基於Python的資料視覺化庫pyecharts介紹

什麼是pyecharts？　　

　　pyecharts 是一個用於生成 Echarts 圖表的類庫。

　　 echarts 是百度開源的一個數據視覺化 JS 庫，主要用於資料視覺化。pyecharts 是一個用於生成 Echarts 圖表的類庫。實際上就是 Echarts 與 Python 的對接。

　　使用 pyecharts 可以生成獨立的網頁，也可以在 flask , Django 中整合使用。

pyecharts包含的圖表

　　Bar 、Bar3D、Boxplot、EffectScatter 、Funnel、Gauge、Geo、Graph、HeatMap 、Kline、Line、Line3D、Liquid、Map、Parallel、Pie、Polar、Radar、Sankey、Scatter、Scatter3D 、ThemeRiver、WordCloud

pyecharts基本使用

柱狀圖基本使用

餅圖的基本使用

雲詞圖基本使用

等等案例，就不一一列舉了，python再好，它終究還是需要靠寫程式碼來完成的，這樣解決不了生產力的問題，同時也達不到人人都是資料分析師的這樣一個願景，那有沒有更好的解決辦法呢，答案是肯定的。

NBI一站式大資料視覺化分析平臺（http://nbi.easydatavis.com:8033）

NBI一站式大資料視覺化分析平臺是一款基於B/S架構的資料視覺化構建平臺，NBI大資料平臺的設計理念是提供簡單、快速、可控、可互動為目的的資料視覺化產品。

NBI大資料平臺支援多種資料來源無縫連線，能快速整合資料；

在NBI大資料平臺中，我們封裝了多達二三十種資料視覺化元件供使用者使用，提供了豐富的元件屬性配置，讓圖表更具表現力；

同時提供了拖拽式操作方式，使用者可以任意DIY資料視覺化報告；NBI大資料視覺化平臺支援兩種佈局模式：（1）自由式佈局和（2）流式佈局方式供使用者使用

幾分鐘即可做好資料視覺化分析，極大的降低了人力、物力的投入

基於Python的資料視覺化庫pyecharts介紹

什麼是pyecharts？　　　　pyecharts 是一個用於生成 Echarts 圖表的類庫。　　 ech

python資料視覺化利器--pyecharts

學視覺化就跟學彈吉他一樣，剛開始你會覺得自己彈出來的是噪音，也就有了在使用python視覺化的時候，總說，我擦，為啥別人畫的圖那麼溜：【python視覺化系列】python資料視覺化利器--pyecharts echarts官網一、前言 echarts是什麼？下面是來自官方的介紹

【python 資料視覺化】pyecharts的使用

Echarts是百度出的很有名也很叼。 Echarts 是百度開源的一個數據視覺化 JS 庫。主要用於資料視覺化。 pyecharts 是一個用於生成 Echarts 圖表的類庫。實際上就是 Echarts 與 Python 的對接。安裝：

10個對所有學科都有用的Python資料視覺化庫

A great overview of 10 useful Python data visualization tools. It covers some of the big ones, like matplotlib and Seaborn, but a

Python資料視覺化之密度圖的繪製

密度圖表現與資料值對應的邊界或域物件的一種理論圖形表示方法。一般用於呈現連續變數。 *摘自百度百科* 在電腦科學當中，資料的視覺化常常被提起。近日，在影象處理當中，需要統計圖片中的人流密度並繪製相應密度圖，於是小小研究一番。效果如下：所有程式碼儲存在Github上。首

python --資料視覺化

python --資料視覺化一、python -- pyecharts庫的使用 pyecharts--> 生成Echarts圖示的類庫 1、安裝： pip install pyecharts pip install pyecharts_snapshot &nbs

python --資料視覺化（二）

一、NumPy 1、簡介：　官網連結：http://www.numpy.org/ 　NumPy是Python語言的一個擴充程式庫。支援高階大量的維度陣列與矩陣運算，此外也針對陣列運算提供大量的數學函式庫 2、基本功能：快速高效的多維陣列物件ndarray 用於對陣列執行元素級計算以及直

Python資料視覺化的四種簡易方法

摘要：本文講述了熱圖、二維密度圖、蜘蛛圖、樹形圖這四種Python資料視覺化方法。資料視覺化是任何資料科學或機器學習專案的一個重要組成部分。人們常常會從探索資料分析（EDA）開始，來深入瞭解資料，並且建立視覺化確實有助於讓問題更清晰和更容易理解，尤其是對於那些較大的高維度資料集。在專

Python資料視覺化：2018年電影分析

本文轉載自：http://gkhelp.cn/1217.html 雙11已經過去，雙12即將來臨，離2018年的結束也就2個月不到，還記得年初立下的flag嗎？完成了多少？相信很多人和我一樣，抱頭痛哭... 本次利用貓眼電影，實現對2018年的電影大資料進行分析。網頁分

python資料視覺化入門2

使用scatter()方法繪製散點圖 import matplotlib.pyplot as plt # 繪製一系列點 x_value = [1, 2, 3, 4, 5] y_value = [1, 4, 9, 16, 25] plt.scatter(x_value. y_value,

python資料視覺化入門

一、繪製一個簡單的折線圖 import matplotlib.pyplot as plt # 提供一些輸入值也可以隨意輸入一些數字 intput_values = [1, 2, 3, 4, 5] squares = [1, 4, 9, 16, 25] #輸入值的平方值 plt.plo

吳裕雄資料探勘與分析案例實戰（5）——python資料視覺化

# 餅圖的繪製# 匯入第三方模組import matplotlibimport matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']plt.rcParams['axes.unicode_minus']=Falseziti =

4種更快更簡單實現Python資料視覺化的方法

選自towardsdatascience，作者：George Seif，機器之心編譯，參與：Geek AI、劉曉坤。熱力圖、二維密度圖、蜘蛛網圖和樹狀圖，這些視覺化方法你都用過嗎？資料視覺化是資料科學或機器學習專案中十分重要的一環。通常，你需要在專案初期進行探索性的資料分析（EDA），從而對資

python資料視覺化

使用scatter()繪製一系列點 import matplotlib.pyplot as plt x_values = [1, 2, 3, 4, 5] y_values = [1, 4, 9, 16, 25] plt.scatter(x_values, y_values

python資料視覺化學習-直方圖

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mu = 1000 sigma = 10 x = mu + sigma*np.random.rand

吳裕雄 python 資料視覺化

import pandas as pd df = pd.read_csv("F:\\python3_pachongAndDatareduce\\data\\pandas data\\taobao_data.csv")print(df.head())data = df.drop(["寶貝","賣家"],axi

【資料科學】Python資料視覺化概述

注：很早之前就打算專門寫一篇與Python資料視覺化相關的部落格，對一些基本概念和常用技巧做一個小結。今天終於有時間來完成這個計劃了！ 0. Python中常用的視覺化工具 Python在資料科學中的地位，不僅僅是因為numpy, scipy, pandas, scikit-learn這些高效易用

Python資料視覺化—seaborn

Seaborn其實是在matplotlib的基礎上進行了更高階的API封裝，從而使得作圖更加容易，在大多數情況下使用seaborn就能做出很具有吸引力的圖。這裡例項採用的資料集都是seaborn提供的幾個經典資料集，dataset檔案可見於Github。 1 set_st

4種更快更簡單實現Python資料視覺化的方法！

熱力圖、二維密度圖、蜘蛛網圖和樹狀圖，這些視覺化方法你都用過嗎？資料視覺化是資料科學或機器學習專案中十分重要的一環。通常，你需要在專案初期進行探索性的資料分析（EDA），從而對資料有一定的瞭解，而且建立視覺化確實可以使分析的任務更清晰、更容易理解，特別是對於大規模的高維資料集。在專

Python資料視覺化之matplotlib實踐chapter-01

""" Example 1.3.1: 函式plot() """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0.05,10,1000) # x = 0.05到10的等間距1000個點 y = np

基於Python的資料視覺化庫pyecharts介紹

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