pyecharts

##pyecharts ##ImportError: cannot import name 'Bar' from 'pyecharts' https://blog.csdn.net/shaooping/article/details/90316540 ##参照GitHub上的代码操作 https://github.com/pyecharts/pyecharts/blob/master/README.md ###若要绘制世界地图、中国地图及中国各省市地图，则需要安装如下依赖包 https://blog.csdn.net/qq_37851620/article/details/92802159 https://pyecharts.org/#/zh-cn/basic_charts?id=pie%ef%bc%9a%e9%a5%bc%e5%9b%be https://jingyan.baidu.com/article/ca2d939d73491deb6c31ceb2.html https://blog.csdn.net/youzhouliu/article/details/78361503 https://www.jianshu.com/p/554d64470ec9 ##绘制地理信息图 https://www.jianshu.com/p/b535217e85d2 来源： https://my

Graph-基本示例 1 import json 2 import os 3 4 from pyecharts import options as opts 5 from pyecharts.charts import Graph, Page 6 7 8 nodes = [ 9 {"name": "结点1", "symbolSize": 10}, 10 {"name": "结点2", "symbolSize": 20}, 11 {"name": "结点3", "symbolSize": 30}, 12 {"name": "结点4", "symbolSize": 40}, 13 {"name": "结点5", "symbolSize": 50}, 14 {"name": "结点6", "symbolSize": 40}, 15 {"name": "结点7", "symbolSize": 30}, 16 {"name": "结点8", "symbolSize": 20}, 17 ] 18 links = [] 19 for i in nodes: 20 for j in nodes: 21 links.append({"source": i.get("name"), "target": j.get("name")}) 22 23 graph= ( 24 Graph() 25 .add(

最近在开发 股票可视化案例 ，使用 pyecharts 可视化工具比较多，主要有下面几个感受和大家分享下： 1. 对于刚学习可视化或者转行数据分析工作的同学可以花几天时间研究下，上手比较快，颜色搭配也比较好看。 2. 公司里面能够愿意花钱，商业版可视化 Powerbi 、 Tablueau 、 FineBI 要比这个好用不少。 3. pyecharts 在做成精致的看板方面还是不够灵活的，需要借助前身 echarts 来用，这个就要求些前端能力了。 下面主要结合官网来介绍下pyecharts(版本1.3.1)的使用，以及使用过程中的细节部分（代码中的注释） 阅读路线: 概况 快速开始 高阶知识 保存为图片 一:概况 Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，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。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。 目前使用的都是新版本系列是从v1.0.0 开始，仅支持python3.6+。且老版本0.5.x系列已经不再维护了。 版本日志 发布日志 二:快速开始 2.1 安装 $ pip install pyecharts 2.2 五分钟上手 首先开始来绘制你的第一个图表 from pyecharts.charts import Bar bar = Bar()

Bar-基本示例 1 from example.commons import Faker 2 from pyecharts import options as opts 3 from pyecharts.charts import Bar 4 5 bar=( 6 Bar() 7 .add_xaxis(Faker.choose()) 8 .add_yaxis("商家A", Faker.values()) 9 .add_yaxis("商家B", Faker.values()) 10 .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题")) 11 ) 12 13 bar.render() 翻转 XY 轴 1 from example.commons import Faker 2 from pyecharts import options as opts 3 from pyecharts.charts import Bar 4 5 bar=( 6 Bar() 7 .add_xaxis(Faker.choose()) 8 .add_yaxis("商家A", Faker.values()) 9 .add_yaxis("商家B", Faker.values()) 10 .reversal

WordCloud（词云图） 1 from pyecharts import options as opts 2 from pyecharts.charts import Page, WordCloud 3 from pyecharts.globals import SymbolType 4 5 6 words = [ 7 ("Sam S Club", 10000), 8 ("Macys", 6181), 9 ("Amy Schumer", 4386), 10 ("Jurassic World", 4055), 11 ("Charter Communications", 2467), 12 ("Chick Fil A", 2244), 13 ("Planet Fitness", 1868), 14 ("Pitch Perfect", 1484), 15 ("Express", 1112), 16 ("Home", 865), 17 ("Johnny Depp", 847), 18 ("Lena Dunham", 582), 19 ("Lewis Hamilton", 555), 20 ("KXAN", 550), 21 ("Mary Ellen Mark", 462), 22 ("Farrah Abraham", 366), 23 ("Rita Ora", 360), 24 (

我们都知道python上的一款可视化工具 matplotlib , 但是它是静态的。后来发现了 pyecharts 模块，简直好用到不行，可视化类型非常多，它是基于 Echarts 开发的。 Echarts 是百度开源的一个数据可视化 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。而 Python，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 就诞生了。 下面带大家快速了解 pyecharts 以及基本使用方法： ✨ 特性 简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用 囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有 支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab 可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架 高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表 详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目 多达 400+ 地图，为地理数据可视化提供强有力的支持 ✨ 安装 1pip install pyecharts 注意：pyecharts 共有两个版本，v0.5.X 和 V1.0.X 间完全不兼容，且v0.5.X版本作者已经不维护了，请使用V1.0.X 示例数据 pyecharts 给我们提供了示例数据，后面的图表示例的数据均来自 Faker 类，Faker 类的定义如下： 1class

文章目录 1. pyecharts 1. pyecharts https://pyecharts.org/#/zh-cn/render_images 来源： https://blog.csdn.net/Chere_xy/article/details/98878479