pyecharts

pyecharts + Django你不知道这个架构有多美 何为echarts?   pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，是笔者见到的最为绚丽最为实用的图表生成库，并且该开源社区也非常的活跃，真是一项符合未来发展趋势的开源架构。 安装路径  该库的安装十分简单，只要有python,只是一个命令的事情：pip install pyecharts 该库的使用网上有详尽的资料。我这里就不多赘述了。详情参考： https://pyecharts.readthedocs.io/projects/pyecharts-en/en/latest/en-us/doc_django/ 实现效果  倒腾之后，笔者的django 效果出来了：如下所示： 参考文档 1 https://www.echartsjs.com/examples/zh/index.html#chart-type-map3D 2 https://pyecharts.readthedocs.io/zh/latest/en-us/django/ 来源： https://www.cnblogs.com/dylancao/p/12425347.html

1、保存pyecharts图片方法 selenium方式 pip install selenium pip install snapshot - selenium from snapshot_selenium import snapshot make_snapshot ( snapshot , bar_chart ( ) . render ( ) , "bar0.png" ) 2、一些坑的解决办法 2.1 运行报错’chromedriver_X64.exe’ executable needs to be in PATH’ 2.1.1、下载chromedriver chromedriver下载地址 需要下载对应chrome版本的chromedriver，直接在下载页面中查看notes.txt查看对应的版本。 2.1.2、配置环境变量 将chromedriver.exe拷贝至谷歌浏览器目录（如 C:\Program Files\Google\Chrome\Application）以及python根目录（C:\Python3.7）。 将谷歌浏览器环境变量添加到path（C:\Users\HD003\AppData\Local\Google\Chrome\Application）。 至此，就可以解决 ‘chromedriver’ executable needs to be in PATH

———————————————————————————————————————————— 今天小白听说pyecharts这个库的python数据可视化技术很强大，于是就想学一学 一、安装 1、因为pyecharts不是python自带的库，所以我们需要安装。在python版本和pip版本都合适的情况下，在cmd输入pip install pyecharts即可。 pip install pyecharts 2、接下来我们需要安装源码，也是在cmd输入 git clone https : / / github . com / pyecharts / pyecharts . git cd pyecharts pip install - r requirements . txt python setup . py install 出现问题 ： 当我们安装源码，在cmd窗口输入git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git时，可能会出现（‘git’ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序）的问题。 1、此时需要我们下载git 下载链接：https://npm.taobao.org/mirrors/git-for-windows/v2.17.1.windows.1/ （淘宝提供的镜像网站，官方网站下载太慢）

1.柱状图与折线图多维数据 较一维加一个y轴坐标 from pyecharts . charts import Bar from pyecharts import options as opts bar = Bar ( ) y1 = [ 28 , 32 , 15 , 45 ] x2 = [ '美女' , '模特' , '公主' , '学生' ] y2 = [ 20 , 30 , 10 , 40 ] bar . add_xaxis ( x2 ) bar . add_yaxis ( 'KTV' , y1 ) bar . add_yaxis ( '98' , y2 ) bar . set_global_opts ( title_opts = opts . TitleOpts ( title = '夜总会情况' ) ) bar . render ( ) 折线图同理，将 Bar改为 Line 2.显示多组柱状图和折线图 from pyecharts . charts import Bar , Grid from pyecharts import options as opts from pyecharts . globals import ThemeType t1 = Bar ( ) x1 = [ '帅哥' , '青年' , '男神' , '男人' ] y1 = [ 28 , 32 , 15

01 前言 在之前的一篇文章《Python 数据可视化利器》中，我写了 Bokeh、pyecharts 的用法，但是有一个挺强大的库 Plotly 没写，主要是我看到它的教程都是在 Jupyter Notebooks 中使用，说来也奇怪，硬是找不到如何本地使用（就是本地输出 HTML 文件），所以不敢写出来。现在已经找到方法了，这里我就在原文的基础上增加了 Plotly 的部分教程。 数据可视化的第三方库挺多的，这里我主要推荐两个，分别是 Bokeh、pyecharts。 02 推荐 数据可视化的库有挺多的，这里推荐几个比较常用的： ● Matplotlib ● Plotly ● Seaborn ● Ggplot ● Bokeh ● Pyechart ● Pygal 03 Plotly Plotly 文档地址： ● https://plot.ly/python/#financial-charts 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3611008/blog/2353967

文章目录 数据挖掘案例：利用Python获取新冠状病毒肺炎的疫情数据并进行可视化分析 一、疫情数据报告网站地址 1.1 pyecharts介绍 1.2 要用到的库 1.3 爬取数据 1.3.1 方法1 1.3.2 方法2（采用） 1.地址 2.自己来获取试试看 二、爬取的数据初查看 三、爬取数据的处理 3.1 只要data的数据 3.2 再变成字典，用两次json.load 3.3 将字典命名成变量 3.4 读取字典的键 四、爬取数据的参数解析 1.lastUpdateTime 2.chinaTotal 3.chinaAdd 4.isShowAdd 5.showAddSwitch 6.chinaDayList 7.chinaDayAddList 8.dailyNewAddHistory 9.dailyDeadRateHistory 10.dailyHealRateHistory 11.areaTree 12.articleList 五、处理省份的数据 5.1 使用for循环到省份 5.2 每个省当天的数据 5.3 每个省总的数据情况 5.4 将数据变成列表再变成dataframe 5.5 查看dataframe数据 5.6 安装pyecharts和echarts-china-provinces-pypkg 5.7 删除没有用的两列 5.7.1 按照数据类型来删除datafram的列

前言 pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的Python库。 Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库，可以生成一些非常酷炫的图表。 Pyecharts在1.x版本之后迎来重大更新，与老版本（0.5X）已是两个完全不同的版本，所以很多小伙伴在使用Pyecharts出现了类似 'pyecharts' has no attribute 'xxx' 的报错，那是因为你安装了1.x的版本却使用了0.5x的调用方法。 当然如果你更习惯使用0.5X版本的可以通过如下语句来进行安装： pip install pyecharts==0.5.11 安装1.x版本（ 仅支持Python 3.6+ ）： pip install pyecharts 本文将会介绍Pyecharts1.x版本的使用方法，本文所有语句均基于 v1.6.2 ，通过以下语句查询使用pyecharts版本： import pyecharts print(pyecharts.__version__) 基本使用 链式调用 pyecharts在v1.x之后支持链式调用，具体语句如下： from pyecharts.charts import Bar from pyecharts import options as opts # 示例数据 cate = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi'

在此借用新冠疫情部分数据 在武汉和黄石生活了十几年，还有很多亲戚也在那里，希望武汉加油！！黄石加油！！ 安装命令： pip install pyecharts 引入库，准备数据 from pyecharts . charts import Bar from pyecharts . charts import Line # 日期作为x轴/横轴 x_date = [ '2020-02-09' , '2020-02-10' , '2020-02-11' , '2020-02-12' , '2020-02-13' , '2020-02-14' , '2020-02-15' , '2020-02-16' , '2020-02-17' , '2020-02-18' ] # 各城市确诊病例数作为y轴数据 y_huangshi = [ 760 , 805 , 835 , 874 , 911 , 943 , 980 , 988 , 988 , 985 ] # 黄石 y_ezhou = [ 639 , 725 , 790 , 861 , 1065 , 1125 , 1192 , 1230 , 1274 , 1339 ] # 鄂州 柱形图 显示单列数据 bar = Bar ( ) bar . add_xaxis ( x_date ) # 添加x轴数据 bar . add_yaxis ( '黄石' , y

前言 一般用matplotlib和seaborn就可以做可视化，为什么偏要用pyecharts? 它是中国人做的！ 更重要的，是它非常好用，可以作出非常多很酷的动图。比如大家刷疫情的时候，常看到的图 关于pyecharts教程，首推 官方中文教程 。如果诸位想要快速入门，不妨继续往下看。 安装 ：我用的pycharm，直接搜索pyecharts安装，当然，需要科学上网（付费VPN），如果没有科学上网办法，我的经验是经常下载失败~ python版本 ：3.5及以上，建议大家直接安装最新版，能避免很多麻烦 准备工作 这篇博客是接着上一篇博客写的。在上一篇博客（ 新型冠状病毒数据抓取及整理详细流程 ）里，我们通过抓取腾讯新闻的数据，得到疫情数据，并将我们将所需数据存入三个DataFrame中 中国疫情历史数据：chinaDayData 中国各省份城市的当天疫情数据：china_info 其他发生疫情的国家整体疫情数据：foreigns （以上数据会放进资源里，大佬们如果没时间看上一篇博客，可以直接下载数据进行操作。） 为了调取数据方便，我们将得到的数据保存成csv文件。注意，由于城市和省份信息里有中文，所以这里无论保存还是读取，都需要指明编码方式encoding=‘gbk’。 # 保存数据 chinaDayData . to_csv ( r 'F:\开课吧\RS基础课\2019_CoV

重庆疫情分布图 代码参考：Jian__xiao https://blog.csdn.net/xiaojian0907/article/details/104131754 2020-2-10 16:08 九龙坡区附近区域局部放大图： 编程语言：python3 安装第三方库： pip install pyecharts 注意：需要更新pyecharts 使用： pip install -U pyecharts . from pyecharts . charts import Map from pyecharts import options as opts ny_number = 0 other_number = 3 ny_location = [ "万州区" , "江北区" , "九龙坡区" , "垫江县" , "云阳县" , "渝中区" , "合川区" , "开州区" , "忠县" , "两江新区" , "长寿区" , "綦江区" , "奉节县" , "渝北区" , "潼南区" , "大足区" , "巫溪县" , "石柱县" , "丰都县" , "巫山县" , "璧山区" , "铜梁区" , "南岸区" , "荣昌区" , "大渡口区" , "永川区" , "巴南区" , "江津区" , "梁平区" , "高新区" , "涪陵区" , "城口县" , "黔江区" , "沙坪坝区"