Python3，Pyecharts，我不会说这是一个不可多得的库。

1、引言

小屌丝：鱼哥鱼哥， 江湖救急。
小鱼：咋了这。

小屌丝：Pyecharts，
小鱼：这个咋了嘛？
小屌丝：不会啊，
小鱼：嗨！！！
小屌丝：咋了嘛
小鱼：这大惊小怪的，我给你讲就是了。
小屌丝：这次咋这么主动。
小鱼：也没有了，说完了待会咱俩去吃饭。
小屌丝:突然这么大方，这啥情况呀。
小鱼：这一年多亏了你的会员卡，让我每天上班跟打鸡血似的。
小屌丝：说的我都不好意思了。那咱别吃饭了，直接去泡澡吧
小鱼：那不行， 没吃饭，哪有力气泡澡。
小屌丝：没事，咱那洗浴中心有自助，
小鱼：你看看，又要划你会员卡，我都不好意思了。
小屌丝：我…
小鱼：别说了，客从主便，我也不勉强了，就这么定吧。
小屌丝：我…
小鱼：好了，我们进入今天的分享。
小屌丝：被安排的…

2、Pyecharts

2.1 介绍

• Pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的 Python 库。
• 提供了一种简单、高效的方式来创建各种类型的图表，包括折线图、柱状图、饼图、散点图等。
  接下来，就跟着小鱼的脚本来详细了解Pyecharts

2.1.1 定义

• Pyecharts 是一个基于 Python 的 Echarts 图表库，它允许用户使用 Python 代码来生成各种类型的 Echarts 图表。

2.1.2 常用功能

• 支持多种类型的图表：折线图、柱状图、饼图、散点图等。
• 提供丰富的图表样式和交互功能。
• 支持图表数据的动态更新和实时渲染。
• 支持导出图表为图片或 HTML 文件。
• 提供便捷的 API，方便用户快速创建和定制图表。

2.1.2 常用方法

• add_xaxis()：用于添加 x 轴数据。

bar.add_xaxis(["周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六", "周日"])

• add_yaxis()：用于添加 y 轴数据。

bar.add_yaxis("销售额", [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70])

• set_global_opts()：用于设置图表的全局配置项，如标题、工具栏等。

bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售额统计"))

• render()：用于将图表渲染为 HTML 文件或图片。

bar.render("sales_chart.html")

• add_series()：用于添加图表序列数据，例如柱状图中的每个柱子。

bar.add_series(name="销售额", data=[10, 20, 30, 40, 50, 60, 70])

• add_legend()：用于添加图例，显示每个系列的颜色和标签。

bar.add_legend(type_="scroll",orient="vertical",left=10,top=20,data=["销售额"])

• add_tooltip()：用于添加鼠标悬停提示框，显示数据信息。

bar.add_tooltip(trigger="axis", axis_formatter="{value}销售额")

• add_datazoom()：用于添加数据区域缩放功能，可以缩放图表范围。

bar.add_datazoom(type_="slider", start=10, end=60)

• add_visualmap()：用于添加视觉映射功能，可以根据数据范围自动调整颜色深浅。

bar.add_visualmap(max_=100, is_piecewise=True)

2.2 安装

因为 Pyecharts是三方库，所以，需要先安装，在使用。
老规矩， pip安装

pip install Pyecharts

其它安装方式，直接看这两篇:

《Python3，选择Python自动安装第三方库，从此跟pip说拜拜！！》
《Python3：我低调的只用一行代码，就导入Python所有库！》

安装结果：

2.3 示例

设置背景颜色，两种写法。

样例1：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2023-12-19
# @Author : Carl_DJ

'''
实现功能：
	柱状图添加背景色
'''

from pyecharts import options as opts  
from pyecharts.charts import Bar  
  
# 准备数据  
x_data = ["周一", "周二", "周三", "周四", "周五", "周六", "周日"]  
y_data = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]  
  
# 创建柱状图对象  
bar = Bar()  
  
# 设置背景颜色  
bar.add_background_color(color="#f0f0f0")  
  
# 添加数据和配置项  
bar.add_xaxis(x_data)  
bar.add_yaxis("销售额", y_data)  
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售额统计"))  
  
# 渲染图表为 HTML 文件  
bar.render("sales_chart.html")

样例2：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2023-12-19
# @Author : Carl_DJ

'''
实现功能：
	柱状图添加背景色
'''
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar

# 创建一个柱状图
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(["A", "B", "C", "D"])
    .add_yaxis("Series 1", [1, 3, 2, 4])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar Chart"))
)

# 渲染图表并保存为html文件
bar.render("bar_chart.html")

运行结果

3、总结

看到这里， 关于Pyecharts的介绍就到这里。
最近，关于数据分析的相关库，小鱼也写了有些篇了，
其实在数据分析过程中，掌握相关的库，对整个分析过程，都会有很大的提升。
为了方便，小鱼也把涉及到数据分析的库的博文，也例举几篇：

• 《Python3，必备数据可视化之Altair，竟然比Matplotlib的用法还简单。》
• 《Python3，一篇搞定Numpy与Pandas的差异点及应用场景，妥妥的学到了。》
• 《Python3，Pandas这4种高频使用的筛选数据的方法，不得不说，确实挺好。》
• 《Python3，数据处理与计算，不得不掌握的高效计算函数之prod()函数》
• 《Python3，一次掌握这些数据可视化图表技能，老板不给涨薪都不好意思。》
• …等等

也可以直接看小鱼的数据分析专栏：

• Python数据分析

最后，再唠叨一句，
我是小鱼：

• CSDN 博客专家；
• 阿里云 专家博主；
• 51CTO博客专家；
• 51认证讲师等；
• 认证金牌面试官；
• 职场面试培训、职业规划师；
• 多个国内主流技术社区的认证专家博主；
• 多款主流产品(阿里云等)测评一、二等奖获得者；

关注小鱼，带你学习更多更专业更前言的数据分析相关技术。