这篇文章将为大家详细讲解有关pyecharts如何实现数据可视化，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。
pyecharts 是百度开源的，适用于数据可视化的工具，配置灵活，展示图表相对美观，顺滑。
python3环境下的安装：
pip3 install pyecharts
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from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker
c = (
Bar()
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values(), stack="stack1")
.add_yaxis("商家B", Faker.values(), stack="stack1")
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-堆叠数据（全部）"))
.render("bar_stack0.html")
)执行上述代码，会在相对目录生成mycharts.html文件，通过页面打开。
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
"""
Gallery 使用 pyecharts 1.1.0
参考地址: https://echarts.apache.org/examples/editor.html?c=line-smooth
目前无法实现的功能:
暂无
"""
x_data = ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"]
y_data = [820, 932, 901, 934, 1290, 1330, 1320]
(
Line()
.set_global_opts(
tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=False),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(
type_="value",
axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),
splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
),
)
.add_xaxis(xaxis_data=x_data)
.add_yaxis(
series_name="",
y_axis=y_data,
symbol="emptyCircle",
is_symbol_show=True,
is_smooth=True,
label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
)
.render("smoothed_line_chart.html")
)
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Pie
from pyecharts.faker import Faker
c = (
Pie()
.add(
"",
[list(z) for z in zip(Faker.choose(), Faker.values())],
radius=["40%", "75%"],
)
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-Radius"),
legend_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos_top="15%", pos_left="2%"),
)
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))
.render("pie_radius.html")
)
关于“pyecharts如何实现数据可视化”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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