【2019.05】Python 教程系列 7 - PyEcharts 1.0.0版本（本地环境、Notebook环境）

落日映苍穹つ 2022-01-29 00:55 239阅读 0赞

> PyEcharts教程有很多，但很多都是0.5版本的  
> 官方提示：v0.5.X 和 V1 间不兼容，V1 是一个全新的版本。官方表明0.5版本已不再维护  
> 所以这里是1.0.0版本的教程

# 0 引言 #

看 PyEcharts 名字就猜得到

PyEcharts = Python + Echarts

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具，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 就不用多说了。

当 Python 遇到了 Echarts，就变成了 PyEcharts。

# 安装 #

# 安装 1.0.x 以上版本
    $ pip install pyecharts -U
    
    # 如果需要安装 0.5.11 版本的开发者，可以使用
    # pip install pyecharts==0.5.11

![在这里插入图片描述][20190520152608285.png]

# 使用 #

## 一、本地使用 ##

### 1. 生成HTML ###

xxx.render()

来看一个具体的例子：

from pyecharts.charts import Bar
    
    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()

'C:\\Users\\admin\\PycharmProjects\\Life_Process_Study\\StudyPacticePython\\Base_Python\\python入门\\render.html'

![在这里插入图片描述][20190520151714273.gif]

### 2. 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
    make_snapshot(driver, bar_chart().render(), "bar.png")

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4NTM0MTA3_size_16_color_FFFFFF_t_70]

## 二、Notebook 环境 ##

Jupyter Notebook

from pyecharts import options as opts
    from pyecharts.charts import Bar
    
    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])
            .reversal_axis()
            .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
            .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-jupyter渲染图片"))
        )

bar.render_notebook()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4NTM0MTA3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

# 详细内容 #

pyecharts包含的图表

*  Bar（柱状图/条形图）
 *  Bar3D（3D 柱状图）
 *  Boxplot（箱形图）
 *  EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）
 *  Funnel（漏斗图）
 *  Gauge（仪表盘）
 *  Geo（地理坐标系）
 *  Graph（关系图）
 *  HeatMap（热力图）
 *  Kline（K线图）
 *  Line（折线/面积图）
 *  Line3D（3D 折线图）
 *  Liquid（水球图）
 *  Map（地图）
 *  Parallel（平行坐标系）
 *  Pie（饼图）
 *  Polar（极坐标系）
 *  Radar（雷达图）
 *  Sankey（桑基图）
 *  Scatter（散点图）
 *  Scatter3D（3D 散点图）
 *  ThemeRiver（主题河流图）
 *  WordCloud（词云图）

**pyecharts 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，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，为地理数据可视化提供强有力的支持

如果要使用 Map 模块，还需要安装几个地图文件：

pip install echarts-countries-pypkg
    pip install echarts-china-provinces-pypkg
    pip install echarts-china-cities-pypkg

**相关参数说明：**  
先介绍一些可能会用到的基本函数：

*  add() 主要方法，用于添加图表的数据和设置各种配置项
 *  show\_config() 打印输出图表的所有配置项
 *  render() 默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件，支持 path 参数，设置文件保存位置，如 render(r"e:my\_first\_chart.html")，文件用浏览器打开。
 *  在jupyter中使用，xxx.render\_notebook() 方法可以再jupyter中显示图

基本上所有的图表类型都是这样：

*  chart\_name = Type() 初始化具体类型图表。
 *  add() 加数据及配置项。
 *  render() 生成 .html 文件。

后边有时间了添加 例子吧

[20190520152608285.png]: /images/20220129/4b162d2558574aaa9b4ec9a5f0bbf71c.png
[20190520151714273.gif]: /images/20220129/07db780e20964dafba1c075224d55207.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4NTM0MTA3_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220129/77b56bd29702484699d5a92e9b3a142a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM4NTM0MTA3_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220129/2805ed1fad5443a2a0ed0277d17bf47a.png