PyEcharts支持许多常见的图表类型

PyEcharts支持许多常见的图表类型

折线图（Line）
柱状图（Bar）
饼图（Pie）
散点图（Scatter）
地图（Map）
热力图（Heatmap）
桑基图（Sankey）
K线图（Kline）

使用PyEcharts实现数据动态更新

动态数据更新通常通过监听用户的交互事件或者定时刷新数据源来实现。以下是使用PyEcharts实现数据动态更新的一个简单例子：

Python
import time
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line

# 假设我们有一个列表存储实时数据
data = [[time.time(), random.randint(0, 100)] for _ in range(10)]

# 初始化图表
line_chart = (
    Line()
    .add_xaxis([d for d in data])  # x轴数据
    .add_yaxis('Real-time Data', [d for d in data], is_smooth=True)  # y轴数据
    .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title='Dynamic Data Update'),
        datazoom_opts=[
            opts.DataZoom(start=0, end=1),
            opts.DataZoom(xaxis_index=)
        ]  # 添加缩放功能
    )
)

# 使用set_series_data更新数据
def update_data():
    line_chart.set_series_data('Real-time Data', [[time.time(), random.randint(0, 100)]])
    # 每秒更新一次数据
    timer = Timer(interval=1000, callback=update_data)
    timer.start()

update_data()  # 开始更新数据
line_chart.render('dynamic_line.html')

update_data函数每秒会向图表添加新的随机数据点。

关于大数据量场景下的优化

PyEcharts并没有直接针对大数据量提供特殊优化，但在实际应用中可以采取以下策略：

分批加载：只加载当前可视区域的数据，提高初始加载速度。
数据采样：对于时间序列数据，可以选择抽样或滚动窗口展示。
使用服务器端渲染：如果数据量特别大，可以在服务器上预计算并渲染图表，然后将结果返回给客户端显示。