这篇文章将为大家详细讲解有关如何使用Pyecharts做交互图表，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。
简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用
囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有
支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab
可轻松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架
高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表
详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目
多达 400+ 地图文件，并且支持原生百度地图，为地理数据可视化提供强有力的支持
pyecharts版本v0.5.x 和 v1 间不兼容，v1 是一个全新的版本，语法也有很大不同。
安装 pyecharts
安装相关的地图扩展包
1、世界地图—数据可视化
利用 Starbucks.csv 中的数据，首先计算每个国家(Country)对应的门店数量，然后使用世界地图表示星巴克门面店在全球的分布。
运行效果如下：
2、国家地图—数据可视化
涟漪散点图
利用china.csv 中的数据，首先计算每个城市(City)对应的门店数量，然后使用 pyecharts包内 Geo 模块绘制星巴克门面店在中国分布的涟漪散点地图。
运行效果如下：
动态轨迹图
3、省市地图—数据可视化
热力图
代码如下
运行效果如下：
在地图上批量添加地址、经纬度数据，地理数据可视化
代码如下：
运行效果如下：
柱形图
代码如下：
运行效果如下：
代码如下：
代码如下：
玫瑰图
代码如下
折线图
折线图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。
绘制2019年成都AQI指数走势图
关于“如何使用Pyecharts做交互图表”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。
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