python可以在處理各種資料時，如果可以將這些資料，利用圖表將其視覺化，這樣在分析處理起來，將更加直觀、清晰，以下是 利用 PyEcharts 常用圖表的視覺化Demo,開發環境 python3

柱狀圖

基本柱狀圖

from pyecharts import Bar
# 基本柱狀圖
bar = Bar("基本柱狀圖","副標題")
bar.use_theme('dark') # 暗黑色主題
bar.add('真實成本',# label
    ["1月","2月","3月","4月","5月","6月"],# 橫座標
    [5,20,36,10,75,90],# 縱座標
    is_more_utils=True)  # 設定最右側工具欄
# bar.show_config()    # 除錯輸出pyecharts的js的配置資訊
bar.render('bar_demo.html') # 生成html檔案

堆疊柱狀圖

# 堆疊柱狀圖
x_attr = ["1月","6月"]
data1 = [5,90]
data2 = [10,25,8,60,80]
bar1 = Bar('柱狀資訊堆疊圖')
bar1.add('商家1',x_attr,data1,is_stack=True)  # is_stack=True 表示堆疊在一起
bar1.add('商家2',data2,is_stack=True)
bar1.render('bar1_demo.html')

並列柱形圖

# 並列柱形圖
bar2 = Bar('並列柱形圖','標記線和標記示例')
bar2.add('商家1',mark_point=['average']) # 標記點：商家1的平均值
bar2.add('商家2',mark_line=['min','max']) # 標記線：商家2的最小/大值
bar2.render('bar2_demo.html')

橫向並列柱形圖

# 橫向並列柱形圖

# 橫向並列柱形圖
bar3 = Bar('橫向並列柱形圖','X軸與Y軸交換')
bar3.add('商家1',data1)
bar3.add('商家2',is_convert=True) # is_convert=True :X軸與Y軸交換
bar3.render('bar3_demo.html')

以上相關柱狀圖完整程式碼bar_demo.py

from pyecharts import Bar
# 基本柱狀圖
bar = Bar("基本柱狀圖",# 縱座標
    is_more_utils=True)  # 設定最右側工具欄

# bar.show_config()    # 除錯輸出pyecharts的js的配置資訊
bar.render('bar_demo.html') # 生成html檔案


# 堆疊柱狀圖
x_attr = ["1月",is_stack=True)
bar1.render('bar1_demo.html')


# 並列柱形圖
bar2 = Bar('並列柱形圖','max']) # 標記線：商家2的最小/大值
bar2.render('bar2_demo.html')

# 橫向並列柱形圖
bar3 = Bar('橫向並列柱形圖',is_convert=True) # is_convert=True :X軸與Y軸交換
bar3.render('bar3_demo.html')

折線圖、餅圖、詞雲圖

匯入模組 與 基礎資料

from pyecharts import Line
from pyecharts import Pie
from pyecharts import WordCloud
from pyecharts import EffectScatter,Overlap

x_attr = ["1月",80]

基礎折線示例圖

# 折線示例圖
line = Line("折線示例圖")
line.add('商家1',mark_point=['average'])
line.add('商家2',is_smooth=True,mark_line=['max','average'])
line.render('line.demo.html')

折線面積圖

# 折線面積圖
line = Line('折線面積示例圖')
line.add('商家1',is_fill=True,line_opacity=0.2,area_opacity=0.4,symbol=None)
line.add('商家2',line_color='#000',area_opacity=0.3,is_smooth=True)
line.render('line2_demo.html')

餅圖

# 餅圖
pie = Pie('餅圖')
pie.add('',is_label_show=True)
pie.render('pie_demo.html')

詞雲圖

# 詞雲圖
name = [
    'Though','the answer','this question','may at first','seem to border','on the','absurd','reflection','will show','that there','is a','good deal','more in','it than meets','the eye'
    ]
value = [10000,6189,4556,2356,2233,1895,1456,1255,981,875,542,462,361,265,125]

worldcloud = WordCloud(width=1300,height=620)
worldcloud.add('詞雲',name,value,word_size_range=[20,100])
worldcloud.render('worldcloud.html')

線性閃爍圖 —組合圖

# 線性閃爍圖
line2 = Line('線性閃爍圖')
line2.add('line',is_random=True)

es = EffectScatter()
es.add('es',effect_scale=8) # 閃爍
overlop = Overlap()
overlop.add(line2)   # 必須先新增line 再新增 es
overlop.add(es)
overlop.render('line-es.html')

以上相關圖完整程式碼line_pie_demo.py

from pyecharts import Line
from pyecharts import Pie
from pyecharts import WordCloud
from pyecharts import EffectScatter,80]

# 折線示例圖
line = Line("折線示例圖")
line.add('商家1','average'])
line.render('line.demo.html')

# 折線面積圖
line = Line('折線面積示例圖')
line.add('商家1',is_smooth=True)
line.render('line2_demo.html')

# 餅圖
pie = Pie('餅圖')
pie.add('',is_label_show=True)
pie.render('pie_demo.html')

# 詞雲圖
name = [
    'Python',100])
worldcloud.render('worldcloud.html')

# 線性閃爍圖
line2 = Line('線性閃爍圖')
line2.add('line',effect_scale=8) # 閃爍
overlop = Overlap()
overlop.add(line2)   # 必須先新增line 再新增 es
overlop.add(es)
overlop.render('line-es.html')

更多關於Python資料視覺化處理庫PyEcharts使用方法與例項請檢視下面的相關連結