小白学 Python 数据分析（20）：pyecharts 概述

git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git
cd pyecharts
pip install -r requirements.txt
python setup.py install
# 或者执行 python install.py
复制代码

官方还为咱们提供了一个查看当前 pyecharts 版本的方法：

import pyecharts

print(pyecharts.__version__)
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我这边运行获得的结果是：

1.7.0
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目前（2020年3月20日）官方最新的版本为 v1.7.1 ，查看地址为：github.com/pyecharts/p… ，能够看到最新版本是 8 天前发布的。

由于我这里的 pyecharts 是上周装的，在这之间正好发布了新的版本，若是想要更新版本，可使用如下 pip 命令进行更新：

pip install --upgrade pyecharts
复制代码

我这里更新完之后再次运行上面的查看版本的方法，已经变成最新的 v1.7.1 版本了。

快速开始

pyecharts 库装好了，接下来赶忙搞一个最简单的示例先试试看：

from pyecharts.charts import Bar

bar = Bar()
bar.add_xaxis([2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017])
bar.add_yaxis("产品销量", [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000])

bar.render()
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调用 render() 方法的时候会在本地生成一个 HTML 文件，默认会在当前目录生成 render.html 文件，同时也能够传入路径的参数，如 bar.render("mycharts.html") ，拿着这个 HTML 文件直接扔到浏览器中运行就能看到咱们刚才建立的柱状图了。

pyecharts 的方法都支持链式调用，就是上面这一段咱们能够换成链式调用的写法，以下：

from pyecharts.charts import Bar

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis([2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017])
    .add_yaxis("产品销量", [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000])
)

bar.render()
复制代码

链式调用的除了写法和前面的不一样，做用彻底相同，各位同窗选择本身习惯的写法就行。

在使用 pyecharts 的时候，大量的配置是使用 options 完成的，下面看一个使用 options 进行主标题和副标题配置的小示例：

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

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis([2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017])
    .add_yaxis("产品销量", [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="11 ~ 17年 xxx 公司 xx 产品销量图", subtitle="这里是副标题"))
)
bar.render('render_1.html')

# 调用方法写法，与上面的链式调用无任何区别
bar = Bar()
bar.add_xaxis([2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017])
bar.add_yaxis("产品销量", [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000])
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="11 ~ 17年 xxx 公司 xx 产品销量图", subtitle="这里是副标题"))
bar.render('render_1.html')
复制代码

若是想要将结果保存成图片，须要使用 snapshot-selenium 将结果渲染成图片，若是没有安装的话须要先安装，安装命令以下：

pip install snapshot_selenium
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这里有一点须要注意，若是想要正常的使用 snapshot_selenium ，须要本地有和当前 Chrome 正常配套的 ChromeDriver ，若是没有，须要先安装。

若是是个人老读者的话，前面在介绍爬虫的时候有介绍过 ChromeDriver 怎么安装，具体能够参考「小白学 Python 爬虫（2）：前置准备（一）基本类库的安装」

接着看一个示例：

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.render import make_snapshot
from snapshot_selenium import snapshot

bar = (
    Bar()
        .add_xaxis([2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017])
        .add_yaxis("产品销量", [58000, 60200, 63000, 71000, 84000, 90500, 107000])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="11 ~ 17年 xxx 公司 xx 产品销量图", subtitle="这里是副标题"))
)
make_snapshot(snapshot, bar.render(), "bar_1.png")
复制代码

这时，在同目录下生成了一个名称为 bar_1.png 的图片，就不贴出来了，和上面的图片是同样的，只是这张 png 图片是透明底的。

同时，pyecharts 还提供了 10+ 种内置主题，若是有须要也能够本身定制本身喜欢的主题，示例以下：

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.globals import ThemeType

bar = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
        .add_xaxis([2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017])
        .add_yaxis("产品A", [58000, 60200, 63000, 71000, 84000, 90500, 107000])
        .add_yaxis("产品B", [78000,80200,93000,101000,64000,70500,87000])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="11 ~ 17年 xxx 公司 xx 产品销量图", subtitle="这里是副标题"))
)

bar.render('render_2.html')
复制代码

结果以下：

代码仓库

老规矩，全部的示例代码都会上传至代码管理仓库 Github 和 Gitee 上，方便你们取用。

示例代码-Github

示例代码-Gitee

参考

pyecharts.org/#/zh-cn/qui…

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