pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。
Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。可以生成很多效果很棒的图表。
pycharts文档 |分割| echarts官网

本文主要介绍pycharts的简单使用

  • 安装

# 安装 1.0.x 以上版本  (需要python3.6及以上)
$ pip install pyecharts -U# 安装 0.5.x    (不建议,因为不再维护,python3.5及以下可以安装)
# pip install pyecharts==0.5.11
  • 简单示例

# pycharts可以生成很多种类的图表,如基本图表(柱状图、折线图)、3D图等等。
# 生成不同的图表,需要导入不同的模块。(本文只介绍柱状图和3D柱状图)
# 柱状图
from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Barx = ['haha', 'hahaha', 'hahahaha', 'hehe', 'hehehe', 'hehehehe']y1 = [56, 90, 68, 56, 34, 9]y2 = [3, 45, 45, 67, 8, 45]c = (Bar().add_xaxis(x)   # 生成x轴.add_yaxis("第一个柱状图", y1).add_yaxis("第二个柱状图", y2).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-大标题", subtitle="Bar-副标题"))    # 生成标题.render("filename.html")    # 生成对应图表的html文件)

生成的示例图

# 3D柱状图
def bar3d_base():# data [[x,y,z], [x,y,z], [x,y,z], ...]# data1 = [[1, 0, 7]]# data2 = [[4, 0, 1]]# 主标题name = "这是一个3D柱状图"# 最大值num = 15c = (Bar3D(init_opts=opts.InitOpts(width="1600px", height="800px"))# 可以写多个 add() .add(series_name="hahaha",# x, y, z 数据data=data1,xaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="category", name="时间"),yaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="category", name="id"),zaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="value", name="次数"),).add(series_name="hehehe",# x, y, z 数据data=data2,xaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="category", name="时间"),yaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="category", name="id"),zaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="value", name="次数"),).set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(# 最大值max_=num,range_color=["#313695","#4575b4","#74add1","#abd9e9","#e0f3f8","#ffffbf","#fee090","#fdae61","#f46d43","#d73027","#a50026",],),title_opts=opts.TitleOpts(title=name),).render('filename.html')    # 可以在这里保存 生成的图表 是一个HTML文件)# 也可以在别的地方 c.render('filename.html')

生成的示例图

pyecharts简单使用相关推荐

  1. Pyecharts简单使用 饼图和环形图

    饼图 实验数据: 实验代码: import pandas as pd from pyecharts.charts import Pie from pyecharts import options as ...

  2. python可视化使用_python可视化pyecharts

    python可视化pyecharts 简单介绍 pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库.Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库.用 Echarts 生成的图可视化 ...

  3. python数据可视化---Pyecharts作图方式、修饰逻辑与数据格式

    pyecharts库 下载pyecharts库 直接cmd打开命令提示符输入pip install pyecharts后按回车键下载即可 验证pyecharts库 Step1: 打开jupyter n ...

  4. 汇编 标志寄存器 和寻址方式

    原文链接: 汇编 标志寄存器 和寻址方式 上一篇: pyecharts 简单使用 下一篇: 汇编 转移指令 标志位简介: 标志寄存器,又称程序状态寄存器(它的内容是Program Status Wor ...

  5. Python3,我只用一段代码,就写了个词云生成器,功能强大到怀疑人生。

    词云生成器 1.引言 2.代码实战 2.1 库介绍 2.1.1 jieba 2.1.2 stylecloud 2.2 库安装 2.2 代码实战 3.总结 1.引言 小鱼:小屌丝,你在干啥呢? 小屌丝: ...

  6. pyecharts学习(part3)--简单图表绘制及参数优化

    学习笔记,仅供参考,有错必究 文章目录 pyecharts学习 简单图表绘制及参数优化 表格反转 文本倾斜 图像放大 设置区域缩放 折线图 and 柱状图 pyecharts学习 简单图表绘制及参数优 ...

  7. 超简单,用Python Pyecharts制作可视化大屏

    经常有小伙伴问,如何制作数据可视化大屏? 今天主要详细讲一下Pyecharts制作可视化大屏. 注意,本文由于篇幅问题不会放置全部代码,会在提供文末全部代码的下载. ECharts是由百度开源的基于J ...

  8. python pyecharts用法_pyecharts的简单使用

    由于需要在项目中展示数据,查了查资料发现,pyecharts模块在网页数据展示方面有很大优势,所以就学了点pyechas 参考博客:Python:数据可视化pyecharts的使用 - JYRoy - ...

  9. 爬取招聘网站信息,并使用pyecharts和matplotlib进行简单的可视化测试

    首先我们先来爬取网站获取所需要的信息,我选择的是boss直聘,别问,问就是拉勾网难爬. headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; ...

最新文章

  1. linux下几种文件系统的测试比较
  2. 清华大数据系列讲座——大数据发展与区块链应用成功举办
  3. 奥巴马表示10天内债务谈判出结果 债务违约可能性底
  4. 每天一个linux命令(50):crontab命令
  5. CRC16-循环冗余校验
  6. 被阿里P8面了两个小时,技术、业务有来有回......
  7. 漫步最优化二十一——全局收敛
  8. 图书管理系统详细设计说明书_书城管理系统不同模块在图书管理中体现不同作用...
  9. 个人总结的【LaTeX】超高频特殊符号表(仅33个符号)+复杂公式速写解决方案,请查收!
  10. Nginx下配置多个web服务
  11. js正则表达式验证省份证信息
  12. FinsTCP协议的Java Socket
  13. 2020十大高薪资专业和十大高薪资岗位---(之我给程序员丢人了)
  14. pmp是什么意思啊?
  15. DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection翻译
  16. 系统设计师之路·第三节·一花一世界,一叶一菩提——无处不在的设计思想
  17. csv文件用excel打开乱码问题
  18. int、long、long long、unsigned int、_int64的取值范围(与不同位数的编译器有关)
  19. css3 烟 蚊香_如何使用纯CSS实现蚊香燃烧的效果(附源码)
  20. New Empirical Traceability Analysis of CryptoNote-Style Blockchains

热门文章

  1. mac下nvm_mac中nvm的安装和使用
  2. oracle中间键配置,Oracle Exalogic中间件云服务器简介及产品配置特点(2)
  3. 盘锦工业机器人厂家_盘锦制造进入“机器人时代”
  4. Android中怎获取json,Android应用中如何解析获取的json数据
  5. 计算机管理员无法创建密码,找到电脑管理员的密码
  6. mybatis 配置 mysql连接池_spring 5.x 系列第5篇 —— 整合 mybatis + druid 连接池 (xml配置方式)...
  7. 使用junit+mockito进行mock测试实例
  8. redis查询所有key命令_想在生产搞事情?那试试这些 Redis 命令
  9. opencvpython教程百度云资源_Python+OpenCV图像处理入门,视频教程下载
  10. vs生成qt moc文件