数据可视化-pyecharts

Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，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。而 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。使用文档地址：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro

特性：

• 简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用
• 囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有
• 支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab
• 可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架
• 高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表
• 详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目
• 多达 400+ 地图文件以及原生的百度地图，为地理数据可视化提供强有力的支持

  #安装依赖库
  pip install pyecharts
  pip install black

  #简单代码实现
  from pyecharts.charts import Bar
  from pyecharts import options as opts
  
  
  bar = Bar()
  bar.add_xaxis(['啤酒', '饮料', '矿泉水', '泡面', '花生米'])
  bar.add_yaxis('列车员', [12, 5, 5, 10, 15])
  bar.add_yaxis('小贩', [10, 5, 5, 8, 12])
  bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='列车食品价格', subtitle='价格对比'))
  # render 会生成本地 HTML 文件，默认会在当前目录生成 render.html 文件 
  # 也可以传入路径参数，如 bar.render("mycharts.html")
  bar.render()

  打开生成的html文件，显示如下：

  

   

   其他具体操作有需要可参见文档介绍。