Pyecharts 背景介绍 在当今大数据时代，数据可视化已经成为信息表达的重要方式。无论是商业分析、科研探索，还是 Web 应用展示，直观的图表总能让数据讲述更生动的故事。而在 Python 生态中，Pyecharts 是一个强大且易用的数据可视化库，它基于 ECharts，提供了丰富的可视化组件，支持折线图、柱状图、饼图、地图等多种图表类型，且能够方便地集成到 Web 端和 Jupyter Notebook 中。 对于想要用 Python 实现高质量可视化的开发者来说，Pyecharts 是一个不错的选择。它不仅封装了强大的 ECharts 功能，还让复杂的交互图表变得更加简单。本文将介绍 Pyecharts 的核心功能，并通过示例展示如何使用它进行数据可视化，让你的数据更具表现力！ 从官网的介绍来看，pyecharts 有以下诸多特性： 并且可以通过 pip 安装和源码安装两种方式来安装 pyecharts： 从 GitHub 的 pyecharts 官网来看，安装好 pyecharts 之后，就可以进行代码的运行，并可以在浏览器中看到数据可视化的效果。 通过生成的 render.html 文件，点开之后就可以看到柱状图的可视化效果。 同样的，在 Jupyter Notes 中也可以直接呈现出这些效果。另外，在 pyecharts 的图表类型里面，绝对不仅仅局限于柱状图，折线图、饼图、散点图都可以做出来。详情可以参见表格： 图表类型 适用场景 柱状图（Bar） 适用于分类数据的对比，如销售数据、人口分布 折线图（Line） 适用于趋势分析，如股票价格、温度变化 饼图（Pie） 适用于数据占比展示，如市场份额、人口构成 散点图（Scatter） 适用于数据分布分析，如身高体重关系、房价分布 地图（Map） … Continue reading 用 pyecharts 让数据可视化更生动