后通过render方法将结果保存为HTML文件。这样就可以开始使用Pyecharts进行数据可视化了。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [python数据可视化神器--pyecharts 快速入门](https://blog.csdn.net/spider_py/article/details/89893417)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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