pyecharts 是一个用于生成 ECharts 图表的类库。实际上就是 ECharts 与 Python 的对接。
ECharts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。看了官方的介绍文档，觉得很不错，就想看看有没有人实现了 Python 库可以直接调用的。GitHub 上找到了一个 echarts-python，不过这个项目已经很久没更新且也没什么介绍文档。借鉴了该项目，就自己动手实现一个，于是就有了 pyecharts。API 接口是从另外一个图表库 pygal 中模仿的。——@dongdong
特性
- 简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用
- 囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有
- 支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab
- 可轻松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架
- 高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表
- 详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目
- 多达 400+ 地图文件，并且支持原生百度地图，为地理数据可视化提供强有力的支持
使用
本地环境
生成 HTML
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
# V1 版本开始支持链式调用
bar = (
Bar()
.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
)
bar.render()
# 不习惯链式调用的开发者依旧可以单独调用方法
bar = Bar()
bar.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
bar.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
bar.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
bar.render()
生成图片
from snapshot_selenium import snapshot as driver
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.render import make_snapshot
def bar_chart() -> Bar:
c = (
Bar()
.add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
.reversal_axis()
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-测试渲染图片"))
)
return c
# 需要安装 snapshot-selenium 或者 snapshot-phantomjs
make_snapshot(driver, bar_chart().render(), "bar.png")
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pyecharts结合了Python和百度开源的Echarts工具，基于其交互性和便利性得到了众多开发者的认可。拥有如下的特点： 可集成至Flask、Django等主流web框架 相较于matplotlib等传统绘图库，pyecharts语法更加简洁，更加注重数据的呈现方式而非图形细节 包含原生的百度地图，方便绘制地理可视化图形 pyecharts官网github文档： https://githu
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Pyecharts 是一个基于 Python 的开源图表库，它可以生成各种图表，如折线图、柱状图、饼图等。参数是在使用 Pyecharts 生成图表时设置图表的各种属性，如图表标题、图表大小、图表颜色等。 以下是 Pyecharts 中常用的一些参数解释： title: 图表标题 width: 图表宽度 height: 图表高度 title_pos: 标题位置，可选 "center"、"left"
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pyecharts 制图 制图前所做准备 导入各类图的类 柱状图、折线图、饼图、地图、词云 from pyecharts.charts import Bar, Line, Pie, Map, Grid，WordCloud 导入图表配置类 from pyecharts import options 主题配置 from pyecharts.globals import ThemeType 一、柱
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简介 概况 Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。 ✨ 特性 简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用 囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有 支持主流 Notebook 环境，Jupyter Not
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今天看到youzhouliu的一篇博文：『数据可视化』基于Python的数据可视化工具，想学习一下，结果第一步安装就出了问题… 由于是初学，啥啥都不懂，直接在Python中用pip安装，结果出错： >>>pip install pyecharts SyntaxError:invalid syntax 各种谷歌之后，发现用cmd执行pip，结果还是出错： >pip install pyecharts
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Pyecharts之折线图(Line) from snapshot_selenium import snapshot as driver from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Line from pyecharts.render import make_snapshot from pyecharts
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本文向大家介绍使用pyecharts生成Echarts网页的实例，包括了使用pyecharts生成Echarts网页的实例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 pyecharts是一个封装百度开源图表库echarts的包，使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。 示例如下： 上述代码将在文件同目录下生成一个render.html，该文件里已包含内嵌
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问题内容： 如何获取IntelliJ 10.5（在Mac上）以生成显示项目中所有类的类图？我确定我忽略了一些明显的事情，但是我只能使用“显示图表”功能来一次显示一个类。（我还弄清楚了如何添加其他类，但一次只能添加一个。） 问题答案： 使用| 从软件包的上下文菜单中。在项目根目录上调用它会显示模块依赖关系图。 如果需要多个软件包，可以将它们拖放到第一个软件包的已打开图上，然后按以展开它。 注意 ：此
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本文向大家介绍python列表生成式与列表生成器的使用，包括了python列表生成式与列表生成器的使用的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 列表生成式：会将所有的结果全部计算出来，把结果存放到内存中，如果列表中数据比较多，就会占用过多的内存空间，可能会导致MemoryError内存错误或者导致程序在运行时出现卡顿的情况 列表生成器：会创建一个列表生成器对象，不会一次性的把所有结果都计算出来，如
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本文向大家介绍python xlsxwriter库生成图表的应用示例，包括了python xlsxwriter库生成图表的应用示例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 xlsxwriter可能用过的人并不是很多，不过使用后就会感觉，他的功能让你叹服，除了可以按要求生成你所需要的excel外 还可以加上很形象的各种图，比如柱状图、饼图、折线图等。 xlsxwriter 基本用法，创建 xlsx
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本文向大家介绍python使用pyecharts库画地图数据可视化的实现，包括了python使用pyecharts库画地图数据可视化的实现的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 python使用pyecharts库画地图数据可视化导库中国地图代码结果世界地图代码结果省级地图代码结果地级市地图代码结果 导库 中国地图 代码 结果 世界地图代码 结果 省级地图代码 结果 地级市地图代码 结果 到此这
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本文向大家介绍PHP 使用Echarts生成数据统计报表的实现代码，包括了PHP 使用Echarts生成数据统计报表的实现代码的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 echarts统计，简单示例 先看下效果图 看下代码 HTML页面 为ECharts准备一个Dom，宽高自定义 js文件可以参考官网，或者在这里下载，引入 <script type="text/javascript" src="__
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本文向大家介绍python使用matplotlib库生成随机漫步图，包括了python使用matplotlib库生成随机漫步图的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本教程使用python来生成随机漫步数据，再使用matplotlib将数据呈现出来 开发环境 操作系统： Windows10 IDE： Pycharm 2017.1.3 Python版本： Python3.6 Python第三方库：
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你好。我可以使用SOAPMessage从java项目中的web服务生成类吗？。这是WS，我想生成这里的类。提前谢谢。