python的数据可视化库 matplotlib 和 pyecharts
2017-07-25 03:08
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Matplotlib大家都很熟悉 不谈。
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Echarts是百度出的很有名 也很叼。 以前操练过很多次。。
Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。主要用于数据可视化。
散点 折线 饼图 等等
目前支持python的库pyecharts
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【pyecharts】 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。
安装
pyecharts 兼容 Python2 和 Python3。目前版本为 0.1.4
入门
首先开始来绘制你的第一个图表
Tip: 可以按右边的下载按钮将图片下载到本地
add()
主要方法,用于添加图表的数据和设置各种配置项
show_config()
打印输出图表的所有配置项
render()
默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件,支持 path 参数,设置文件保存位置,如 render(r"e:\my_first_chart.html"),文件用浏览器打开。
默认的编码类型为 UTF-8,在 Python3 中是没什么问题的,Python3 对中文的支持好很多。但是在 Python2 中,编码的处理是个很头疼的问题,暂时没能找到完美的解决方法,目前只能通过文本编辑器自己进行二次编码,我用的是 Visual Studio Code,先通过 Gbk 编码重新打开,然后再用 UTF-8 重新保存,这样用浏览器打开的话就不会出现中文乱码问题了。
基本上所有的图表类型都是这样绘制的:
chart_name = Type() 初始化具体类型图表。
add() 添加数据及配置项。
render() 生成 .html 文件
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Echarts是百度出的很有名 也很叼。 以前操练过很多次。。
Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。主要用于数据可视化。
散点 折线 饼图 等等
目前支持python的库pyecharts
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【pyecharts】 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。
安装
pyecharts 兼容 Python2 和 Python3。目前版本为 0.1.4
pip install pyecharts
入门
首先开始来绘制你的第一个图表
Tip: 可以按右边的下载按钮将图片下载到本地
add()
主要方法,用于添加图表的数据和设置各种配置项
show_config()
打印输出图表的所有配置项
render()
默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件,支持 path 参数,设置文件保存位置,如 render(r"e:\my_first_chart.html"),文件用浏览器打开。
默认的编码类型为 UTF-8,在 Python3 中是没什么问题的,Python3 对中文的支持好很多。但是在 Python2 中,编码的处理是个很头疼的问题,暂时没能找到完美的解决方法,目前只能通过文本编辑器自己进行二次编码,我用的是 Visual Studio Code,先通过 Gbk 编码重新打开,然后再用 UTF-8 重新保存,这样用浏览器打开的话就不会出现中文乱码问题了。
基本上所有的图表类型都是这样绘制的:
chart_name = Type() 初始化具体类型图表。
add() 添加数据及配置项。
render() 生成 .html 文件
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