1. 前言

在日常工作中，为了更直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，人们常常借助可视化帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。

在Python中，常见的数据可视化库有:

• matplotlib 是最常见的2维库，可以算作可视化的必备技能库，由于matplotlib是比较底层的库，api很多，代码学起来不太容易。

• seaborn 是建构于matplotlib基础上，能满足绝大多数可视化需求。更特殊的需求还是需要学习matplotlib。

上述两个库都是静态的可视化库，大多数做过前端Web开发的同学都用到过Echarts.js库，它是一款前端可视化的JS库、功能非常之强大。在使用之前，需要导入js库到项目中。对于平时用Python较多的同学而言，如果每次实现可视化功能(特别是一些小需求)，都需要引用js库显然不太方便，于是就在想有没有Python与Echarts结合的轮子。答案是肯定的，在Github中就有一个国人开发的一个Echarts与Python结合的轮子：Pyecharts，它不仅很好的兼容了web项目，而且可以做到可视化的动态效果。

2. Pyecharts介绍

Pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。常规的Echarts 是由百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于数据可视化。简单来说，Pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具。

使用 Pyecharts 可以生成独立的网页，也可以在 flask , Django 中集成使用。

项目介绍：

http://pyecharts.herokuapp.com/

项目源码：

https://github.com/pyecharts/pyecharts

从项目文档介绍可知， pyecharts目前分为两个大的系列版本：0.5.x 和v1.x.x。

V0.5.x

支持 Python2.7，3.4+

0.5.x 版本将不再进行维护，文档位于 05x-docs.pyecharts.org。

V1

仅支持 Python3.6+

新版本系列将从 v1.0.0 开始，文档位于 pyecharts.org；示例位于 gallery.pyecharts.org

PS: v0.5.x 和 V1 间不兼容，V1 是一个全新的版本。

3. Pyecharts支持30+种可视化图表

得益于Echarts 项目，目前Pyecharts支持 30+ 种常见图表，如下所示：

• Bar(柱状图/条形图)

• Bar3D(3D 柱状图)

• Boxplot(箱形图)

• EffectScatter(散点图)

• Funnel(漏斗图)

• Gauge(仪表盘)

• Geo(地理坐标系)

• Graph(关系图)

• HeatMap(热力图)

• Kline(K线图)

• Line(折线/面积图)

• Line3D(3D 折线图)

• Liquid(水球图)

• Map(地图)

• Parallel(平行坐标系)

• Pie(饼图)

• Polar(极坐标系)

• Radar(雷达图)

• Sankey(桑基图)

• Scatter(散点图)

• Scatter3D(3D 散点图)

• ThemeRiver(主题河流图)

• WordCloud(词云图)

4. Pyecharts安装

1、pip 安装

# 安装 v1 以上版本
$ pip install pyecharts -U

# 如果需要安装 0.5.11 版本的开发者，可以使用
# pip install pyecharts==0.5.11

2、源码安装

# v1 以上版本
$ git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git
# 如果需要安装 0.5.11 版本，请使用 git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git -b v05x
$ cd pyecharts
$ pip install -r requirements.txt
$ python setup.py install

在使用pip安装库时，由于墙的原因，下载时可能会出现断线和速度过慢的问题导致下载失败，所以建议通过豆瓣源或清华镜像来进行下载：

# 豆瓣源下载
pip install -i https://pypi.douban.com/simple pyecharts

# 清华镜像源
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyecharts

PS: 这里要专门说明一下，自从 0.3.2 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(Geo、Map)，可自行安装对应的地图文件包。

# 通过pip命令进行安装
pip install echarts-countries-pypkg
pip install echarts-china-provinces-pypkg
pip install echarts-china-cities-pypkg

5. Pyecharts官方示例实战

现在我们来开始正式使用pycharts，这里我们先直接使用官方的数据，感受一下可视化展示效果。

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

# V1 版本开始支持链式调用
bar = (
Bar
.add_xaxis(["衬衫