使用Pyecharts绘制折线图 python

在进行分析结果，观察数据变化量时，我们通常会使用折线图来进行对数据的观察，pyecharts绘图简易，便于观察，此篇用于记录pyecharts绘制折线图，献于大家，也便于自己后期的复习学习。

Pyecharts绘制折线图

首先，利用pyecharts绘图需要导入相应的库。

import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line

1. 在pycharms中绘图

在pycharms中绘图，需要对绘制的图像进行保存。通过pyecharts绘制的图形可保存为html格式，在render（）处，也可自定义图像保存位置。

dff = df_bigindustry
x = list(dff['数据时间'])
y1 = list(dff['有功功率最大值（kw）'])
y2 = list(dff['有功功率最小值（kw）'])
c = (
    Line()
    .add_xaxis(x)
    .add_yaxis("有效功率最大值(kw)", y1)
    .add_yaxis("有效功率最小值(kw)", y2)
    .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = '工业用电'))
    .render("line_base.html")   # 用于保存绘制的图形，此处可自定义路径
)

2. 在jupyter中绘图

在jupyter中绘图，为了便于观察，可以使用render_notebook()的格式直接在jupyter中显示图像，当然也可以利用render（）进行对图像的保存。但保存后则不可再利用render_notebook()进行图像的展示。

dff = df_bigindustry   # 数据
x = list(dff['数据时间'])
y1 = list(dff['有功功率最大值（kw）'])
y2 = list(dff['有功功率最小值（kw）'])
c = (
    Line()
    .add_xaxis(x)
    .add_yaxis("有效功率最大值(kw)", y1)
    .add_yaxis("有效功率最小值(kw)", y2)
    .set_global_opts(title_opts = opts.TitleOpts(title = '工业用电'))
    #.render('./charts/base.html')   # 若有需要，可在此处进行图片的保存
)
c.render_notebook()    # 用于在jupyter中显示图像

水平一般，能力有限，如有问题，感谢各位的不吝赐教。