Python数据可视化之pyecharts入门

Echarts是一个开源的数据可视化JS库，pyecharts是一个生成Echarts图表的python类库。在使用pyecharts，首先我们需要安装pyechats类库。

pip install pyecharts

# 如果需要绘制地图，下列地图数据包需要安装

pip install echarts-countries-pypkg

pip install echarts-china-provinces-pypkg

pip install echarts-china-cities-pypkg

pip install echarts-china-counties-pypkg

pip install echarts-china-misc-pypkg

关于各种图形图表应用的场景请参考《数据之美——Python数据可视化1》，这里就不在重复。我们直接介绍pyecharts的用法。

条形图

柱状/条形图，通过柱形的高度/条形的宽度来表现数据的大小。例如，下面我们绘制五个产品的销量条形图：

折线图

折线图是用折线将各个数据点标志连接起来的图表，用于展现数据的变化趋势。例如，我们下面用折线图绘制过去一年销售额的变化趋势图：

散点图

直角坐标系上的散点图可以用来展现数据的x，y之间的关系。例如，下面我们随机生成300个点，使用散点图来绘制在直角坐标系的分布情况。

箱形图

箱形图是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。它能显示出一组数的最大值、最小值、中位数、下四分位数及上四分位数。例如，我们有三组数据，每组数据包括五个值分别是[最小值,下四分位数,中位数,上四分位数,最大值]，我们用箱形图绘制每组数据。

饼图

饼图主要用于表现不同类目的数据在总和中的占比。每个的弧度表示数据数量的比例。例如，我们用饼图来绘制各个产品在所有销量所占的比例。

地图

地图主要用于地理区域数据的可视化。下面我们在中国地图上展示北京和上海两地的数据。

最后

我们简单的介绍了如何使用pyecharts绘制一些基本的图表。pyecharts里的很多细节都没有涉及，作为一篇入门文章不想陷入太多的细节中。后续有机会我们再继续讨论这些细节。