一、概述

Charts是一个纯Javascript的图表库，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，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。ECharts提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图，用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图、热力图、线图，用于关系数据可视化的关系图、treemap，多维数据可视化的平行坐标，还有用于BI的漏斗图、仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。

pyEcharts目前有0.5及以下版本和1.0以上版本，新版的pyecharts发生了许多变化。最为明显的是以前调整变量的命令现在都发生了改变。width是旧版本中对图表调整的参数，在新版本这一功能被调整到了option里面。网上大部分教程都是0.5及以下版本。

环境说明

python版本：3.7.9

操作系统：windows 10

开发工具：pycharm 2020

安装

因此，这里直接使用最新版本来进行讲解

pip3 installpyecharts

目前最新版本为1.8.1

自从 v0.3.2 开始，为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts 项目的轻量化运行，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。下面介绍如何安装。

全球国家地图: echarts-countries-pypkg (1.9MB): 世界地图和 213 个国家，包括中国地图

中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg (730KB)：23 个省，5 个自治区

中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB)：370 个中国城市

中国县区级地图: echarts-china-counties-pypkg (4.1MB)：2882 个中国县·区

中国区域地图: echarts-china-misc-pypkg (148KB)：11 个中国区域地图，比如华南、华北。

选择自己需要的安装

pip3 install echarts-countries-pypkg

pip3install echarts-china-provinces-pypkg

pip3install echarts-china-cities-pypkg

pip3install echarts-china-counties-pypkg

pip3install echarts-china-misc-pypkg

pip3install echarts-united-kingdom-pypkg

二、柱状图

基本柱状图

示例代码

from pyecharts importoptions as optsfrom pyecharts.charts importBarfrom pyecharts.faker importFakerimportos#基础数据

value = [40, 30, 26, 22, 15]

attr= ["贵阳市", "遵义市", "六盘水市", "安顺市", "黔东南州"]#制作图表

c =(#定义Bar()柱状图

Bar()#x坐标

.add_xaxis(attr)#y坐标

.add_yaxis("GDP", value)#设置标题

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="贵州GDP柱状图", subtitle="副标题"))#渲染网页,输出图表的所有配置项

.render()

)#打开网页

os.system("render.html")

View Code

执行之后，会在当前目录生成render.html文件，并会自动打开此网页。

效果如下：

注意：执行代码后，会输出一段警告信息：

PendingDeprecationWarning: pyecharts 所有图表类型将在 v1.9.0版本开始强制使用 ChartItem 进行数据项配置 :)

super().__init__(init_opts=init_opts)

这个可以忽略掉，因为目前最新版本是1.8.1，更高级的版本1.9.0还没有出来，等新版本出来时，这个警告就会消失。

如果实在忍受不了这个提示，可以去到pyecharts库下面的globals.py文件，找到_WarningControl类，将ShowWarning设置为False即可

横向柱状图

示例代码

from pyecharts importoptions as optsfrom pyecharts.charts importBarfrom pyecharts.faker importFakerimportos#基础数据

city = ["贵阳市", "遵义市", "六盘水市", "安顺市", "黔东南州"]

data1= [40, 30, 26, 22, 15]

data2= [13, 43, 32, 38, 20]#制作图表

c =(#定义Bar()柱状图

Bar()#x坐标

.add_xaxis(city)#y坐标

.add_yaxis("2017年GD", data1)

.add_yaxis("2016年GD", data2)#翻转 XY 轴

.reversal_axis()

.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))#设置标题

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="贵州GDP柱状图"))#渲染网页,输出图表的所有配置项

.render()

)#打开网页

os.system("render.html")

View Code

效果如下：

三、带有涟漪特效动画的散点图

from pyecharts importoptions as optsfrom pyecharts.charts importEffectScatterfrom pyecharts.faker importFaker

c=(

EffectScatter()

.add_xaxis(Faker.choose())

.add_yaxis("", Faker.values())

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="EffectScatter-基本示例"))

.render()

)#打开网页

os.system("render.html")

View Code

效果如下：

四、绘制3D图形

3D折线图

from pyecharts importoptions as optsfrom pyecharts.charts importLine3Dfrom pyecharts.faker importFaker

data= [[1,2,3,4], [1,2,3,4], [0,4,8,16]]

c=(

Line3D()

.add("",

data,

xaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(Faker.clock, type_="value"),

yaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(Faker.week_en, type_="value"),

grid3d_opts=opts.Grid3DOpts(

width=100, depth=100),

)

.set_global_opts(#visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(

#max_=30, min_=0, range_color=Faker.visual_color

#),

title_opts=opts.TitleOpts(title="3D 折线图示例"),

)

.render()

)#打开网页

os.system("render.html")

View Code

效果如下：

3D散点图

importpyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts importScatter3Dimportrandom

data= [[random.randint(0, 100), random.randint(0, 100), random.randint(0, 100)] for _ in range(80)]

range_color= ['#313695', '#4575b4', '#74add1', '#abd9e9', '#e0f3f8', '#ffffbf','#fee090', '#fdae61', '#f46d43', '#d73027', '#a50026']

c=(

Scatter3D(

init_opts=opts.InitOpts(width="1200px", height="600px")

)#bg_color="black"

.add(

series_name="3D 散点图示例",

data=data,

xaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(#name=config_xAxis3D,

type_="value",#textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"),

),

yaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(#name=config_yAxis3D,

type_="value",#textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"),

),

zaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(#name=config_zAxis3D,

type_="value",#textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#fff"),

),

grid3d_opts=opts.Grid3DOpts(width=100, height=100, depth=100),

)

.set_global_opts(

visualmap_opts=[

opts.VisualMapOpts(

type_="color",

is_calculable=True,

dimension=3,

pos_top="10",

max_=79 / 2,

range_color=range_color,

),#opts.VisualMapOpts(

#type_="size",

#is_calculable=True,

#dimension=4,

#pos_bottom="10",

#max_=2.4 / 2,

#range_size=[10, 40],

#),

]

)

.render()

)## 打开网页

os.system("render.html")

View Code

效果如下：

五、仪表盘

from pyecharts importoptions as optsfrom pyecharts.charts importGauge

c=(

Gauge()

.add("重大项目", [("投资占比", 66.66)])

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="仪表盘图形"))

.render()

)## 打开网页

os.system("render.html")

View Code

效果如下：

六、水球图

from pyecharts importoptions as optsfrom pyecharts.charts importLiquidimportos

c=(

Liquid()

.add("Liquid", [0.8])

.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="水球图"))

.render()

)## 打开网页

os.system("render.html")

View Code

效果如下：

讲到这里基本的图形讲解完毕，更多知识推荐大家结合实际应用研究

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