我们都知道,Echarts是百度开源的超强大的数据可视化工具。Python中经典的matplotlib、seaborn等库相比,它最大的优点是所绘制的图形为动态图,这意味着我们可以和图形之间进行动态的交互,并且其动态特性可以非常轻易地嵌入网页。

那么今天我们就来看一下如何在Python中使用Echarts来绘制动态图,并且生成网页供其他人观看。

一、安装pyecharts

首先,我们要安装pyecharts包,它会帮助我们隐藏各种与Echarts交互的细节,仅需使用我们熟悉的Python语言就可以绘制出强大的交互式图形。

使用pip安装

我们可以使用pip来安装pyecharts,它会自动检测我们是否安装了Jupyter Notebook环境并且为其提供扩展支持。

我们在命令行中输入:

pip install pyecharts

看到如下信息则说明安装成功。

源码安装

我们还可以直接通过源码安装,这需要我们安装了git环境。我们先把代码克隆到本地,然后先安装依赖,最后用install参数执行setup.py安装脚本即可。

$ git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git

$ cd pyecharts

$ pip install -r requirements.txt

$ python setup.py install

二、简单的例子

下面我们先来看一个官方文档提供的例子:

from pyecharts import Bar

bar = Bar('我的第一个图表', '这里是副标题')

bar.add('服装', ['衬衫', '羊毛衫', '雪纺衫', '裤子', '高跟鞋', '袜子'],

[5, 20, 36, 10, 75, 90], is_more_utils=True)

bar.render()

我来为大家解释一下这里发生了什么。

bar = Bar('主标题', '副标题'):这里用于生成一个条形图对象;

bar.add():这里用于添加数据,is_more_utils=True可以让图形支持更多调整工具,比如放大缩小、条形图与折线图的转换、堆叠还是平铺显示等;

bar.render():在工作目录下生成一个render.html文件,当然,我们也可以指定文件目录和文件名。没错,我们可以直接生成一个网页文件,用浏览器就可以打开并进行交互。

下面我们用一个动态图来看一下我们实现的效果:

是不是很强大?之后我会逐渐放出更多图形的绘制教程,感兴趣的同学欢迎关注!

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