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();