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      python数据可视化利器--pyecharts

      首页 知识中心 大数据 文章详情页

      python数据可视化利器--pyecharts

      2023-04-23 09:45:18 阅读次数:140

      python

      前言

      echarts是什么?下面是来自官方的介绍: 
      ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,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(IE6/7/8/9/10/11,chrome,firefox,Safari等),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。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。 
      支持折线图(区域图)、柱状图(条状图)、散点图(气泡图)、K线图、饼图(环形图)、雷达图(填充雷达图)、和弦图、力导向布局图、地图、仪表盘、漏斗图、事件河流图等12类图表,同时提供标题,详情气泡、图例、值域、数据区域、时间轴、工具箱等7个可交互组件,支持多图表、组件的联动和混搭展现。 
      作为百度开源的工具,个人觉得这个是难得的良心之作,哈哈哈。

      用法

      使用echarts还是需要一定的前端知识,这里介绍一个python包–pyecharts,利用几行代码轻松生成echarts风格的图表。

      安装

      pip install pyecharts
      
      • 1
      • 2

      实例

      from pyecharts import Bar
      
      attr = ["{}month".format(i) for i in range(1, 13)]
      attr = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
      v1 = [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3]
      v2 = [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]
      bar = Bar("Bar chart", "precipitation and evaporation one year")
      bar.add("precipitation", attr, v1, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
      bar.add("evaporation", attr, v2, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
      bar.render()
      

       


      还有许多很赞的模板,写的也很好,看文档吧。

      版权声明:本文内容来自第三方投稿或授权转载,原文地址:https://blog.csdn.net/youzhouliu/article/details/78346986,作者:youzhouliu,版权归原作者所有。本网站转在其作品的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如因作品内容、版权等问题需要同本网站联系,请发邮件至ctyunbbs@chinatelecom.cn沟通。

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