Jupyter结合pyechart安装的跳坑小指南（结合自己遇到的问题给大家节省些许时间）

写在前面

这个学期，选修了一门机器学习与大数据处理，所使用的工具是Jupyter Notebooks.前一次的作业要求把分析出来的数据可视化，对于这个大家的第一反应大概会是用matplotlib。这个固然很方便，但是之前有看过别人用pyecharts做了全国影院分布密度地图可视化，一直想找个机会试试，现在终于可以名正言的尝试了。
试了大概两个小时，终于算是可以正是入门了，由于自己参考了几篇文章，所以会在本文结束的时候把相关文章的链接贴出。

第一步打开【Anaconda Prompt】，安装wheel和pip.

【Anaconda Prompt】命令行：conda install wheel, pip
在这里插入图片描述

第二步安装HTML5的库，不然显示不了pyecharts的图.

【Anaconda Prompt】命令行：conda install -c anaconda html5lib
在这里插入图片描述

第三步安装pyecharts（如果一开始安装失败了，可以卸载了重新安装）

【Anaconda Prompt】命令行：卸载 pip uninstall pyecharts
【Anaconda Prompt】命令行：重新安装 pip install pyecharts
在这里插入图片描述

第四步安装matplotlib（不然jupyter显示不出图片）

【Anaconda Prompt】命令行： conda install matplotlib
在这里插入图片描述
当然，之前在环境中安装过的就不用再次安装了。

第五步启动jupyter,弄一个例子康康

这是选修课我上次的作业里一个小步骤，代码如下：

1 通过pandas读取数据

import numpy as np
import pandas as pd

df_wind = pd.read_excel("windspeed.xlsx")#为风速文件
df_wind.columns = ['年份', '月份', '日期', '日平均风速', '日最大风速','日最大风速对应风向','日极大风速','日极大风速对应风向']
df = df_wind.dropna(axis=0,how='any')#把没有完整数据的记录删掉
df.head()#查看前五条数据

运行结果如下：在这里插入图片描述

2 再次细化数据

gd1 = df["日最大风速"].groupby(df["年份"])#以月份分组再取出日最大风速的数据作为新的数据帧
a = gd1.mean()#取期望值
gd2 = df["日极大风速"].groupby(df["年份"])#同上，取的为日极大风速
b = gd2.mean()#取期望值
a#查看其中一个数据帧的

运行效果如下：
在这里插入图片描述

3 pyecharts数据可视化

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.faker import  Faker
from pyecharts.charts import Line
am = a.max()
bm = b.max()
x = ['2003','2004','2005','2006','2007','2008','2009','2010','2011','2012','2013','2014','2015']
y1 = a.values
y2 = b.values
line = (
        Line()
        .add_xaxis(x)
        .add_yaxis("日最大风速",y1,markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
                data=[opts.MarkPointItem(name="风速最大点", coord=[x[3], y1[3]], value="%.2f"%am)]
            ),)
        .add_yaxis("日极大风速", y2,markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
                data=[opts.MarkPointItem(name="风速最大点", coord=[x[0], y2[0]], value="%.2f"%bm)]
            ),)
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="风速折线图"))
    )
line.render_notebook()

结果如图所示：
在这里插入图片描述

写在后面

pyecharts的确是一个可视化功能很强大的库，而且自从今年新的版本出来后绘图功能更丰富，但是也因此之前的语法大多不能用了，所以自己也是刚刚入门，这里安利对数据可视化感兴趣的同学可以一起进行探索，相互学习。
这里贴出参考的文章jupyter与pyecharts交互图片显示空白的解决方案