pyecharts-V1版本入门（一）

简介

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。

特性

简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用
囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有
支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab
可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架
高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表
详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目
多达 400+ 地图文件以及原生的百度地图，为地理数据可视化提供强有力的支持

版本

pyechartsV0.5和V1.0以上是两个版本，不兼容，
V0.5支持python2.7，3.5，V1.0只支持python3.6+。

安装

pip install pyecharts#默认安装最新版
pip install pyecharts==0.5.11#指定版本安装

新版本用法–1.条形图（Bar）

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

# V1 版本开始支持链式调用
bar = (
    Bar()#初始化
    .add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])#x轴数据
    .add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])#y轴数据
    .add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))#设置表格标题
)
bar.render()#生成html网页
# 不习惯链式调用的开发者依旧可以单独调用方法，后面就不再介绍了
bar = Bar()
bar.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
bar.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
bar.render()#生成html网页

2.折线图（Line）

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.faker import  Faker#官方的示例数据
from pyecharts.charts import Line


def line_base():
    line = (
        Line()
        .add_xaxis(Faker.choose())
        .add_yaxis("商家A", Faker.values())
        .add_yaxis("商家B", Faker.values())
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Line-基本示例"))
    )
    line.render()
line_base()

3.地理坐标系（Geo）

from example.commons import Faker#官方的示例数据
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts.globals import ChartType, SymbolType


def geo_base():
    geo = (
        Geo()
        .add_schema(maptype="china")
        .add("geo", [list(z) for z in zip(Faker.provinces, Faker.values())])
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
        .set_global_opts(
            visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(),
            title_opts=opts.TitleOpts(title="Geo-基本示例"),
        )
    )
    geo.render()
geo_base()