基于Python的数据可视化库pyecharts介绍

什么是pyecharts？　　

　　pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。

　　 echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于数据可视化。pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。实际上就是 Echarts 与 Python 的对接。

　　 使用 pyecharts 可以生成独立的网页，也可以在 flask , Django 中集成使用。

pyecharts包含的图表

　　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

//柱状图的基本使用from pyecharts importBarbar=Bar("标题","副标题")bar.add("服装", ["衬衫","羊毛衫","雪纺衫","裤子","高跟鞋","袜子"], [5,20,36,10,75,90])bar.show_config()bar.render()

//饼图的基本使用from pyecharts import Pieattr =["衬衫","羊毛衫","雪纺衫","裤子","高跟鞋","袜子"]v1 =[11,12,13,10,10,10]pie =Pie("饼图示例")pie.add("", attr, v1, is_label_show=True)pie.show_config()pie.render()

//WordCloud云词图的基本使用frompyecharts import WordCloud name =['Sam S Club','Macys','Amy Schumer','Jurassic World','Charter Communications','Chick Fil A','Planet Fitness','Pitch Perfect','Express','Home','Johnny Depp','Lena Dunham','Lewis Hamilton','KXAN','Mary Ellen Mark','Farrah Abraham','Rita Ora','Serena Williams','NCAA baseball tournament','Point Break']value=[10000,6181,4386,4055,2467,2244,1898,1484,1112,965,847,582,555,550,462,366,360,282,273,265]wordcloud =WordCloud(width=1300, height=620)wordcloud.add("", name,value, word_size_range=[20,100])wordcloud.show_config()wordcloud.render()

等等案例，就不一一列举了，python再好，它终究还是需要靠写代码来完成的，这样解决不了生产力的问题，同时也达不到人人都是数据分析师的这样一个愿景，那有没有更好的解决办法呢，答案是肯定的。

NBI一站式大数据可视化分析平台（http://nbi.easydatavis.com:8033）

NBI一站式大数据可视化分析平台是一款基于B/S架构的数据可视化构建平台，NBI大数据平台的设计理念是提供简单、快速、可控、可交互为目的的数据可视化产品。

NBI大数据平台支持多种数据源无缝连接，能快速整合数据；

在NBI大数据平台中，我们封装了多达二三十种数据可视化组件供用户使用，提供了丰富的组件属性配置，让图表更具表现力；

同时提供了拖拽式操作方式，用户可以任意DIY数据可视化报告；NBI大数据可视化平台支持两种布局模式：（1）自由式布局和（2）流式布局方式供用户使用

几分钟即可做好数据可视化分析，极大的降低了人力、物力的投入