pyecharts的安装使用

本文介绍了pyecharts,这是一个用于生成Echarts图表的Python类库。它支持多种图表类型,如柱状图、饼图、词云图等,并可在Flask或Django等框架中集成使用。文中提供了安装指南及各类图表的示例代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

什么是pyecharts?【更多参见官网:http://pyecharts.org/#/zh-cn/】  

  pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。 

  echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库,主要用于数据可视化。pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。实际上就是 Echarts 与 Python 的对接。

  使用 pyecharts 可以生成独立的网页,也可以在 flask , Django 中集成使用。

 

pyecharts包含的图表

  Bar(柱状图/条形图) 
  Bar3D(3D 柱状图) 
  Boxplot(箱形图) 
  EffectScatter(带有涟漪特效动画的散点图) 
  Funnel(漏斗图) 
  Gauge(仪表盘) 
  Geo(地理坐标系) 
  Graph(关系图) 
  HeatMap(热力图) 
  Kline(K线图) 
  Line(折线/面积图) 
  Line3D(3D 折线图) 
  Liquid(水球图) 
  Map(地图) 
  Parallel(平行坐标系) 
  Pie(饼图) 
  Polar(极坐标系) 
  Radar(雷达图) 
  Sankey(桑基图) 
  Scatter(散点图) 
  Scatter3D(3D 散点图) 
  ThemeRiver(主题河流图) 
  WordCloud(词云图)

  用户自定义

  Grid 类:并行显示多张图 
  Overlap 类:结合不同类型图表叠加画在同张图上 
  Page 类:同一网页按顺序展示多图 
  Timeline 类:提供时间线轮播多张图

pyecharts安装

1 pip install pyecharts
  
 这里要专门说明一下,自从 0.3.2 开始,为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts 项目的轻量化运行,pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表(Geo、Map),可自行安装对应的地图文件包。
 否则在用到这两个包的时候,并能完整的显示地图效果。
  1. 全球国家地图echarts-countries-pypkg (1.9MB): 世界地图和 213 个国家,包括中国地图
  2. 中国省级地图echarts-china-provinces-pypkg (730KB):23 个省,5 个自治区
  3. 中国市级地图echarts-china-cities-pypkg (3.8MB):370 个中国城市

Windows下通过已下的pip命令进行安装

pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg

Linux下通过以下的pip命令进行安装

sudo pip3 install echarts-countries-pypkg 
sudo pip3 install echarts-china-provinces-pypkg
sudo pip3 install echarts-china-cities-pypkg
sudo pip3 install echarts-countries-pypkg  
sudo pip3 install echarts-china-provinces-pypkg
sudo pip3 install echarts-china-cities-pypkg
 

相关函数、参数说明

  先介绍一些可能会用到的基本函数:

  • add()    主要方法,用于添加图表的数据和设置各种配置项

  • show_config()    打印输出图表的所有配置项

  • render()    默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件,支持 path 参数,设置文件保存位置,如 render(r"e:my_first_chart.html"),文件用浏览器打开。

    默认的编码类型为 UTF-8,在 Python3 中是没什么问题的,Python3 对中文的支持好很多。但是在 Python2 中,编码的处理是个很头疼的问题,暂时没能找到完美的解决方法,目前只能通过文本编辑器自己进行二次编码,我用的是 Visual Studio Code,先通过 Gbk 编码重新打开,然后再用 UTF-8 重新保存,这样用浏览器打开的话就不会出现中文乱码问题了。(这里是某位大佬遇到的问题,我直接复制过来了,供大家参考)

  基本上所有的图表类型都是这样绘制的:

  1. chart_name = Type() 初始化具体类型图表。
  2. add() 加数据及配置项。
  3. render() 生成 .html 文件。

 

基本图表使用实例

Bar(柱状图/条形图)

from pyecharts import Bar
bar =Bar("我的第一个图表", "这里是副标题")
bar.add("服装", ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"], [5, 20, 36, 10, 75, 90])
bar.show_config()
bar.render()

from pyecharts import Bar
attr=["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1=[5, 20, 36, 10, 75, 90]
v2=[56, 24, 32, 50, 35, 60]
bar =Bar("x 轴和 y 轴交换")
bar.add("商家A", attr, v1)
bar.add("商家B", attr, v2, is_convert=True)
bar.render()

 

Pie(饼图)

from pyecharts import Pie
attr =["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1 =[11, 12, 13, 10, 10, 10]
pie =Pie("饼图示例")
pie.add("", attr, v1, is_label_show=True)
pie.show_config()
pie.render()
 

WordCloud(词云图)

from pyecharts import WordCloud
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']
value =[10000, 6181, 4386, 4055, 2467, 2244, 1898, 1484, 1112, 965, 847, 582, 555, 550, 462, 366, 360, 282, 273, 265]
wordcloud =WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])
wordcloud.show_config()
wordcloud.render()

词云图的形状可以通过shape参数来选择

from pyecharts import WordCloud
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']
value =[10000, 6181, 4386, 4055, 2467, 2244, 1898, 1484, 1112, 965, 847, 582, 555, 550, 462, 366, 360, 282, 273, 265]
wordcloud =WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[30, 100], shape='diamond')
wordcloud.show_config()
wordcloud.render()

Geo(地理坐标系)

 

1 from pyecharts import Geo 
2 data =[("海门", 9), ("鄂尔多斯", 12), ("招远", 12), ("舟山", 12), ("齐齐哈尔", 14), ("盐城", 15)]
3 geo =Geo("全国主要城市空气质量", "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()

 重要问题说明

  这里也要先说明一点因为echarts里面有的地点可能没有,一旦添加了没有的在这里面,将会生成一个空的图。

  有三个解决办法:

    一是最简单的把不存在删掉;

    二是到百度地图api里把找不到的地方的经纬度加进原始的包里(这个办法大家可以参看这位大佬的博客https://blog.youkuaiyun.com/summerstones/article/details/78078789);

    三是如果你是批量的导入导入数据(类似从数据库中)可以通过try...with...来解决,如下代码,这是我自己遇到的问题的想到的一个解决办法,data是我从数据库中得到的字典

  当然如果数据量比较大的话,这样做效率可能不高,给大家一个参考吧

    for n, m in data.items():   #data是我从数据库中读取的城市的字典数据
        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

  

  当然如果数据量比较大的话,这样做效率可能不高,给大家一个参考吧这是我的项目里一部分的数据得到的结果,这里拿了7万多条数据来做的测试,感觉效果还ok

 

Line(折线/面积图)

from pyecharts import Line
attr =["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1 =[5, 20, 36, 10, 10, 100]
v2 =[55, 60, 16, 20, 15, 80]
line =Line("折线图示例")
line.add("商家A", attr, v1, mark_point=["average"])
line.add("商家B", attr, v2, is_smooth=True, mark_line=["max", "average"])
line.show_config()
line.render()

折线面积图:

from pyecharts import Line
attr =["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1 =[5, 20, 36, 10, 10, 100]
v2 =[55, 60, 16, 20, 15, 80]
line =Line("折线图-面积图示例")
line.add("商家A", attr, v1, is_fill=True, line_opacity=0.2, area_opacity=0.4, symbol=None)
line.add("商家B", attr, v2, is_fill=True, area_color='#000', area_opacity=0.3, is_smooth=True)
line.show_config()
line.render()

 

 

 

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何安装使用pyecharts库。首先,我要回顾用户提供的引用内容,确保信息准确。根据引用[2],安装pyecharts的基本方法是使用pip install pyecharts。不过用户可能遇到版本问题,引用[3]提到可以指定旧版本,比如pip install pyecharts==0.5.11。另外,引用[4]提到可以使用清华镜像源加速安装,这在国内可能更稳定。 接下来,用户可能想知道安装后的验证步骤,引用[1]展示了如何检查版本,即导入库并打印版本号。这一步很重要,可以确认安装是否成功。 关于使用方式,用户需要基本示例。引用[4]提到柱状图和折线图的绘制,我需要提供简单的代码示例。同时,可能需要提到配置项和官方网站,帮助用户进一步学习。 用户的问题可能还包括常见安装问题,比如网络问题导致安装失败,这时候可以建议使用镜像源,如引用[4]中的清华镜像。另外,如果用户环境中有多个Python版本,可能需要指定pip3或者确认环境路径。 在回答结构上,需要分步骤说明安装方法,包括常规安装、指定版本和镜像加速。然后验证安装,接着是基本使用示例,最后是常见问题。确保每个部分清晰,使用代码块展示命令和示例代码,并引用相关的引用来源。 需要检查是否有遗漏的步骤,比如源码安装,虽然用户提到是可选,但引用[3]提到源码安装步骤,但用户的问题可能更关注基本方法,所以可以简要提及,但重点放在pip安装。 最后,生成的相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如版本问题、图表类型、数据导入等,以及如何结合其他库使用pyecharts。</think>### 如何安装使用 pyecharts 库? #### 一、安装方法 1. **基础安装** 在命令行(CMD、Terminal 或 Anaconda Prompt)中执行以下命令: ```bash pip install pyecharts ``` 此方法默认安装最新版本[^2]。 2. **指定版本安装** 如需安装旧版本(如 `v0.5.11`),使用: ```bash pip install pyecharts==0.5.11 ``` 适用于兼容性要求较高的场景[^3]。 3. **使用国内镜像加速** 国内用户可通过清华镜像源加速安装: ```bash pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyecharts ``` 避免因网络问题导致的安装失败[^4]。 --- #### 二、验证安装 安装完成后,在 Python 环境中运行以下代码验证: ```python import pyecharts print(pyecharts.__version__) ``` 若输出版本号(如 `1.9.1`),则说明安装成功[^1]。 --- #### 三、基本使用示例 **示例1:绘制柱状图** ```python from pyecharts.charts import Bar bar = Bar() bar.add_xaxis(["A", "B", "C", "D"]) bar.add_yaxis("销售额", [150, 200, 180, 300]) bar.render("bar_chart.html") # 生成 HTML 文件 ``` **示例2:绘制折线图** ```python from pyecharts.charts import Line line = Line() line.add_xaxis(["1月", "2月", "3月"]) line.add_yaxis("温度", [15, 20, 12]) line.render("line_chart.html") ``` --- #### 四、常见问题 1. **安装失败** - 检查 Python 和 pip 版本(需 Python 3.6+)。 - 使用镜像源重试(如 `-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple`)。 2. **版本冲突** 通过虚拟环境(如 `venv` 或 `conda`)隔离项目依赖。 3. **图表渲染** 生成的 HTML 文件可用浏览器打开,支持交互式操作。 --- #### 五、进阶学习资源 - 官方文档:[https://pyecharts.org](https://pyecharts.org) - 示例代码库:[https://gallery.pyecharts.org](https://gallery.pyecharts.org)
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