学可视化就跟学弹吉他一样，刚开始你会觉得自己弹出来的是噪音，也就有了在使用python可视化的时候，总说，我擦，为啥别人画的图那么溜：
【python可视化系列】python数据可视化利器--pyecharts
echarts官网
一、前言
echarts是什么？下面是来自官方的介绍：
ECharts，缩写来自Enterprise Charts，商业级数据图表，Echarts 是百度开源的一个数据可视化纯Javascript(JS) 库。主要用于数据可视化，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等），底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验，赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。
支持折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、K线图、饼图（环形图）、雷达图（填充雷达图）、和弦图、力导向布局图、地图、仪表盘、漏斗图、事件河流图等12类图表，同时提供标题，详情气泡、图例、值域、数据区域、时间轴、工具箱等7个可交互组件，支持多图表、组件的联动和混搭展现。
二、用法及安装
使用echarts还是需要一定的前端知识，这里介绍一个python包–pyecharts，利用几行代码轻松生成echarts风格的图表。pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。实际上就是 Echarts 与 Python 的对接。
1、安装：
pip install pyecharts
2、通用配置项
xyAxis：直角坐标系中的 x、y 轴(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)
dataZoom：dataZoom 组件 用于区域缩放，从而能自由关注细节的数据信息，或者概览数据整体，或者去除离群点的影响。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)
legend：图例组件。图例组件展现了不同系列的标记(symbol)，颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。
label：图形上的文本标签，可用于说明图形的一些数据信息，比如值，名称等。
lineStyle：带线图形的线的风格选项(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)
grid3D：3D笛卡尔坐标系组配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
axis3D：3D 笛卡尔坐标系 X，Y，Z 轴配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
visualMap：是视觉映射组件，用于进行『视觉编码』，也就是将数据映射到视觉元素（视觉通道）
markLine&markPoint：图形标记组件，用于标记指定的特殊数据，又标记线和标记点两种。（Bar、Line、Kline）
tooltip：提示框组件，用于移动或点击鼠标时弹出数据内容
3、图表详细
Bar（柱状图/条形图）
Bar3D（3D 柱状图）
Boxplot（箱形图）
EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）
Funnel（漏斗图）
Gauge（仪表盘）
Geo（地理坐标系）
Graph（关系图）
HeatMap（热力图）
Kline（K线图）
Line（折线/面积图）
Line3D（3D 折线图）
Liquid（水球图）
Map（地图）
Parallel（平行坐标系）
Pie（饼图）
Polar（极坐标系）
Radar（雷达图）
Sankey（桑基图）
Scatter（散点图）
Scatter3D（3D 散点图）
ThemeRiver（主题河流图）
WordCloud（词云图）
用户自定义
Grid 类：并行显示多张图
Overlap 类：结合不同类型图表叠加画在同张图上
Page 类：同一网页按顺序展示多图
Timeline 类：提供时间线轮播多张图
参考链接：https://blog.csdn.net/helloxiaozhe/article/details/80718323（重点）
https://blog.csdn.net/qq_31967985/article/details/79975663