pyEcharts安装及使用指南(最新)
pyEcharts安装及使用指南(最新):
网上资料大多数是0.5X的版本, 这里我给出我的0.5版本连接https://www.cnblogs.com/dgwblog/p/11811562.html
pyecharts 分为 v0.5.X 和 v1 两个大版本,v0.5.X 和 v1 间不兼容,v1 是一个全新的版本,详见 ISSUE#892,ISSUE#1033。
我个人认为有必要学习新版本,结构清晰,支持链式调用
新版本特性:
- 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
打包需要的资源连接:
https://github.com/pyecharts/pyecharts-assets
几个网址:
http://pyecharts.herokuapp.com
https://github.com/pyecharts/pyecharts 项目地址
如何你要使用示例资源导入:
git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts/tree/master/example
方便你操作的数据
from pyecharts import faker
配置:
pip 安装
$ pip() install pyecharts
源码安装
$ git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git
$ cd pyecharts
$ pip install -r requirements.txt
$ python setup.py install
# 或者执行 python install.py
基本例子
# coding=utf-8
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts
from pyecharts import faker
from pyecharts.datasets import keys = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
values = [5, 20, 36, 10, 75, 90] # bar=(Bar()
# .add_xaxis(keys)
# .add_yaxis("商家A",values)
# .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题"))
# )
# bar.render() def demo() -> Bar():
c = (
Bar()
.add_xaxis(keys)
.add_yaxis("商家A", values)
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题")))
return c.render();
demo();
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