导读：pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具，本文将为你阐述pyecharts的使用细则。
前言
我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,而前些阵子做一个Spark项目的时候用到了百度开源的一个可视化JS工具-Echarts，可视化类型非常多，但是得通过导入js库在Java Web项目上运行，平时用Python比较多，于是就在想有没有Python与Echarts结合的轮子。Google后，找到一个国人开发的一个Echarts与Python结合的轮子：pyecharts，下面就来简述下pyecharts一些使用细则：
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安装
写这篇文章用的是Win环境，首先打开命令行(win+R),输入：
pip install pyecharts
但笔者实测时发现，由于墙的原因，下载时会出现断线和速度过慢的问题导致下载失败，所以建议通过清华镜像来进行下载：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyecharts
使用实例
使用之前我们要强调一点：就是python2.x和python3.x的编码问题，在python3.x中你可以把它看做默认是unicode编码，但在python2.x中并不是默认的，原因就在它的bytes对象定义的混乱，而pycharts是使用unicode编码来处理字符串和文件的，所以当你使用的是python2.x时，请务必在上方插入此代码：
from future import unicode_literals
现在我们来开始正式使用pycharts，这里我们直接使用官方的数据：
柱状图-Bar
//导入柱状图-Barfrom pyecharts import Bar//设置行名columns = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]//设置数据data1 = [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3]data2 = [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]//设置柱状图的主标题与副标题bar = Bar("柱状图", "一年的降水量与蒸发量")//添加柱状图的数据及配置项bar.add("降水量", columns, data1, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])bar.add("蒸发量", columns, data2, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])//生成本地文件（默认为.html文件）bar.render()
运行结果如下：
简单的几行代码就可以将数据进行非常好看的可视化，而且还是动态的，在这里还是要安利一下jupyter，pyecharts在v0.1.9.2版本开始，在jupyter上直接调用实例（例如上方直接调用bar）就可以将图表直接表示出来，非常方便。
笔者数了数，目前pyecharts上的图表大概支持到二十多种，接下来，我们再用上方的数据来生成几个数据挖掘常用的图表示例：
饼图-Pie
//导入饼图Piefrom pyecharts import Pie//设置主标题与副标题，标题设置居中，设置宽度为900pie = Pie("饼状图", "一年的降水量与蒸发量",title_pos=‘center‘,width=900)//加入数据，设置坐标位置为【25，50】，上方的colums选项取消显示pie.add("降水量", columns, data1 ,center=[25,50],is_legend_show=False)//加入数据，设置坐标位置为【75，50】，上方的colums选项取消显示，显示label标签pie.add("蒸发量", columns, data2 ,center=[75,50],is_legend_show=False,is_label_show=True)//保存图表pie.render()
箱体图-Boxplot
//导入箱型图Boxplotfrom pyecharts import Boxplot boxplot = Boxplot("箱形图", "一年的降水量与蒸发量")x_axis = [‘降水量‘,‘蒸发量‘]y_axis = [data1,data2]//prepare_data方法可以将数据转为嵌套的 [min, Q1, median (or Q2), Q3, max]yaxis = boxplot.prepare_data(y_axis) boxplot.add("天气统计", x_axis, _yaxis)boxplot.render()
折线图-Line
from pyecharts import Lineline = Line("折线图","一年的降水量与蒸发量")//is_label_show是设置上方数据是否显示line.add("降水量", columns, data1, is_label_show=True)line.add("蒸发量", columns, data2, is_label_show=True)line.render()
雷达图-Rader
from pyecharts import Radarradar = Radar("雷达图", "一年的降水量与蒸发量")//由于雷达图传入的数据得为多维数据，所以这里需要做一下处理radar_data1 = [[2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3]]radar_data2 = [[2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]]//设置column的最大值，为了雷达图更为直观，这里的月份最大值设置有所不同schema = [ ("Jan", 5), ("Feb",10), ("Mar", 10), ("Apr", 50), ("May", 50), ("Jun", 200), ("Jul", 200), ("Aug", 200), ("Sep", 50), ("Oct", 50), ("Nov", 10), ("Dec", 5)]//传入坐标radar.config(schema)radar.add("降水量",radar_data1)//一般默认为同一种颜色，这里为了便于区分，需要设置item的颜色radar.add("蒸发量",radar_data2,item_color="#1C86EE")radar.render()
散点图-scatter
from pyecharts import Scatterscatter = Scatter("散点图", "一年的降水量与蒸发量")//xais_name是设置横坐标名称，这里由于显示问题，还需要将y轴名称与y轴的距离进行设置scatter.add("降水量与蒸发量的散点分布", data1,data2,xaxis_name="降水量",yaxis_name="蒸发量", yaxis_name_gap=40)scatter.render()
图表布局 Grid
由于标题与图表是属于两个不同的控件，所以这里必须对下方的图表Line进行标题位置设置，否则会出现标题重叠的bug。
from pyecharts import Grid//设置折线图标题位置line = Line("折线图","一年的降水量与蒸发量",title_top="45%")line.add("降水量", columns, data1, is_label_show=True)line.add("蒸发量", columns, data2, is_label_show=True)grid = Grid()//设置两个图表的相对位置grid.add(bar, grid_bottom="60%")grid.add(line, grid_top="60%")grid.render()
from pyecharts import Overlapoverlap = Overlap()bar = Bar("柱状图-折线图合并", "一年的降水量与蒸发量")bar.add("降水量", columns, data1, mark_point=["max", "min"])bar.add("蒸发量", columns, data2, mark_point=["max", "min"])overlap.add(bar)overlap.add(line)overlap.render()
总结
- 导入相关图表包
- 进行图表的基础设置，创建图表对象
- 利用add()方法进行数据输入与图表设置(可以使用print_echarts_options()来输出所有可配置项)
- 利用render()方法来进行图表保存
pyecharts还有许多好玩的3D图表和地图图表，个人觉得地图图表是最好玩的，各位有兴趣可以去pyecharts的使用手册查看，有中文版的非常方便：pyecharts。
原文地址：https://www.cnblogs.com/qxPython/p/10523791.html