怎么用Python echarts实现数据可视化

本篇内容主要讲解"怎么用Python echarts实现数据可视化"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"怎么用Python echarts实现数据可视化"吧!

1.概述

pyecharts 是百度开源的，适用于数据可视化的工具，配置灵活，展示图表相对美观，顺滑。

2.安装

python3环境下的安装：

pip3 install pyecharts

3.数据可视化代码

3.1 柱状图

from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Barfrom pyecharts.faker import Fakerc = (    Bar()    .add_xaxis(Faker.choose())    .add_yaxis("商家A", Faker.values(), stack="stack1")    .add_yaxis("商家B", Faker.values(), stack="stack1")    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-堆叠数据（全部）"))    .render("bar_stack0.html"))

执行上述代码，会在相对目录生成mycharts.html文件，通过页面打开。

3.2 折线图

import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Line"""Gallery 使用 pyecharts 1.1.0参考地址: https://echarts.apache.org/examples/editor.html?c=line-smooth目前无法实现的功能:暂无"""x_data = ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"]y_data = [820, 932, 901, 934, 1290, 1330, 1320](    Line()    .set_global_opts(        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=False),        xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),        yaxis_opts=opts.AxisOpts(            type_="value",            axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),            splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),        ),    )    .add_xaxis(xaxis_data=x_data)    .add_yaxis(        series_name="",        y_axis=y_data,        symbol="emptyCircle",        is_symbol_show=True,        is_smooth=True,        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),    )    .render("smoothed_line_chart.html"))

3.3 饼图

from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Piefrom pyecharts.faker import Fakerc = (    Pie()    .add(        "",        [list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())],        radius=["40%", "75%"],    )    .set_global_opts(        title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-Radius"),        legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="15%", pos_left="2%"),    )    .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))    .render("pie_radius.html"))

到此，相信大家对"怎么用Python echarts实现数据可视化"有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！