降水量

Python可视化神器——pyecharts的超详细使用指南!

最后都变了- 提交于 2019-12-14 02:44:46
导读:pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具,本文将为你阐述pyecharts的使用细则。 前言 我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,而前些阵子做一个Spark项目的时候用到了百度开源的一个可视化JS工具-Echarts,可视化类型非常多,但是得通过导入js库在Java Web项目上运行,平时用Python比较多,于是就在想有没有Python与Echarts结合的轮子。Google后,找到一个国人开发的一个Echarts与Python结合的轮子:pyecharts,下面就来简述下pyecharts一些使用细则: 安装 写这篇文章用的是Win环境,首先打开命令行(win+R),输入: pip install pyecharts 但笔者实测时发现,由于墙的原因,下载时会出现断线和速度过慢的问题导致下载失败,所以建议通过清华镜像来进行下载: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyecharts 我出现了这个问题: 然后执行了提示操作更新pip,再重新安装 出现上方的信息,即代表下载成功,我们可以来进行下一步的实验了! 使用实例 使用之前我们要强调一点:就是python2.x和python3.x的编码问题,在python3

12.pyecharts详细使用教程

不羁的心 提交于 2019-12-01 07:14:44
官方数据教程: 柱状图-Bar //导入柱状图-Bar from pyecharts import Bar //设置行名 columns = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"] //设置数据 data1 = [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3] data2 = [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3] //设置柱状图的主标题与副标题 bar = Bar("柱状图", "一年的降水量与蒸发量") //添加柱状图的数据及配置项 bar.add("降水量", columns, data1, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"]) bar.add("蒸发量", columns, data2, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"]) //生成本地文件(默认为.html文件) bar.render() 运行结果如下: 饼图-Pie /