夏俊欣
夏俊欣

干货|全网最新最全Pyecharts可视化教程(一)

 

 

 

数据可视化能够更加直观的将数据的趋势展现出来，而绝大数人对于数据可视化的选择要么是matplotlib或者是seaborn，本文将从比较热门的可视化模块pyecharts入手，向读者介绍一下pyecharts的使用教程

目前pyecharts的版本已经更新到了1.x版本，而旧版本也就是0.5.x版本在语法上和1.x版本有很大的不同，由于旧版本不再维护，因此本文就从新版本的使用开始说起。

柱状图/条形图

干货|全网最新最全Pyecharts可视化教程(一)_第1张图片

当然，读者要是对链式的调用感到不习惯的话也可以，

干货|全网最新最全Pyecharts可视化教程(一)_第2张图片

干货|全网最新最全Pyecharts可视化教程(一)_第3张图片

在工具栏中可以实现一键堆叠柱状图，当然也可以展现出数据中的最大值与最小值

干货|全网最新最全Pyecharts可视化教程(一)_第4张图片

设置窗口滑块，拖动查看柱状图

干货|全网最新最全Pyecharts可视化教程(一)_第5张图片

折线图

 

其实我们可以在柱状图的工具栏中，点击“切换为折线”将柱状图转换为折线图，当然，我们也可以将折线图还原成柱状图，点击“切换为柱状图”

饼状图

 

干货|全网最新最全Pyecharts可视化教程(一)_第6张图片

当然我们可以调整成为内外圆环

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饼图-玫瑰图

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漏斗图

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将其标签放在外面，并且倒立

干货|全网最新最全Pyecharts可视化教程(一)_第11张图片

散点图

干货|全网最新最全Pyecharts可视化教程(一)_第12张图片

对散点设置颜色渐变

干货|全网最新最全Pyecharts可视化教程(一)_第13张图片

结束语

总的来说，pyecharts在更新过之后，可视化的步骤和之前的相比相差并不大，无非也就是创建一个实例对象，然后往里面添加数据以及各种配置

步骤 描述 代码示例
1 实例一个具体类型图表的对象 bar = Bar()
2 添加x轴、y轴的具体数据 bar.add_x/yaxis()
3 添加标题等其他配置 bar.set_global_opts()
4 在jupyter notebook中生成图片 render_notebook()

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