Python + ECharts = pyecharts。
Apache ECharts 是一款百度开源的数据可视化第三方库，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。
Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理，当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。
快速开始
以下是我推荐的写法，可以快速绘制一个图形，推荐使用链式调用：
import pyecharts as pe(# 调用图形，初始配置pe.charts.Bar(dict(width="1220px", height="420px", theme='light')).add_xaxis([*df.name]) # 增加 x 轴.add_yaxis('Q1', df.Q1.to_list()) # 增加 y 轴.render_notebook() # 在 notebook 上展示)
概述
pyecharts 的主要对象有：
pe.charts：绘图的类，是核心对象，可以用类似
pe.charts.Bar类和方法生成各种图形；pe.options：图表的中各种配置，有针对全局及不同图形的配置方法，可用类似
pe.options.AxisOpts类和方法进行配置。
还包括：
faker.py ：一些供演示的简单假数据
globals.py：一些涉及全局配置的值
初始化配置
# pe.charts.Bar(dict(...))width="1220px" # 宽度height="420px" # 高度theme='light' # 主题样式 pe.globals.ThemeType
全局配置
# .set_global_opts(dict(...))绘制样式：
pe.charts.Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))# 取值LIGHT = "light"DARK = "dark"WHITE = "white"CHALK: str = "chalk"ESSOS: str = "essos"INFOGRAPHIC: str = "infographic"MACARONS: str = "macarons"PURPLE_PASSION: str = "purple-passion"ROMA: str = "roma"ROMANTIC: str = "romantic"SHINE: str = "shine"VINTAGE: str = "vintage"WALDEN: str = "walden"WESTEROS: str = "westeros"WONDERLAND: str = "wonderland"HALLOWEEN: str = "halloween"
常用图形
折线图
todo
柱状图
# .reversal_axis() 横向柱形图(方法)todo
Jupyter Lab
在 Jupyter Lab 上使用时需要做如下配置：
import pyecharts as pe# 其他："jupyter_notebook", "nteract", "zeppelin"pe.globals.CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = 'jupyter_lab'# 对应图形加载 JS 文件pe.charts.Bar().load_javascript()(pe.charts.Bar(dict(width="1220px", height="420px")).add_xaxis([...]).add_yaxis('...', [...]).render_notebook() # 网页展示图表)
数据的构造
由于 pyecharts 设计理念为通用库，因此没有引入 NumPy 和 Pandas 的数据结构，在绘图时，一般需要列表和字典格式的结构，可以通过以下形式进行转换：
series.to_list()[*a][*series][*array]
在使用 Pandas&Numpy 时，请确保将数值类型转换为 python 原生的 int/float。比如整数类型请确保为 int，而不是 numpy.int32。
参数传递
pyecharts 对配置项基本上都采用 XXXOpts/XXXItems 以及 dict 两种数据形式，这两种是完全等价的。比如下面三者效果是一致的：
from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Barc = Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="620px", height="420px"))c = Bar(dict(width="620px", height="420px"))c = Bar({"width": "620px", "height": "420px"})
Note: 不是每个配置项的名字都与 dict key 相等，比如 max, min, type 等，因为和 Python 原生关键字冲突了，所以使用 下划线作为后缀，具体应该参考每个配置项的 self.opts 属性。
支持的图形
pyecharts 支持以下图形，写法为：
import pyecharts as pe# 调用图形的类用于绘制不同的图形pe.charts.Bar()
关于不同图形的设置和数据结构可以参考官方网站的文档，有中文版本，非常详细。
frompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportBar,Pagefrompyecharts.fakerimportCollector,Fakerfrompyecharts.globalsimportThemeType# 基础图形BarBMapBoxplotCalendarEffectScatterFunnelGaugeGeoGraphHeatMapKlineLineLiquidMapParallelPictorialBarPiePolarRadarSankeyScatterSunburstThemeRiverTreeTreeMapWordCloud# 合成图GridPageTabTimeline# 三维图表Bar3DLine3DMap3DMapGlobeScatter3DSurface3D# 别名Candlestick=Kline
参考
https://pyecharts.org
https://gallery.pyecharts.org
https://github.com/pyecharts/pyecharts
https://echarts.apache.org/
https://echarts.apache.org/zh/option.html
https://echarts.apache.org/zh/api.html
