?一、PyEcharts介紹

1.1、概況

?????????Echarts?是一個由百度開源的數據可視化，憑借著良好的交互性，精巧的圖表設計，得到了眾多開發者的認可。而 Python 是一門富有表達力的語言，很適合用于數據處理。當數據分析遇上數據可視化時，pyecharts?誕生了。

1.2、特性

• 簡潔的 API 設計，使用如絲滑般流暢，支持鏈式調用
• 囊括了 30+ 種常見圖表，應有盡有
• 支持主流 Notebook 環境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab
• 可輕松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架
• 高度靈活的配置項，可輕松搭配出精美的圖表
• 詳細的文檔和示例，幫助開發者更快的上手項目
• 多達 400+ 地圖文件以及原生的百度地圖，為地理數據可視化提供強有力的支持

官網 官網文檔：https://pyecharts.org

官方畫廊：https://gallery.pyecharts.org

GitHub: GitHub - pyecharts/pyecharts: 🎨 Python Echarts Plotting Library

Echarts官網：https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html?

1.3、安裝?

安裝

????????pip install pyecharts

?查看版本

import pyechartsprint(pyecharts.__version__)

二、全局配置項

地址：https://pyecharts.org/#/zh-cn/global_options?

全局配置可以配置很多功能，可以理解成主要配置配合圖表數據的 工具，如下：

????????標題

????????圖例

????????提示框

????????坐標軸

????????標記、標記點、標記線等

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts import options as opts
# 繪制圖表
bar = (Bar() # 初始化條形圖.add_xaxis(Faker.choose()) # 添加x軸數據.add_yaxis("商家A", Faker.values()) # 添加y軸數據.add_yaxis("商家B", Faker.values()) # 添加y軸數據
)
# 設置全局配置項
bar.set_global_opts(title_opts= opts.TitleOpts(title='Bar-基本示例', subtitle='我是副標題'), # 設置標題legend_opts= opts.LegendOpts(orient='vertical'), # 設置圖例不顯示tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger='axis', axis_pointer_type='cross'), # 設置提示框toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(is_show=True,feature=opts.ToolBoxFeatureOpts(magic_type=None)), # 設置工具箱xaxis_opts=opts.AxisOpts(), # 設置x軸yaxis_opts=opts.AxisOpts(), # 設置y軸visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=True,range_color=[Faker.rand_color(),Faker.rand_color()]), # 設置視覺映射組件
)
# 渲染圖表
bar.render_notebook()

三、系列配置項

地址：pyecharts - A Python Echarts Plotting Library built with love.

系列配置項可以配置很多功能，可以理解成主要配置配合圖表數據 的工具

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker
from pyecharts import options as opts
# 繪制圖表
bar = (Bar() # 初始化條形圖.add_xaxis(Faker.choose()) # 添加x軸數據.add_yaxis("商家A", Faker.values()) # 添加y軸數據.add_yaxis("商家B", Faker.values()) # 添加y軸數據
)
# 設置系列配置項
bar.set_series_opts(# itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=Faker.rand_color(),opacity=0.8), # 設置圖元樣式label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False), # 設置標簽樣式markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(data=[opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值",symbol_size=80), # 設置標記點數據opts.MarkPointItem(type_="min", name="最小值"), # 設置標記點數據]), # 設置標記點樣式
)
# 渲染圖表
bar.render_notebook()