什麽是pyecharts？　　

　　pyecharts 是一個用於生成 Echarts 圖表的類庫。

　　charts 是百度開源的一個數據可視化 JS 庫，主要用於數據可視化。pyecharts 是一個用於生成 Echarts 圖表的類庫。實際上就是 Echarts 與 Python 的對接。

　　使用 pyecharts 可以生成獨立的網頁，也可以在 flask , Django 中集成使用。

pyecharts包含的圖表

　　Bar（柱狀圖/條形圖） 
　　Bar3D（3D 柱狀圖） 
　　Boxplot（箱形圖） 
　　EffectScatter（帶有漣漪特效動畫的散點圖） 
 

　　Funnel（漏鬥圖） 
　　Gauge（儀表盤） 
　　Geo（地理坐標系） 
　　Graph（關系圖） 
　　HeatMap（熱力圖） 
　　Kline（K線圖） 
　　Line（折線/面積圖） 
　　Line3D（3D 折線圖） 
　　Liquid（水球圖） 
　　Map（地圖） 
　　Parallel（平行坐標系） 
　　Pie（餅圖） 
　　Polar（極坐標系） 
　　Radar（雷達圖） 
　　Sankey（桑基圖） 
　　Scatter（散點圖） 
　　Scatter3D（3D 散點圖） 
　　ThemeRiver（主題河流圖） 
　　WordCloud（詞雲圖）

　　用戶自定義

　　Grid 類：並行顯示多張圖 
 

　　Overlap 類：結合不同類型圖表疊加畫在同張圖上 
　　Page 類：同一網頁按順序展示多圖 
　　Timeline 類：提供時間線輪播多張圖

pyecharts安裝

1 pip install pyecharts

　　
　這裏要專門說明一下，自從 0.3.2 開始，為了縮減項目本身的體積以及維持 pyecharts 項目的輕量化運行，pyecharts 將不再自帶地圖 js 文件。如用戶需要用到地圖圖表（Geo、Map），可自行安裝對應的地圖文件包。
　否則在用到這兩個包的時候，並能完整的顯示地圖效果。

1. 全球國家地圖: echarts-countries-pypkg (1.9MB): 世界地圖和 213 個國家，包括中國地圖
2. 中國省級地圖: echarts-china-provinces-pypkg (730KB)：23 個省，5 個自治區
3. 中國市級地圖: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB)：370 個中國城市

　　Windows下通過已下的pip命令進行安裝

1 pip install echarts-countries-pypkg
2 
3 pip install echarts-china-provinces-pypkg
4 
5 pip install echarts-china-cities-pypkg

　Linux下通過以下的pip命令進行安裝

 1 sudo pip3 install echarts-countries-pypkg 
 2  
 3  
 4 sudo pip3 install echarts-china-provinces-pypkg
 5  
 6  
 7 sudo pip3 install echarts-china-cities-pypkg
 8  
 9  
10 sudo pip3 install echarts-countries-pypkg 
11  
12  
13 sudo pip3 install echarts-china-provinces-pypkg
14  
15  
16 sudo pip3 install echarts-china-cities-pypkg

相關函數、參數說明

　　先介紹一些可能會用到的基本函數：

• add() 主要方法，用於添加圖表的數據和設置各種配置項

• show_config() 打印輸出圖表的所有配置項

• render() 默認將會在根目錄下生成一個 render.html 的文件，支持 path 參數，設置文件保存位置，如 render(r"e:my_first_chart.html")，文件用瀏覽器打開。

  默認的編碼類型為 UTF-8，在 Python3 中是沒什麽問題的，Python3 對中文的支持好很多。但是在 Python2 中，編碼的處理是個很頭疼的問題，暫時沒能找到完美的解決方法，目前只能通過文本編輯器自己進行二次編碼，我用的是 Visual Studio Code，先通過 Gbk 編碼重新打開，然後再用 UTF-8 重新保存，這樣用瀏覽器打開的話就不會出現中文亂碼問題了。（這裏是某位大佬遇到的問題，我直接復制過來了，供大家參考）

　　基本上所有的圖表類型都是這樣繪制的：

1. 1. chart_name = Type() 初始化具體類型圖表。

   2. add() 加數據及配置項。

   3. render() 生成 .html 文件。

基本圖表使用實例

Bar（柱狀圖/條形圖）

1 from pyecharts import Bar
2 bar =Bar("我的第一個圖表", "這裏是副標題")
3 bar.add("服裝", ["襯衫", "羊毛衫", "雪紡衫", "褲子", "高跟鞋", "襪子"], [5, 20, 36, 10, 75, 90])
4 bar.show_config()
5 bar.render()

from pyecharts import Bar
bar =Bar("x 軸和 y 軸交換")
bar.add("商家A", attr, v1)
bar.add("商家B", attr, v2, is_convert=True)
bar.render()

Pie（餅圖）

1 from pyecharts import Pie
2 attr =["襯衫", "羊毛衫", "雪紡衫", "褲子", "高跟鞋", "襪子"]
3 v1 =[11, 12, 13, 10, 10, 10]
4 pie =Pie("餅圖示例")
5 pie.add("", attr, v1, is_label_show=True)
6 pie.show_config()
7 pie.render()

WordCloud（詞雲圖）

1 from pyecharts import WordCloud 
2 name =[‘Sam S Club‘, ‘Macys‘, ‘Amy Schumer‘, ‘Jurassic World‘, ‘Charter Communications‘, ‘Chick Fil A‘, ‘Planet Fitness‘, ‘Pitch Perfect‘, ‘Express‘, ‘Home‘, ‘Johnny Depp‘, ‘Lena Dunham‘, ‘Lewis Hamilton‘, ‘KXAN‘, ‘Mary Ellen Mark‘, ‘Farrah Abraham‘, ‘Rita Ora‘, ‘Serena Williams‘, ‘NCAA baseball tournament‘, ‘Point Break‘]
3 value =[10000, 6181, 4386, 4055, 2467, 2244, 1898, 1484, 1112, 965, 847, 582, 555, 550, 462, 366, 360, 282, 273, 265]
4 wordcloud =WordCloud(width=1300, height=620)
5 wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])
6 wordcloud.show_config()
7 wordcloud.render()

　　詞雲圖的形狀可以通過shape參數來選擇

1 wordcloud =WordCloud(width=1300, height=620)
2 wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[30, 100], shape=‘diamond‘)
3 wordcloud.show_config()
4 wordcloud.render()

Geo（地理坐標系）

1 from pyecharts import Geo 
2 data =[("海門", 9), ("鄂爾多斯", 12), ("招遠", 12), ("舟山", 12), ("齊齊哈爾", 14), ("鹽城", 15)]
3 geo =Geo("全國主要城市空氣質量", "data from pm2.5", title_color="#fff", title_pos="center", width=1200, height=600, background_color=‘#404a59‘)
4 attr, value =geo.cast(data)
5 geo.add("", attr, value, type="effectScatter", is_random=True, effect_scale=5)
6 geo.show_config()
7 geo.render()

重要問題說明

　　這裏也要先說明一點因為echarts裏面有的地點可能沒有，一旦添加了沒有的在這裏面，將會生成一個空的圖。

　　有三個解決辦法：

　　　　一是最簡單的把不存在刪掉；

　　　　二是到百度地圖api裏把找不到的地方的經緯度加進原始的包裏（這個辦法大家可以參看這位大佬的博客https://blog.csdn.net/summerstones/article/details/78078789）；

　　　　三是如果你是批量的導入導入數據（類似從數據庫中）可以通過try...with...來解決，如下代碼，這是我自己遇到的問題的想到的一個解決辦法，data是我從數據庫中得到的字典

　　當然如果數據量比較大的話，這樣做效率可能不高，給大家一個參考吧

    for n, m in data.items():   #data是我從數據庫中讀取的城市的字典數據
        list_1 = []
        list_2 = []
        list_1.append(n)
        list_2.append(m)
        try:
            geo.add("", list_1, list_2, visual_range=[0, 3000], visual_text_color="#fff", symbol_size=15, is_visualmap=True)
        except Exception as e:
            pass

　　當然如果數據量比較大的話，這樣做效率可能不高，給大家一個參考吧這是我的項目裏一部分的數據得到的結果，我拿了7萬多條數據來做的測試，感覺效果還ok

Line（折線/面積圖）

1 from pyecharts import Line 
2 attr =["襯衫", "羊毛衫", "雪紡衫", "褲子", "高跟鞋", "襪子"]
3 v1 =[5, 20, 36, 10, 10, 100]v2 =[55, 60, 16, 20, 15, 80]
4 line =Line("折線圖示例")
5 line.add("商家A", attr, v1, mark_point=["average"])
6 line.add("商家B", attr, v2, is_smooth=True, mark_line=["max", "average"])
7 line.show_config()
8 line.render()

1 line =Line("折線圖-面積圖示例")
2 line.add("商家A", attr, v1, is_fill=True, line_opacity=0.2, area_opacity=0.4, symbol=None)
3 line.add("商家B", attr, v2, is_fill=True, area_color=‘#000‘, area_opacity=0.3, is_smooth=True)
4 line.show_config()
5 line.render()

寫在後面

　　因為我在用的過程中都是結合數據庫批量處理的，所以就不把我寫的全都放上了，這有上面地圖那裏第三個解決辦法放了一部分我自己的代碼，其他的都是網上常見的一些測試用例。

　　這裏都是基礎的介紹（我認為可能常用的一些圖表），想了解更多的關於pyecharts的，就不推薦其他人的博客了，都大同小異，大家還是移步官網 http://pyecharts.org/#/zh-cn/ ，因為這是個開源的項目，pyecharts也是三個人一直在維護的，官網內容非常豐富，而且有中文版。

　　有想了解我自己做的實例的，歡迎Q我（看博客側邊欄~）

Python：數據可視化pyecharts的使用