Python数据分析基础与应用模块7数据分析可视化展示

7.5使用pyecharts库实现数据可视化

7.5.1初识pyecharts库1．pyecharts简介Echarts是一个百度开源的数据可视化JS库，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库，pyecharts的主要作用是为了与Python进行对接，方便在Python中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。

7.5.1初识pyecharts库1．pyecharts简介pyecharts可以绘制以下各种图表：Bar（柱形图/条形图）、Bar3D（3D柱形图）、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）、GeoLines（地理坐标系线图）、Graph（关系图）、HeatMap（热力图）、Kline/Candlestick（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）、TreeMap（矩形树图）、WordCloud（词云图）。

7.5.1初识pyecharts库1．pyecharts简介用户还可以通过自定义类实现多样化的要求，常见的自定义类如下：（1）Grid类：并行显示多个图形。（2）Overlap类：结合不同类型图表叠加画在同一张图形上。（3）Page类：同一网页按顺序展示多个图形。（4）Timeline类：提供时间线轮播多个图形。

7.5.1初识pyecharts库2．pyecharts的环境搭建（1）安装与搭建Python3环境（2）安装pyecharts可以使用pip安装，命令如下：pipinstallpyecharts或者pip3installpyecharts建议通过清华镜像来进行下载：pipinstall-i/simplepyecharts

7.5.2pyecharts绘制图形的基本方法1．导入绘图相关模块导入绘图相关模块的代码如下：frompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimport*frompyecharts.fakerimportFaker

7.5.2pyecharts绘制图形的基本方法2．pyecharts绘制图形的展示与保存（1）在JupyterNotebook环境中展示图形（2）在网页中展示图形render()方法默认将会在当前文件夹中生成一个render.html的文件，网页文件可以使用浏览器打开。

7.5.2pyecharts绘制图形的基本方法（3）使用pyecharts-snapshot插件将图形保存为指定格式的文件如果想直接将图形保存为png、pdf、gif格式的文件，可以使用pyecharts-snapshot插件。使用该插件应确保系统上已经安装了Nodejs环境。安装pyecharts-snapshot插件的命令如下：pipinstallpyecharts-snapshot调用render()方法直接将图形保存为文件的语法格式如下：bar.render(path=snapshot.png)文件扩展名可以为以下形式：svg、jpeg、png、pdf、gif。注意，svg文件需要在初始化bar的时候进行相应的设置，设置代码为：renderer=svg。

7.5.2pyecharts绘制图形的基本方法3．使用pyecharts绘制图形的基本过程4．使用pyecharts绘制柱形图时根据需要设置合适的配置项（1）使用set_series_opts()方法设置系列配置项可以使用set_series_opts()方法进行标签设置，隐藏图例标签数字的代码如下：.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))其中False表示隐藏标签数字。

7.5.2pyecharts绘制图形的基本方法4．使用pyecharts绘制柱形图时根据需要设置合适的配置项（2）使用set_global_opts()方法设置全局配置项可以使用代码title_opts=opts.TitleOpts(title=主标题名称,subtitle=副标题名