前言
一、pyecharts安装
pip install pyecharts
from pyecharts import options as opts # 导入配置项
from pyecharts.charts import * # 导入所有图表
二、使用步骤
1.柱状图
代码如下（示例）：
# 数据
months = ['一月', '二月', '三月', '四月', '五月', '六月']
cost = [1200, 1500, 1800, 1400, 1600, 2000]bar = (Bar().add_xaxis(months) # 添加x轴的数据.add_yaxis('消费金额',cost,bar_width=50) # 添加y轴的数据,第一个参数为系列名称，不能省略
)# 直接在jupyter里面显示
bar.render_notebook() # pycharm不能使用这种方式法二：保存到本地--- 在pycharm里使用这个方法
bar.render('./cost.html')2.散点图
代码如下（示例）：
months = ['一月', '二月', '三月', '四月', '五月', '六月']
cost = [1200, 1500, 1800, 1400, 1600, 2000]scatter = (Scatter().add_xaxis(months) # 添加x轴的数据.add_yaxis('消费金额',cost) # 添加y轴的数据,第一个参数为系列名称，不能省略
)# 直接在jupyter里面显示
scatter.render_notebook() 多组数据：
# 多组数据
cities = ['北京', '上海', '广州', '深圳', '成都', '重庆']
temperatures = [32, 33, 30, 31, 28, 30]
humidity = [40, 50, 70, 65, 45, 55]scatter2 = (Scatter().add_xaxis(cities) # 添加x轴的数据.add_yaxis('气温',temperatures) # 添加y轴的数据.add_yaxis('温度',humidity)
)scatter2.render_notebook()3.饼图
饼图里面参数需要打包为元组形式
fruits = ['苹果', '香蕉', '橙子', '草莓', '葡萄']
sales = [45, 30, 25, 20, 15]pie =(Pie().add(series_name='水果',data_pair = [list(z) for z in zip(fruits,sales)], # 添加数据对radius =['30%','60%'],label_opts = opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%"))
)
pie.render_notebook()4.南丁格尔图
fruits = ['苹果', '香蕉', '橙子', '草莓', '葡萄']
sales = [45, 30, 25, 20, 15]pie =(Pie().add(series_name='水果',data_pair = [list(z) for z in zip(fruits,sales)], # 添加数据对radius =['30%','60%'],rosetype='radius',label_opts = opts.LabelOpts(formatter="{b}:{d}%"))
)
pie.render_notebook()三、Geo绘制地图
import random
from pyecharts.charts import Geo
import pyecharts.options as opts
import random
from pyecharts.charts import Geo
import pyecharts.options as optsprovince = ['广东省','湖北省','湖南省','四川省','重庆市','黑龙江省','浙江省','山西省','河北省','安徽省','河南省','山东省','西藏']
data = [(i, random.randint(50, 150)) for i in province]
print(data)
geo = (Geo().add_schema(maptype='china').add("",data)
)geo.render_notebook()四、Map地图
# 区域地图
from pyecharts.faker import Fakerc = (Map().add('商家A',[list(z) for z in zip(Faker.guangdong_city,Faker.values())],"广东")# 图表实例.set_global_opts(配置项名称=opts.配置项类名({配置项key:value})).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='广东地图'),visualmap_opts=opts.VisualMapOpts() )
)
c.render_notebook()五、词云图
words = [("hey", 230),("jude", 124),("dont", 436),("make", 255),("it", 247),("bad", 244),("Take", 138),("a sad song", 184),("and", 12),("make", 165),("it", 247),("better", 182),("remember", 255),("to", 150),("let", 162),("her", 266),("into", 60),("your", 82),("heart", 173),("then", 365),("you", 360),("can", 282),("start", 273),("make", 265),
]wc = (WordCloud().add("",words)
)wc.render_notebook()六、层叠图
# 不同的图表组合 x_data = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
y_data_bar = [123, 153, 89, 107, 98, 23]
y_data_line = [153, 107, 23, 89, 123, 107]# 柱状图
bar1 = (Bar().add_xaxis(x_data).add_yaxis('',y_data_bar)
)
# 折线图
line1 = (Line().add_xaxis(x_data).add_yaxis('',y_data_line)
)
bar1.set_series_opts(zlevel=1) # 柱状图为第一层
line1.set_series_opts(zlevel=2) # 折线图为第二层overlap = bar1.overlap(line1) # 层叠
overlap.render_notebook()七、3D立体图
# 3D
data = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
bar3d = Bar3D()
bar3d.add("",data)
bar3d.render_notebook()八、高级设置
ThemeType主题类型
from pyecharts.globals import ThemeType# 数据
months = ['一月', '二月', '三月', '四月', '五月', '六月']
cost = [1200, 1500, 1800, 1400, 1600, 2000]bar = (Bar(init_opts=opts.InitOpts(width='600px',height='400px',theme=ThemeType.LIGHT)).add_xaxis(months) # 添加x轴的数据.add_yaxis('消费金额',cost,bar_width=50) # 添加y轴的数据,第一个参数为系列名称，不能省略
)# 直接在jupyter里面显示
bar.render_notebook() # pycharm不能使用这种方式总结
模板：
全局配置项 set_global_opts 设置全局配置项
图表实例.set_global_opts(配置项名称=opts.配置项类名({配置项key:value}))系列配置项
图表实例.set_series_opts(配置项名称=opts.配置项类名({配置项key:value}))
