python通过pyecharts使用百度echarts实现数据可视化

一、安装 pyecharts

pyecharts支持Python2.7+和Ptyhon3.5+。如果你使用的是Python2.7，请在代码顶部声明字符编码，否则会出现中文乱码问题。

2、pyecharts

pip安装

$ pip install pyecharts$ pip3 install pyecharts_snapshot

源码安装

二、快速开始

首先开始来绘制你的第一个图表

1、使用主题

自0.5.2+起，pyecharts支持更换主体色系。可以使用如下方式使用深色背景：

bar.use_theme('dark')

pyecharts支持另外5个主体色系，请移步到主题色系获取更多配置信息。

2、图形绘制过程

图形绘制过程按照以下的顺序分别调用：

1、实例一个具体类型图表的对象

2、为图表添加通用的配置，如主题

3、为图表添加特定的配置

4、添加数据及配置项

5、生成本地文件（html/svg/jpeg/png/pdf/gif） 

3、创建个图标

从v0.4.0+开始，pyecharts重构了渲染的内部逻辑，改善效率。推荐使用以下方式显示多个图表。

4、Pandas&Numpy 简单示例

也可以使用Numpy或者Pandas作为数据源，详情参考Pandas&Numpy 简单示例

三、图表配置

图表配置可以控制图表的颜色，大小，背景颜色等等信息，内容丰富，可以参考图表配置

四、基本图表

pyecharts支持多种图标，主要包括：

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）

GeoLines（地理坐标系线图）

Graph（关系图）

HeatMap（热力图）

Kline/Candlestick（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）

Surface3D（3D 曲面图）

ThemeRiver（主题河流图）

Tree（树图）

TreeMap（矩形树图）

WordCloud（词云图）

具体使用可以参考：基本图表

除了上面功能，还支持自定义图表，图表风格等等，并且支持Flask,Django等框架，大家可以自行参考pyecharts