Anaconda3安装PyEcharts包后无法正常调用

在研究数据可视化时,通过pip安装PyEcharts后,在Spyder中无法导入bar模块。解决方法是在cmd中先安装wheel,然后安装pyecharts的0.5.5版本。原先安装的0.1.9.4版本在导入Overlap包时失败,升级到0.5.5版本即可解决问题。

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

最近在研究数据可视化问题,然后得知了Python的PyEcharts包库,使用pip install pyecharts 命令安装显示成功,但是在Spyder中输入from pyecharts import Bar 显示无法import bar 模块。后来在网上一通搜索,找到了解决办法:在cmd中输入pip install wheel,安装成功后输入pip install pyecharts==0.5.5,即可解决。
PS:本来楼主安装的是0.1.9.4版本的pyecharts,但是后来在画叠加图的时候需要导入Overlap这个包,显示失败,换成0.5.5版本的即可。
举例:

from pyecharts import Line, Bar, Overlap

attr = ["{}月".format(i) for i in range(1, 13)]
v1 = [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3]
v2 = [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]
v3 = [2.0, 2.2, 3.3, 4.5, 6.3, 10.2, 20.3, 23.4, 23.0, 16.5, 12.0, 6.2]

bar = Bar(width=1200, height=600)
bar.add("蒸发量", attr, v1)
bar.add("降水量", attr, v2, yaxis_formatter=" ml")

line = Line()
line.add("平均温度", attr, v3, yaxis_formatter=" °C")

overlap = Overlap()
# 默认不新增 x y 轴,并且 x y 轴的索引都为 0
overlap.add(bar)
# 新增一个 y 轴,此时 y 轴的数量为 2,第二个 y 轴的索引为 1(索引从 0 开始),所以设置 yaxis_index = 1
# 由于使用的是同一个 x 轴,所以 x 轴部分不用做出改变
overlap.add(line, yaxis_index
### 如何在Anaconda安装和使用Pyecharts #### 安装Pyecharts 对于希望在Mac的Anaconda3环境中安装`pyecharts`的情况,可以利用命令行工具来完成这一操作。通过下载特定版本的`.whl`文件并执行安装命令能够实现这一点: ```bash pip install pyecharts-1.9.0-py3-none-any.whl ``` 这会使得`pyecharts`被加入到Anaconda环境之中[^1]。 另一种更为简便的方法是在任何支持Python管理器`pip`的地方——比如PyCharm集成开发环境下的终端(Terminal),或者是直接打开系统的命令提示符窗口,运行如下指令来进行安装: ```bash pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyecharts ``` 此方法不仅适用于`pyecharts`,也可以用于其他依赖项如`Matplotlib`等的快速部署[^2]。 #### 使用Pyecharts绘制图表实例 一旦成功安装了`pyecharts`之后,则可以在Jupyter Notebook或其他兼容IPython内核的支持环境下轻松创建交互式的可视化图形。下面给出一段简单的代码片段作为入门示例: ```python from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts bar = ( Bar() .add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]) .add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售情况")) ) bar.render_notebook() # 如果是在Jupyter notebook里显示则调用render_notebook(), 否则是render('filename.html') ``` 上述脚本构建了一个柱状图用来展示不同商品类别的销量对比,并设置了全局配置选项以指定图表标题。最后一步取决于所处的具体编程平台;如果是在Jupyter笔记本中工作的话应该调用`render_notebook()`函数立即渲染图像,而在标准IDE或CLI场景下可能更倾向于保存成HTML文件再查看效果[^3]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值