安装pyecharts 安装pyecharts的语句

pyecharts库的主要作用

3.创建组件

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棒，pyecharts是为了与Python进行对接，方便在Python中直接使用数据生成图。使用pyecharts能够生成的网页，也能够在flask、django中集成使用。

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待更新

如需使用Jupyter Notebook来展现图表，只须要调用自身实例便可，同时兼容Python2和3的Jupyter Notebook环境。全部图表都可正常显示，与浏览器一致的交互体验，简直不要太强大。

Plotly Express

pyecharts分为v0.5.X和v1两个大版本，v0.5.X和v1间不兼容，v1是一个全新的版本。经过半年的沉寂后，终于发布了新版本，新版本号将从v1.0.0开始，这是一个全新的、向下不兼容的Pyecharts版本，类似于Python 3与Python 2。

不过，如果开发者以前接触过Pyecharts，新版本就很容易上手。pyecharts v1废除原有的插件机制，包括地图包插件和主题插件，插件的本质是提供pyecharts运行所需要的静态资源文件，所以现在开放了两种模式提供静态资源文件。online模式，使用Pyecharts提供的或者部署自己的remotehost。

python的数据可视化库有哪些

ggplot2是R语言最为强大的作图软件包，强于其自成一派的数据可视化理念。当熟悉了ggplot2的基本套路后，数据可视化工作将变得非常轻松而有条理。

Python有许多数据可视化库，以下是其中一些最常用的库： 1. Matplotlib：Matplotlib是一个非常流行的Python数据可视化库，它支持各种图表类型，如线图、柱状图、散点图、饼图等。它也支持各种数据格式，如CSV、Excel和数据库。

2、Bokeh

2. Seaborn：Seaborn是建立在Matplotlib之上的一个高级数据可视化库，它提供了许多预先设计的样式和布局，使数据可视化更加直观和美观。 3. Plotly：Plotly是一个强大的数据可视化库，它支持创建各种复杂的图表，包括动画、交互式图表和3D图表。Plotly还支持将图表发布到网页上。

4. Bokeh：Bokeh是一个用于创建交互式数据可视化的Python库，它支持各种数据格式，包括CSV、Excel和数据库。Bokeh还支持在Web浏览器中查看图设置成 true 后坐标刻度不会强制包含零刻度。在双数值轴的散点图中比较有用。表。 5. Pandas：虽然Pandas不是一个专门的数据可视化库，但它是一个强大的数据分析库，它提供了许多用于数据可视化的功能，如创建条形图、散点图和热力图等。

6. Pyecharts：Pyecharts是一个基于Echarts的Python数据可视化库，它支持各种图表类型，如折线图、柱状图、散点图和地图等。它还支持将图表导出为图像文件。 这些库都有各自的优点和适用场景，你可以根据需要选择适合你的库来进行数据可视化。同时，这些库也都有丰富的文档和示例，可以帮助你更好地理解和使用它们。

常用的python库有哪些?

RapidMiner

1.Matplotlib Matplotlib是一个用于创立二维图和图形的底层库。藉由它的协助，你可以构建各种不同的图标，从直方图和散点图到费笛卡尔坐标图。matplotlib可以与许多盛行的绘图库结合运用。

与echarts相似，同样是可视化库，不过是国外的产品，商用需要付费，文档详尽。

2.Seaborn Seaborn本质上是一个根据matplotlib库的高级API。它包括更适合处理图表的默认设置。此外，还有丰厚的可视化库，包括一些杂乱类型，如时刻序列、联合分布图(jointplots)和小提琴图(violindiagrams)。

3.Plotly Plotly是一个盛行的库，它可以让你轻松构建杂乱的图形。该软件包适用于交互式Web运用程，可完成轮廓图、三元图和三维图等视觉效果

4.Bokeh Bokeh库运用JaScript小部件在浏览器中创立交互式和可缩放的可视化。该库提供了多种图表调集，样式可能性(stylingsibilities)，链接图、增加小部件和界说回调等方式的交互才能，以及许多更有用的特性。

5.Pydot Pydot是用纯Python编写的Graphviz接口，经常用于生成杂乱的定向图和无向图，可以显现图形的结构，对于构建神经网络和根据决策树的算法时十分有效。

6.pyecharts 是根据百度开源的Echarts而开发的Python可视化东西。

pyecharts功用十分强大，支撑多达400+地图;支撑JupyterNotebook、JupyterLab;可以轻松集成至Flask，Sanic，Django等干流Web结构。 关于常用的python库有哪些，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是没有尽头的，学习一项技能更是受益终身，因此，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如若你还想继续了解关于python编程的素材及学习方法等内容，可以点击本站其他文章学习。

Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作，那么这个库也是必不可少的。用过它之后你就不会再想用别的同类库了。

wxPython.Python的一个GUI（图形用户界面）工具。我主要用它替代tkinter。你一定会爱上它的。

Pillow.它是PIL（Python图形库）的height: height,一个友好分支。对于用户比PIL更加友好，对于任何在图形领域工作的人是必备的库。

SQLAlchemy.一个数据库的库。对它的评价褒贬参半。是否使用的决定权在你手里。

BeautifulSoup.我知道它很慢，但这个xml和html的解析库对于新手非常有用。

Twisted.对于网络应用开发者最重要的工具。它有非常优美的api，被很多Python开发大牛使用。

SciPy.既然我们提了NumPy，那就不得不提一下SciPy。这是一个Python的算法和数学工具库，它的功能把很多科学家从Ruby吸引到了Python。

哪个数据可视化工具比较好？

tooltip: {

看了一下其他的回答，都是利用现有的可视化软件，这里以Python为例，介绍2个比较好用的可视化包—seaborn和pyecharts，简单易学、容易上手，绘制的图形漂亮、大方、整洁，感兴趣的朋友可以尝试一下，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

1.seaborn：这是一个基于matplotlib的可视化包，是对matplotlib更高级的API封装，绘制的图形种类繁多，包括常见的折线图、柱状图、饼状图、箱型图、热力图等，所需的代码量更少，使用起来更方便，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：

程序运行截图如下：

2.pyecharts：这个是echarts提供给python的一个接口，在前端的数据可视化中，可能会用到这个echarts包，借助pyecharts，我们不仅可以绘制出漂亮的柱状图、折线图等，还可以绘制3D图形、地图、雷达图、极坐标系图等，简单好用，非常值得学习，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：

程序运行截图如下：

补充一个Python 新数据可视化模块——Plotly Express 。

Plotly Express是一个新的高级Python数据可视化库，它是Plotly.py的高级封装，它为复杂的图表提供了一个简单的语法。只需一次导入，大多数绘图只要一个函数调用，接受一个整洁的Pandas dataframe，就可以创建丰富的交互式绘图。

Plotly Express 安装

惯例，使用 pip进行安装。

Plotly Express支持构建图表类型 gapminder数据集说明

gapminder数据集显示2007年按/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势：包含1952~2007年世界各人口、GDP发展与/地区的人均预期寿命和人均GDP 之间的趋势。

散点图sgetarrival(this.obj).then((res) => {catter

使用散点图描述人口与GDP增长趋势图

地理散点图scatter_geo

使用地理散}}点图描述全球人口与GDP

折线图（line）

使用折线图描述1952~2007与美国人口增长趋势图

条形图(bar)

等值区域图（choropl）

使用等值区域图描述各个人口数量

目前国内数据可视化工具或产品很多，到底那个工具或者产品是的？看了很多数据可视化产品，总结下来分为几大类。

下面我将一一分别进行工具介绍：

一．数据可视化库类

评价： 非常好的一个可视化库，图表种类多，可选的主题。Echarts中主要还是以图表为主，没有提供文本和表格方面的展现库，如果有相关需求还需要引入表格和文本方面的其他可视化库。

评价： 同样是非常好的一个可视化库，图表种类多。但是同样需要进行二次开发，,没有提供文本和表格方面的展现库。而且因为商用付费，所以能选择echarts肯定不会选择highcharts。

Antv是蚂蚁金服出品的一套数据可视化语法，是国内个才用the grammar of Graphics这套理论的可视化库。在提供可视化库同时也提供简单的数据归类分析能力。

二．报表、BI类

由echarts衍生出来的子产品，同样继承了echarts的特点，图表种类多，没有提供文本和表格方面的展现库。Echarts接受json格式的数据，百度图说把数据格式进行了封装，可以通过表格的形式组织数据。

评价：可以把表格数据转换成图表展现形式的工具，支持excel数据导入 ，适合做静态的BI报告。因为数据偏静态，没看到与数据库结合的部分，很难和第三方系统结合展现动态变化的数据，如日报表、月报表、周报表等。

评价： FineReport可以直连数据库，方便快捷的定制各种复杂表样，用来做出固定格式的周报、月报等。它的格式类似于excel界面，特色功能报表制作，报表权限分配，报表管理还有填报，支持多种数据库。

Tableau 是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，Tableau 没有用户编写自定义代码，新的控制台也可完全自定义配置。在控制台上，不仅能够监测信息，而且还提供完整的分析能力。Tableau控制台灵活，具有高度的动态性。

评价： 全球知名的BI工具，价格6000元/年/人左右，但是国外产品不花钱不会为你做任何定制化改动，售后很有问题。

FineBI与FineReport都是帆软的产品。首先FineReport作为一款报表工具，主要用于解决提升IT部门的常规/复杂报表开发效率问题；而FineBI是商业智能BI工具，在IT信息部门分类准备好数据业务包的前提下，给与数据，让业务人员或自行分析，满足即席数据分析需求，是分析型产品。

FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的 探索 性分析，有点像加强版的数据表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

Power BI 是一套商业分析工具，用于在组织中提供见解。可连接数百个数据源、简化数据准备并提供即席分析。生成美观的报表并进行发布，供组织在 Web 和移动设备上使用。每个人都可创建个性化仪表板，获取针对其业务的全方位独特见解。在企业内实现扩展，内置管理和安全性。

评价： 类似于excel的桌面bi工具，功能比excel更加强大。支持多种数据源。价格便宜。但是只能作为单独的bi工具使用，没办法和现有的系统结合到一起。

三．可视化大屏类

提供丰富的模板与图形，支持多数据源，拖拉式布局，支持服务化服务方式和本地部署。整体来说是一款很好的大屏的产品。

评价： 产品不错，就是价格服务版每年5100元/年，本地部署竟然要110万，每年续费也要37万。

前文有介绍过，finereport是一个企业级的报表工具，同时也提供大屏的服务。通过布局、色彩、绑定数据等环节完成大屏的制作。拥有很多自助开发的可视化插件库。

评价： 很的软件，性价比高。学习方面，掌握FineReport的dashboard制作，应该也比较简单的。

五 .专业类（地图、科学计算、机器学习）

很多工具都能实现数据地图，比如echarts，finereport，tableau等。

ggplot2是R语言的第三方扩展包，是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品，是R相比其他语言一个独领的特点。包名中“gg”是grammar of graphics的简称，是一套优雅的绘图语法。主要用于机器学习绘图。

评价： 机器学习、数学、科学计算领域专业的绘图语言。专业与技术要求都很高，不是专业搞机器学习或者科学计算的工程师，一般不会用到。

Python是一门编成语言,其周边的绘图库也比较丰富比如pandas和matplotlib ,pandas能够绘制线图、柱图、饼图、密度图、散点图等； matplotlib主要是绘制数学函数相关的图如三角函数图、概率模型图等。

评价： 机器学习、数学、科学计算领域专业的绘图语言。专业与技术要求都很高，不是专业搞机器学习或者科学计算的工程师，一般不会用到。

R-ggplot2

技术相关

1. 将数据，数据相关绘图，数据无关绘图分离

这点可以说是ggplot2最为吸引人的一点。众所周知，数据可视化就是将我们从数据中 探索 的信息与图形要素对应起来的过程。

ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离，有点类似ja的MVC框架思想。这让ggplot2的使用者能清楚分明的感受到一张数据分析图真正的组成部分，有针对性的进行开发，调整。

2. 图层式的开发逻辑

在ggplot2中，图形的绘制是一个个图层添加上去的。举个例子来说，我们首先决定 探索 一下身高与体重之间的关系；然后画了一个简单的散点图；然后决定区分性别，图中点的色彩对应于不同的性别；然后决定区分地区，拆成东中西三幅小图；决定加入回归直线，直观地看出趋势。这是一个层层推进的结构过程，在每一个推进中，都有额外的信息被加入进来。在使用ggplot2的过程中，上述的每一步都是一个图层，并能够叠加到上一步并可视化展示出来。

3. 各种图形要素的自由组合

由于ggplot2的图层式开发逻辑，我们可以自由组合各种图形要素，充分自由发挥想象力

基本开发步骤

1. 初始化 – ggplot()

这一步需要设定的是图的x轴，y轴和”美学特征”。基本形式如下：

p

在vue中 echarts 柱状图调后台接口

NumPy.我们怎么能缺少这么重要的库？它为Python提供了很多高级的数学方法。

1.安装echarts依赖

待更新

npm install echarts -S 或cnpm install echarts -S

评价： 是一个的可视化库，需要进行二次开发。因为采用的是the grammar of Graphics 语法，和echarts相比各有千秋。

2.全局引用

// main.js引入echarts

import echarts from 'echarts' //有时语法报错 或使用 import as echarts from 'echarts'

4.效果实现

请问uniapp引入的echarts在微信小程序不显示是怎么回事啊！

this.chart = chart;

在微信小程序中使用Echarts需要进行一些额外的配置才能正确显示，以下是可能的解决方法：

评价：FineBI做到了自助式分析，图表类型丰富，数据分析功能较强大，钻取，筛选，分组等功能都有。但是对于普通没有IT基础的人来说，要想真正熟练地掌握finebi，还是有一定的难度的，需要花上几天，但是这个难度相比Excel的VBA学习还是低不少的。

确认echarts库是否已正确安装，可以在uniapp的依赖管理器中查看echarts是否已被正确安装。

在uniapp中，需要先引入Echarts组件库，在页面中进行调用。可以在页面的 .json 文件中添加以下配置：

css

Copy code

{"usingComponents": {

"ec-canvas": "@echarts-weixin/ec-canvas"

确保使用的Echarts版本是支持微信小程序的版本，可以使用以下命令安装：

kotlin

Copy code

npm install echarts@^4.0.0 --se

npm install echarts-gl@^1.1.0 --se

npm install echarts-liquidfill@^1.1.1 --se

在使用Echarts的页面中，需要初始化echarts实例，以及将实例绑定到页面的canvas元素上，可以参考以return chart;下示例代码：

kotlin

Copy code

import as echarts from 'echarts';

export default {

data() {

return {

ec: {

lazyLoad: true // 延迟加载

},

onLoad() {

this.ecComponent = this.selectComponent('#mychart');

this.ecComponent.init((canvas, width, height, dpr) => {

// 初始化echarts实例

const chart = echarts.init(canvas, null, {

width: width,

devPixelRatio: dpr // 像素比

// 设置options

chart.setOption({

// options 配置

// 将图表实例绑定到页面上

this.canvas = canvas;

希望这些解决方法能够帮助你解决问题。

Python中数据可视化经典库有哪些？

种，Excel，简单的数据分析不在话下

数据可视化是展示数据、理解数据的有效手段，常用的Python数据可视化库如下：

1.Matplotlib：Vue.prototype.$echarts = echarts个Python可视化库，有许多别的程序库都是建立在其基础上或者直接调用该库，可以很方便地得到数据的大致信息，功能非常强大，但也非常复杂。

2.Seaborn：利用Matplotlib，用简洁的代码来制作好看的图表，与Matplotlib的区别为默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。

3.ggplot：基于R的一个作图库的ggplot2，同时利用了源于《图像语法》中的概念，允许叠加不同的图层来完成一幅图，并不适用于制作非常个性化的图像，为作的简洁度而牺牲了图像的复杂度。

4.Bokeh：与ggplot很相似，但与ggplot不同之处为它完全基于Python而不是从R处引用。长处在于能用于制作可交互、可直接用于网络的图表。图表可以输出为JSON对象、HTML文档或者可交互的网络应用。

5.Plotly：可以通过Python notebook使用，与bokeh一样致力于交互图表的制作，但提供在别的库中几乎没有的几种图表类型，如等值线图、树形图和三维图表。

6.pygal：与Bokeh和Plotly一样，提供可直接嵌入网络浏览器的可交互图像。与其他两者的主要区别在于可将图表输出为SVG格式，所有的图表都被封装成方法，且默认的风格也很漂亮，用几行代码就可以很容易地制作出漂亮的图表。

7.geoplotlib：用于制作地图和地理相关数据的工具箱。可用来制作多种地图，比如等值区域图、热度图、点密度图等，必须安装Pyglet方可使用。

8.missingno：用图像的方式快速评估数据缺失的情况，可根据数据的完整度对数据进行排序或过滤，或者根据热度图或树状图对数据进行修正。

1、Matplotlib

Matplotlib是Python中众多数据可视化库的鼻祖，其设计风格与20世纪80年代设计的商业化程序语言MATLAB十分接近，具有很多强大且复杂的可视化功能。Matplotlib包含多种类型的API，可以采用多种方式绘制图表并对图表进行定制。

2、Seaborn

Seaborn是基于Matplotlib进行高级封装的可视化库，它支持交互式界面，使绘制图标的功能变得更简单，且图表的色彩更具吸引力，可以画出丰富多样的统计图表。

ggplot是基于Matplotlib并旨在以简单方式提高Matplotlib可视化感染力的库，自动计算的坐标轴间隔大小。它采用叠加图层的形式绘制图形。例如先绘制坐标轴所在的图层，再绘制点所在的图层，绘制线所在的图层，但其并不适用于个性化定制图形。此外，ggplot2为R语言准备了一个接口，其中的API虽然不适用于Python，但适用于R语言并且功能十分强大。

4、Bokeh

Bokeh是一个交互式的可视化库，支持使用web浏览器展示，可使用快速简单的方式将大型数据集转换成高性能的、可交互的、结构简单的图表。

5、Pygal

Pygal是一个可缩放矢量图表库，用于生成可在浏览器中打开的SVG格式的图表，这种图表能够在不同比例的屏幕上自动缩放，方便用户交互。

6、Pyecharts

Pyecharts是一个生成ECharts的库，生成的ECharts凭借良好的交互性、精巧的设计得到了众多开发者的认可。

[pyecharts1.7] 坐标轴设置：X轴、Y轴通用

yAxis: {

本文档（以及 pyecharts使用手册 中的其他文档）将会持续更新。 有些内容标记为待更新的，有时间我会补充上。个人精力有限，优先发布在公众号上，有兴趣的可以关注一下哈： 微信公众号「燃烧吧数据」(id：data-fired)

使用条形图描述1952~2007与美国人口增长趋势图

可选：

可选：

只在数值轴中（type: 'value'）有效。

在设置 min 和 max 之后该配置项无效

强制设置坐标轴分割间隔。

因为 splitNumber 是预估的值，实际根据策略计算出来的刻度可能无法达到想要的效果，这时候可以使用 interval 配合 min、max 强制设定刻度划分，一般不建议使用。

无法在类目轴中使用。在时间轴（type: 'time'）中需要传时间戳，在对数轴（type: 'log'）中需要传指数值

默1、FineReport认位于个 grid

可选：

默认 grid 中的个 x 轴在 grid 的下方（ 'bottom' ），第二个 x 轴视个 x 轴的位置放在另一侧

X 轴相对于默认位置的偏移，在相同的 ition 上有多个 X 轴的时候有用

需要注意的是这个分割段数只是个预估值，实际显示的段数会在这个基础上根据分割后坐标轴刻度显示的易读程度作调整。

在类目轴中无效。

类目轴和非类目轴的设置和表现不一样。

类目轴中 boundaryGap 可以配置为 true 和 false。默认为 true，这时候刻度只是作为分隔线，标签和数据点都会在两个刻度之间的带(band)中间。

非类目轴，包括时间，数值，对数轴，boundaryGap是一个两个值的数组，分别表示数据最小值和值的延伸范围，可以直接设置数值或者相对的百分比，在设置 min 和 max 后无效。 示例：

boundaryGap: ['20%', '20%']

自动计算的坐标轴最小间隔大小。

只在数值轴或时间轴中（type: 'value' 或 'time'）有效。

例如，在时间轴（（type: 'time'））可以设置成 3600 24 1000 保证坐标轴分割刻度为一天。

只在数值轴或时间轴中（type: 'value' 或 'time'）有效。

求Python可视化大神，关于pyecharts的

常用参数说明

在word中插入文本框而不要图形，可以这么做

打开word，插入文本框