PyEcharts 深入学习（一）

最新推荐文章于 2024-08-23 16:58:15 发布
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分类专栏： 数据分析 文章标签： 数据可视化 echarts python
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本文深入探讨 PyEcharts，介绍如何导入图表类型、添加数据、设置样式以及输出图表。通过实例详细讲解直角坐标系中的柱状图和折线图的配置，包括数据构造、坐标轴配置、工具箱和标记点等高级特性。

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PyEcharts 深入学习

1. PyEcharts 概述

1.1 导入图表类型

和其他库的导入方法一样，在绘图之前首先要在文件开头导入所需图表类型。

from pyecharts.charts import Bar

Bar 类型是柱状图/条形图在 pyEcharts 中的英文名。 pyEcharts 中有很多常用的图表类型如：Pie（饼图） 、wordcloud（词云图）、Scatter（散点图）等等。

import 我们需要的图标类型后，要像面向对象中的实例化类一样声明图表：

bar = Bar()

1.2 添

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### 数据分析学习路线 对于希望深入掌握PyEcharts并应用于数据分析的学习者来说，构建一个合理的学习路径至关重要。以下是建议的学习路径： #### 1. Python基础编程技能 确保具备扎实的Python基础知识，包括但不限于变量、函数、模块以及面向对象编程概念。 #### 2. 掌握Pandas和NumPy库 熟悉处理结构化数据的核心库——Pandas用于高效的数据操作；NumPy则提供了多维数组的支持，二者都是后续工作的基石[^1]。 #### 3. 学习Matplotlib与Seaborn绘图技巧 了解传统静态图形绘制方法有助于理解可视化原理，并能更好地利用这些经验来优化PyEcharts中的图表设置[^2]。 #### 4. 安装配置PyEcharts环境 按照官方指南完成PyEcharts库的安装过程，可以使用`pip install pyecharts`命令快速搭建开发环境[^4]。 ```bash pip install pyecharts ``` #### 5. 深入研究PyEcharts文档及API手册 阅读官方提供的详尽说明文件，探索不同种类图表的具体实现方式及其参数选项，这一步骤能够帮助使用者灵活运用该工具集满足多样化的展示需求。 #### 6. 动手实践真实案例 通过参与实际项目积累实战经验，比如尝试解析网站访问记录等复杂场景下的日志信息，从而锻炼解决具体业务问题的能力[^3]。 #### 7. 参考优质开源项目源码 借鉴他人优秀的代码片段或完整的应用程序设计思路，从中汲取灵感改进自己的作品质量。 --- ### PyEcharts教程示例 为了便于初学者上手，在此提供一段简单的折线图绘制例子作为入门指导： ```python from pyecharts.charts import Line import random line = ( Line() .add_xaxis(["周一", "周二", "周三", "周四", "周五"]) .add_yaxis( series_name="销量", y_axis=[random.randint(80, 150) for _ in range(5)] ) .set_global_opts(title_opts={"text": "一周内每日商品销售情况"}) ) line.render_notebook() # 如果是在Jupyter Notebook环境下运行，则调用render_notebook()显示图像 ``` 上述脚本展示了如何创建一条表示每周工作日内产品销售额变化趋势的曲线图，并设置了标题文字描述整个图表所表达的内容含义。
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