读取tips数据集 ，用pyecharts作图 （1）不同性别在不同用餐时间段小费和消费的平均值的柱状图 （2）不同size的的计数饼图

好的，我来给您介绍一下如何使用 Python 和 pyecharts 进行数据可视化。

首先，你需要安装 pyecharts 和 pandas 库，你可以在命令行中输入以下命令进行安装：

pip install pyecharts
pip install pandas

接下来，我们需要导入需要用到的库：

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Pie

然后，我们需要读取 tips 数据集，你可以下载这个数据集，或者使用 seaborn 库中的 tips 数据集。这里我选择使用 seaborn 库中的数据集。

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset("tips")

接下来，我们可以对数据集进行处理，计算出不同性别在不同用餐时间段小费和消费的平均值，并将其存储在 DataFrame 中。

# 不同性别在不同用餐时间段小费和消费的平均值
df1 = tips.groupby(["sex", "time"]).mean().reset_index()[["sex", "time", "tip", "total_bill"]]

# 不同size的的计数
df2 = tips.groupby(["size"]).size().reset_index()
df2.columns = ["size", "count"]

接下来，我们可以使用 pyecharts 进行数据可视化了。

（1）不同性别在不同用餐时间段小费和消费的平均值的柱状图

# 不同性别在不同用餐时间段小费和消费的平均值的柱状图
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(df1["time"].unique().tolist())
    .add_yaxis("Male", df1[df1["sex"]=="Male"]["total_bill"].tolist())
    .add_yaxis("Female", df1[df1["sex"]=="Female"]["total_bill"].tolist())
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="不同性别在不同用餐时间段小费和消费的平均值"),
                     legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True))
)
bar.render_notebook()

（2）不同size的的计数饼图

# 不同size的的计数饼图
pie = (
    Pie()
    .add("", df2.values.tolist())
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="不同size的的计数饼图"),
                     legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True))
    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, formatter="{b}: {c}"))
)
pie.render_notebook()

这样，我们就可以通过 pyecharts 对 tips 数据集进行可视化了。