Python--pyecharts 入门笔记
1. pyecharts 简介
pyecharts 是一个基于 Echarts 的 Python 数据可视化库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化工具，因其良好的交互性和精美的图表设计而广受开发者欢迎。pyecharts 将 Echarts 的强大功能与 Python 的数据处理能力结合起来，使得数据可视化变得更加简单和直观。
2. 安装 pyecharts
要安装 pyecharts，可以使用 pip 命令：
pip install pyecharts这将从 Python 包索引中下载并安装 pyecharts。
3. 查看官方示例
pyecharts 提供了一个官方画廊，可以通过以下链接访问： pyecharts Gallery 在这个画廊中，你可以看到各种类型的图表示例，并且可以下载相应的代码进行学习。
4. pyecharts 模块配置选项
pyecharts 提供了丰富的配置选项，主要分为以下几类：
4.1 全局配置选项
全局配置选项可以通过 set_global_opts 方法进行配置。这些选项包括：
- 配置图表的标题：
title_opts - 配置图例：
legend_opts - 配置鼠标移动效果：
tooltip_opts - 配置工具栏：
toolbox_opts
4.2 系列配置选项
系列配置选项主要用于定义图表中的数据系列。这些选项包括：
- 设置图例名称：
series_name - 输入y轴数据：
y_axis - 设置点的大小：
symbol_size - 标签设置项：
label_opts - 线条宽度和样式：
linestyle_opts
5. 折线图相关配置项
以下是一些常用的折线图配置项及其作用和代码示例：
5.1 初始化配置项
- init_opts：对折线图初始化设置宽高
init_opts=opts.InitOpts(width="1600px", height="800px")
5.2 添加数据
- add_xaxis：添加x轴数据
.add_xaxis(列表) - add_yaxis：添加y轴数据
.add_yaxis(列表)
5.3 系列配置项
- series_name：设置图例名称
series_name="美国确诊人数" - y_axis：输入y轴数据
y_axis=["列表"] - symbol_size：设置点的大小
symbol_size=10 - label_opts：标签设置项：不显示标签
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False) - linestyle_opts：线条宽度和样式
linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2)
5.4 全局配置选项
- title_opts：设置图标题和位置
title_opts=opts.TitleOpts(title="标题", pos_left="center") - yaxis_opts：y轴配置项
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="累计确诊人数") - xaxis_opts：x轴配置项
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="时间") - legend_opts：图例配置项
legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='70%')
6. 示例代码
以下是一个简单的折线图示例代码：
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts import options as opts# 初始化配置项
init_opts = opts.InitOpts(width="1600px", height="800px")# 创建折线图对象
line = Line(init_opts=init_opts)# 添加x轴数据
line.add_xaxis(["1月", "2月", "3月", "4月", "5月"])# 添加y轴数据
line.add_yaxis("美国确诊人数", [3.2, 4.2, 5.7, 6.3, 7.1])# 设置全局配置项
line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="美国确诊人数趋势"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="时间"),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="累计确诊人数"),legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left='70%'))# 渲染图表到文件
line.render("us_confirmed_trend.html")通过以上笔记，你可以快速入门 pyecharts，并开始制作自己的数据可视化图表。