pyecharts

### Pyecharts 数据可视化 Python 库 使用方法 #### 创建简单的折线图 为了展示如何使用 `pyecharts` 来创建数据波动类图形中的折线图，下面提供了一个具体的例子。此示例展示了时间序列上的温度变化。 ```python from pyecharts.charts import Line from pyecharts.options import TitleOpts, ToolboxOpts import datetime as dt date = [ str(dt.datetime(2023, 9, i)).split(' ')[0] for i in range(1, 8) ] temperature = [22, 25, 26, 24, 27, 28, 29] line_chart = ( Line() .add_xaxis(date) .add_yaxis("平均气温", temperature) .set_global_opts( title_opts=TitleOpts(title="一周内每日平均气温"), toolbox_opts=ToolboxOpts(is_show=True), ) ) line_chart.render_notebook() # 如果是在Jupyter Notebook中运行，则可以调用 render_notebook 方法显示图表；如果是脚本文件则应使用 line_chart.render('output.html') ``` 这段代码首先导入必要的包并定义日期列表和对应的温度值作为X轴和Y轴的数据源[^3]。接着实例化一个Line对象，并通过链式调用来指定X轴、Y轴以及全局配置项，最后渲染输出结果到HTML页面或Notebook环境中[^5]。 #### 多重柱形图比较两个超市销售量 对于数据对比类图形中的多重柱形图来说，这里给出一段用于比较两家超市销售额差异的例子： ```python from pyecharts.charts import Bar from pyecharts.faker import Faker from pyecharts.globals import ThemeType c = ( Bar(init_opts={"theme": ThemeType.LIGHT}) .add_xaxis(Faker.choose()) .add_yaxis("超市A", Faker.values()) .add_yaxis("超市B", Faker.values()) .set_global_opts( title_opts={"text": "多家超市月度销量对比"}, legend_opts=dict(pos_left='center'), ) ) c.render_notebook() ``` 上述代码片段利用Faker库随机生成了一些商品名称及其对应于两个不同超市的销售数量，并设置了主题样式为浅色系(light)，同时调整了图例位置使其居中显示[^4]。 #### 配置与安装 要开始使用Pyecharts进行开发前，请先确保已经完成相应的环境搭建工作。可以通过pip命令快速安装最新版本的Pyecharts: ```bash pip install pyecharts==latest_version_number ``` 另外还需要注意的是，如果打算在线上部署项目的话，可能还需额外引入一些依赖资源，具体可参照官方文档说明。