【python数据分析模块教程】5——pyecahrts基础简介以及运用

本文介绍了Python数据可视化库Pyecharts的安装方法，包括创建conda环境、激活环境以及安装过程。当遇到下载问题时，提供了修改镜像源的解决策略。接着，详细讲解了Pyecharts的柱状图、链式调用绘制柱状图、条形图、折线图、饼图、南丁格尔玫瑰图、雷达图和词云图的绘制步骤，以及内置主题的应用。推荐使用链式调用方式来绘制图形。

1.如何安装

1.进入cmd
2.conda env list 查看当前电脑中有多少个annaconda环境
图中表示当前电脑只有一个默认环境base
在这里插入图片描述
3.conda create --name echarts36 python=3.6创建一个名字叫echarts36的环境，版本为3.6

需要久等一会

安装好了。
4.conda activate echarts36 激活这个环境

5.pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyecharts 安装echarts镜像包

在这里插入图片描述
6.conda install nb_conda创建一个虚拟环境关联notbook，可以在开始菜单快速访问

在这里插入图片描述
7.conda deactivate退出环境

2.如果安装时遇到报错：

An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL.
看看是不是说连不上国外的网，需要把下载地址改为清华映射网站，步骤如下：
1.找到.condarc这个文件，打开编辑

2.将以下代码复制过去，保存，再次create即可

ssl_verify: true
channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
show_channel_urls: true

3.pycharts绘图案例

目前已经是1.x版本了，不要用0.x的版本–2020.11.12

创建图形对象
添加绘图数据
配置系列参数
配置全局参数
渲染图片

3.1绘制柱状图案例

#导入柱状图Bar的类  导入echarts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

#1.创建一个柱形图对象
bar=Bar()

#2.添加各个轴的数据
bar.add_xaxis(['衬衣','外套','毛衣','短裙','风衣','长裤'])
bar.add_yaxis('商家A',[110,220,120,12,53,63])
bar.add_yaxis('商家B',[96,20,320,140,102,223])

#3.配置系列参数：表现，线类型的设置
bar.set_series_opts(
     #是否显示数据标签
    label_opts = opts.LabelOpts(is_show = False),
    #是否显示最大值最小值
    markpoint_opts = opts.MarkPointOpts(data = <