pyecharts动态可视化,pyecharts数据分析

　　数据可视化可以更直观的展现数据的趋势，大部分人要么选择matplotlib，要么选择seaborn进行数据可视化。本文将从流行的可视化模块pyecharts入手，向读者介绍pyecharts的使用教程。

　　目前pyecharts的版本已经更新到了1.x版本，而老版本也就是0.5.x版本在语法上与1.x版本有很大的不同。由于不再维护旧版本，本文将从新版本的使用开始。

　　条形图/条形图

　　当然，不习惯链式调用的读者也可以。

　　工具栏中可以实现一键叠加直方图，当然也可以显示数据中的最大值和最小值。

　　设置窗口滑块并拖动以查看直方图。

　　折线图

　　其实我们可以点击直方图工具栏中的“切换到折线”将直方图转换成折线图。当然，我们也可以将折线图恢复为条形图，点击“切换到条形图”

　　圆形分格统计图表

　　当然我们可以调整成内圈和外圈。

　　饼图-玫瑰图

　　漏斗图

　　把标签放在外面，倒立。

　　散点图

　　为分散的点设置颜色渐变。

　　结束语

　　总的来说，pyecharts更新后，可视化的步骤和之前差别不大，也就是

。

　　描述代码示例1具体类型的图表对象示例bar=Bar()2添加X轴和Y轴的具体数据bar.add_x/yaxis()3添加标题栏等其他配置. set_global_opts()4在jupyter笔记本中生成图片render_notebook()

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