pyecharts模块安装_Python可视化之pyechart库使用详解

1、 模块安装

pip install pyecharts

2、 特点

图表种类繁多：包含多种样式，能够应对各类数据呈现要求。

高效的性能：的性能非常好，可以快速生成大量的图表。

易用性：的API设计简洁易用，可以快速上手。

功能拓展：能够设定个性化风格，亦可与不同模块相连接，便于人们增添新作用。

的语法结构包括以下部分：

总体而言，这种语法结构以那种语法结构为根基，借助组件库的形式来完成。借助它能够便捷地于其中生成各类图表，还可以对这些图表进行设定和调整。

必须关注的关键点：作图时需引入库中的相关类和函数，具体操作是在文件里导入这些库的类和函数，

import pandas as pd
在pyecharts.charts模块中导入散点图类
来自pyecharts库的选项模块

图1 错误提示

解决图1 错误：pip

图2 安装

3、实现简单的图表

# coding: utf-8   （1）实现柱状图
引入 pyecharts 这个模块，以便进行图表的绘制工作
从pyecharts.charts包中获取Bar类，用于构建柱状图形
从pyecharts库中获取参数选项模块，并将其命名为opts
在pyecharts.globals模块中获取主题类型，并将其作为引用使用
print(pyecharts.__version__)
# 准备数据
x_data 是一个列表, 其中包含若干个元素, 这些元素分别是月份的名称, 具体包括一月, 二月, 三月, 四月, 五月
y_data = [10, 20, 15, 25, 30]
# 创建柱状图，同时设置主题
条形图实例 = 条形图构造函数，初始化配置选项为指定主题模式，该模式为暗黑风格
bar_chart.add_xaxis(x_data)
图表添加销售数据系列，名称为销售额，数值数据为y_data
bar_chart.set_global_opts(
标题选项设置包括主标题为月度销售数据柱状图，副标题为补充说明文字，两者并列呈现
xaxis_opts配置项的名称设置为月份，
yaxis_opts配置项的名称设置为销售额（万元）
图例配置项的左侧位置设为居中，图例配置项的顶部位置设为顶部位置，
工具箱选项等于工具箱选项配置,
提示配置项=选项配置工具的提示选项，触发方式为坐标轴，坐标指示器类型为十字形
)
能够接纳路径参数，例如 bar_chart.render("bar_chart.html")
bar_chart.render("柱状图.html")

柱状图 效果图

#  （2） 饼图 
来自pyecharts库中的options模块
来自pyecharts.charts的饼图模块进行引入
pie = Pie()
饼图示例图的相关配置已经设置完毕，全局选项已经设定，标题为饼图示例图
资料包含若干组信息,每组信息由名称和数值构成,具体内容为名称为类别1的数值为50,名称为类别2的数值为30,名称为类别3的数值为20
pie.add("", data)
设置全局配置项，针对图例选项，采用垂直排列方式，顶部位置为距离容器边缘十五百分比，左侧位置为距离容器边缘两个百分比
pie.render("饼图.html")

饼图

从pyecharts.faker包中获取Faker模块，用于加载示例数据集
引入pyecharts库中的参数选项模块
在pyecharts.charts模块中，包含有Bar类，Line类，Grid类，以及Scatter类
def grid_vertical() -> Grid:
    bar = (  # 上半部分 柱状图
构建图表时，先设置基本框架，然后为其配置横轴数据，横轴数据来源于随机生成的选项列表，接着为图表添加第一个系列，该系列的名称为商家A，其数值数据由随机生成的数值数组提供，之后继续为图表增加第二个系列，该系列的名称为商家B，
Faker生成的数值，进行全局配置设置
标题选项设置为标题为产品销售柱状图的样式
    )
    line = (  # 下半部分 折线图
新增一条基线，其横坐标数据来源于随机选择的结果，纵坐标数据包含商家A的数值表现，以及商家B的数值表现
Faker生成的数值，设定为全局选项
标题配置项设置如下：标题内容为产品销售折线图，标题位置距离顶部百分之四十八
    )
    grid = (
        Grid()
新增一个条形图，其网格配置的底部位置设置为百分之六十
新增一项内容，位置在上方六成处，采用特定设置
    )
    return grid
垂直排列网格，然后渲染出文件名为上下组合图，后缀为html的文档

组合图 效果图

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