數(shù)據(jù)可視化能夠更加直觀的將數(shù)據(jù)的趨勢展現(xiàn)出來，而絕大數(shù)人對于數(shù)據(jù)可視化的選擇要么是matplotlib或者是seaborn，本文將從比較熱門的可視化模塊pyecharts入手，向讀者介紹一下pyecharts的使用教程

目前pyecharts的版本已經(jīng)更新到了1.x版本，而舊版本也就是0.5.x版本在語法上和1.x版本有很大的不同，由于舊版本不再維護，因此本文就從新版本的使用開始說起。

柱狀圖/條形圖

當(dāng)然，讀者要是對鏈?zhǔn)降恼{(diào)用感到不習(xí)慣的話也可以，

在工具欄中可以實現(xiàn)一鍵堆疊柱狀圖，當(dāng)然也可以展現(xiàn)出數(shù)據(jù)中的最大值與最小值

設(shè)置窗口滑塊，拖動查看柱狀圖

折線圖

其實我們可以在柱狀圖的工具欄中，點擊“切換為折線”將柱狀圖轉(zhuǎn)換為折線圖，當(dāng)然，我們也可以將折線圖還原成柱狀圖，點擊“切換為柱狀圖”

餅狀圖

當(dāng)然我們可以調(diào)整成為內(nèi)外圓環(huán)

餅圖-玫瑰圖

漏斗圖

將其標(biāo)簽放在外面，并且倒立

散點圖

對散點設(shè)置顏色漸變

結(jié)束語

總的來說，pyecharts在更新過之后，可視化的步驟和之前的相比相差并不大，無非也就是創(chuàng)建一個實例對象，然后往里面添加數(shù)據(jù)以及各種配置

步驟	描述	代碼示例
1	實例一個具體類型圖表的對象	bar = Bar()
2	添加x軸、y軸的具體數(shù)據(jù)	bar.add_x/yaxis()
3	添加標(biāo)題等其他配置	bar.set_global_opts()
4	在jupyter notebook中生成圖片	render_notebook()

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【Python】全网最新最全Pyecharts可视化教程(一)的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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