pyEcharts安装及详细使用指南(最新)

更新时间：2021年03月16日 10:47:20 作者：Lansonli

这篇文章主要介绍了pyEcharts安装及详细使用指南(最新)，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

ECharts是一个纯Javascript的图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器，底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观、生动、可交互、可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图，用于统计的盒形图，用于地理数据可视化的地图、热力图、线图，用于关系数据可视化的关系图、treemap，多维数据可视化的平行坐标，还有用于BI的漏斗图、仪表盘，并且支持图与图之间的混搭。

pyEcharts目前有0.5及以下版本和1.0以上版本，新版的pyecharts发生了许多变化。最为明显的是以前调整变量的命令现在都发生了改变。width是旧版本中对图表调整的参数，在新版本这一功能被调整到了option里面。网上大部分教程都是0.5及以下版本。

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyecharts==0.5.10

自从 v0.3.2 开始，为了缩减项目本身的体积以及维持 pyecharts 项目的轻量化运行，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。下面介绍如何安装。

全球国家地图: echarts-countries-pypkg (1.9MB): 世界地图和 213 个国家，包括中国地图
中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg (730KB)：23 个省，5 个自治区
中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg (3.8MB)：370 个中国城市
中国县区级地图: echarts-china-counties-pypkg (4.1MB)：2882 个中国县·区
中国区域地图: echarts-china-misc-pypkg (148KB)：11 个中国区域地图，比如华南、华北。

选择自己需要的安装

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echarts-countries-pypkg
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echarts-china-provinces-pypkg
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echarts-china-cities-pypkg
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echarts-china-counties-pypkg
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echarts-china-misc-pypkg
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple echarts-united-kingdom-pypkg // 如果提示缺少这个就安装一下
pip install pyecharts_snapshot

教育网用户在install 增加 –i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

注意：
1.如果不知道安装那个，就全部安装，反正不会错，安装版本一定是要在0.5及以下。
2.如果你安装的是1.0及以上版本，请自行阅读官方文档。https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro
3.安装完一定要重启pycharm！！！

1.柱状图

代码如下：

# -*- coding:utf-8 -*-
from pyecharts import Bar
bar = Bar("贵州GDP柱状图", "副标题")
bar.add("GDP",["贵阳市", "遵义市", "六盘水市", "安顺市", "黔东南州"],[40, 30, 26, 22, 15]) 
bar.show_config() 
bar.render()

代码运行之后，会在本地生成一个render.html文件，打开输出如下所示图形。

from pyecharts import Bar
#从pyecharts库中导入Bar子类
bar = Bar("贵州GDP柱状图", "副标题") 
#定义Bar()柱状图，同时设置主标题和副标题 
bar.add()
#调用add()函数添加图表的数据和设置各种配置项 
bar.show_config() 
#打印输出图表的所有配置项 
bar.render() 
#生成render.html文件，也可以设置路径和文件名

2.横向柱状图

代码如下：

# -*- coding:utf-8 -*- 
from pyecharts import Bar
bar = Bar("贵州GDP柱状图", "副标题")
city = ["贵阳市", "遵义市", "六盘水市", "安顺市", "黔东南州"] 
data1 = [40, 30, 26, 22, 15] 
data2 = [13, 43, 32, 38, 20] 
bar.add("2017年GDP", city, data1) 
bar.add("2016年GDP", city, data2, is_convert=True) 
bar.show_config()
bar.render()

输出如下图所示：

3.带有涟漪特效动画的散点图

这段代码参考简书网 https://www.jianshu.com/p/b718c307a61c ，强烈推荐大家学习chenjiandongx大神的文章。完整代码如下：

# -*- coding:utf-8 -*-
 
from pyecharts import EffectScatter
es = EffectScatter("动态散点图各种图形示例")
es.add("", [10], [10], symbol_size=20, effect_scale=3.5, effect_period=3, symbol="pin")
es.add("", [20], [20], symbol_size=12, effect_scale=4.5, effect_period=4, symbol="rect")
es.add("", [30], [30], symbol_size=30, effect_scale=5.5, effect_period=5, symbol="roundRect")
es.add("", [40], [40], symbol_size=10, effect_scale=6.5, effect_brushtype='fill', symbol="diamond")
es.add("", [50], [50], symbol_size=16, effect_scale=5.5, effect_period=3, symbol="arrow")
es.add("", [60], [60], symbol_size=6, effect_scale=2.5, effect_period=3, symbol="triangle")
es.render()

运行结果如下图所示：

4.绘制3D图形

绘制3D折线图代码如下：

# -*- coding:utf-8 -*-
 
from pyecharts import Line3D
import random
data = [[1,2,3,4], [1,2,3,4], [0,4,8,16]]
Line3D = Line3D("3D 折线图示例", width=1200, height=600)
Line3D.add("", data, is_visualmap=True)
Line3D.render()

输出图形如下所示：

绘制3D散点图，并设置随机散点坐标，代码如下所示：

# -*- coding:utf-8 -*-
 
from pyecharts import Scatter3D
import random
data = [[random.randint(0, 100), random.randint(0, 100), random.randint(0, 100)] for _ in range(80)]
range_color = ['#313695', '#4575b4', '#74add1', '#abd9e9', '#e0f3f8', '#ffffbf',
        '#fee090', '#fdae61', '#f46d43', '#d73027', '#a50026']
scatter3D = Scatter3D("3D 散点图示例", width=1200, height=600)
scatter3D.add("", data, is_visualmap=True, visual_range_color=range_color)
scatter3D.render()

输出结果非常美观，如下图所示：

5.仪表盘

# -*- coding:utf-8 -*-
from pyecharts import Gauge
g = Gauge("仪表盘图形","副图标")
g.add("重大项目", "投资占比", 66.66)
g.show_config()
g.render("g.html")

输出图形如下所示：

6.水球图

代码如下：

# -*- coding:utf-8 -*-
 
from pyecharts import Liquid
liquid = Liquid("水球图")
liquid.add("Liquid", [0.8])
liquid.show_config()
liquid.render()

输出如下图所示：

讲到这里基本的图形讲解完毕，更多知识推荐大家结合实际应用研究。

利用echarts画地图(热力图)(世界地图，省市地图，区县地图)

世界地图

from pyecharts import Map
 
value = [95.1, 23.2, 43.3, 66.4, 88.5]
attr = ["China", "Canada", "Brazil", "Russia", "United States"]
map0 = Map("世界地图示例", width=1200, height=600)
map0.add("世界地图", attr, value, maptype="world", is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
map0.render(path="世界地图.html")

中国地图

from pyecharts import Map
 
province_distribution = {'河南': 45.23, '北京': 37.56, '河北': 21, '辽宁': 12, '江西': 6, '上海': 20, '安徽': 10, '江苏': 16, '湖南': 9,'浙江': 13, '海南': 2, '广东': 22, '湖北': 8, '黑龙江': 11, '澳门': 1, '陕西': 11, '四川': 7, '内蒙古': 3, '重庆': 3,'云南': 6, '贵州': 2, '吉林': 3, '山西': 12, '山东': 11, '福建': 4, '青海': 1, '天津': 1,'其他': 1}
provice = list(province_distribution.keys())
values = list(province_distribution.values())
map = Map("中国地图", '中国地图', width=1200, height=600)
map.add("", provice, values, visual_range=[0, 50], maptype='china', is_visualmap=True,visual_text_color='#000')
map.render(path="中国地图.html")

省市地图

from pyecharts import Map
 
map2 = Map("贵州地图", '贵州', width=1200, height=600)
city = ['贵阳市', '六盘水市', '遵义市', '安顺市', '毕节市', '铜仁市', '黔西南布依族苗族自治州', '黔东南苗族侗族自治州', '黔南布依族苗族自治州']
values2 = [1.07, 3.85, 6.38, 8.21, 2.53, 4.37, 9.38, 4.29, 6.1]
map2.add('贵州', city, values2, visual_range=[1, 10], maptype='贵州', is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
map2.render(path="贵州地图.html")

区县地图

from pyecharts import Map
 
quxian = ['观山湖区', '云岩区', '南明区', '花溪区', '乌当区', '白云区', '修文县', '息烽县', '开阳县', '清镇市']
values3 = [3, 5, 7, 8, 2, 4, 7, 8, 2, 4]
map3 = Map("贵阳地图", "贵阳", width=1200, height=600)
map3.add("贵阳", quxian, values3, visual_range=[1, 10], maptype='贵阳', is_visualmap=True)
map3.render(path="贵阳地图.html")

热力图

from pyecharts import Geo
 
keys = ['上海', '北京', '合肥', '哈尔滨', '广州', '成都', '无锡', '杭州', '武汉', '深圳', '西安', '郑州', '重庆', '长沙', '贵阳', '乌鲁木齐']
values = [4.07, 1.85, 4.38, 2.21, 3.53, 4.37, 1.38, 4.29, 4.1, 1.31, 3.92, 4.47, 2.40, 3.60, 1.2, 3.7]
geo = Geo("全国主要城市空气质量热力图", "data from pm2.5", title_color="#fff",title_pos="left",width=1200,height=600,background_color='#404a59')
geo.add("空气质量热力图", keys, values, visual_range=[0, 5], type='effectScatter',visual_text_color="#fff", symbol_size=15,is_visualmap=True, is_roam=True) 
# type有scatter, effectScatter, heatmap三种模式可选，可根据自己的需求选择对应的图表模式
geo.render(path="全国主要城市空气质量热力图.html")

到此这篇关于pyEcharts安装及详细使用指南(最新)的文章就介绍到这了,更多相关pyEcharts安装使用内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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