pyecharts 概述

自 2013 年 6 月百度 EFE( Excellent FrontEnd ) 数据可视化团队研发的 ECharts 1.0 发布到 GitHub 网站以来，ECharts一直备受业界权威的关注并获得广泛好评，成为目前成熟且流行的数据可视化图表工具，被应用到诸多数据可视化的开发领域。Python 作为数据分析领域最受欢迎的语言，也加入 ECharts 的使用行列，并研发出方便 Python 开发者使用的数据可视化工具，由此便诞生了 pyecharts 库。
pyecharts 是一个针对 Python 用户开发的、用于生成 ECharts 图表的库，与 matplotlib 相比，pyecharts 具有以下优势 ：
( 1 ) 简洁的 API 使开发者使用起来非常便捷，且支持链式调用。
( 2 ) 程序可在主流的 Jupyter Notebook 或 JupyterLab 工具上运行。
( 3 )程序可以轻松地集成至 Flask、Sanic、Django 等主流的 Web 框架中。
( 4 ) 灵活的配置项可以轻松搭配出精美的图表。
( 5 ) 详细的文档和示例可以帮助开发者快速地上手。
( 6 ) 400 多个地图文件、原生百度地图为地理数据可视化提供强有力的支撑。
在使用 pyecharts 进行开发之前，开发者需要先在本地计算机中安装 pyecharts。pyecharts 官方支持 v0.5.x 和 v1 两个版本，两个版本之间互不兼容。其中，v0.5.x 是较早的版本，且已经停止维护；vl 是一个全新的版本，它支持 Python3.6 以上的开发环境。截至目前，pyecharts的最新版本为 1.5.1。
下面将演示如何在 Anaconda 中安装 pyecharts 1.5.1。打开 Anaconda Prompt 工具，在提不符的后面输入如下命令 ：

conda install pyecharts

以上命令执行后，若 Anaconda Prompt 窗口中出现如下信息，表明 pyecharts 安装完成 ：

...省略N行...
Installing collected packages: prettytable, simplejson, pyecharts
Successfully installed prettytable-0.7.2 pyecharts-1.5.1 simplejson-3.16.0
...省略N行...

安装完成后，在命令提示符后面输入 python，之后输入如下导入语句 ：

from pyecharts.charts import Bar

执行以上语句后，若 Anaconda Prompt 窗口没有出现任何错误信息，说明 pyecharts 安装成功，否则说明安装失败。

多学一招：ECharts

ECharts（Enterprise Charts，商业产品图表库）是一个使用 JavaScript 编写的、开源的数据可视化图表库，它提供了一系列直观且生动的、可交互的、可高度个性化定制的图表，可以流畅地运行在 PC 和移动设备上，并且兼容当前绝大部分浏览器（IE8/9/10/11、Chrome、Firefox 、Safari 等 ）。
ECharts 的底层基于 ZRender（二维绘图引擎，支持 Canvas、SVG、VML 等多种渲染方法）创建了坐标系、图例、提示框等基础组件，并基于这些组件创建了丰富的图表，包括：常见的折线图、柱形图、散点图、饼图等；用于地理数据可视化的统计地图、热力图等；用于关系数据可视化的树状图、旭日图；用于多维数据可视化的平行坐标；用于 BI（ Business Intelligence，商业智能）的漏斗图、仪表盘，还有任意混搭展现的组合图表。
下面是一个由 ECharts 生成的气泡图，如图 9-1所示。

图 9-1 的气泡图包括 5 个公共组件，分别为标题组件、图例组件、提示框组件、数据区域缩放组件、视觉映射组件。每个组件的具体介绍如下。
( 1 ) 标题组件 ：包括主标题和副标题，位于图表的左上角。例如，气泡图的主标题为 “气泡图示例”，副标题为 “我是副标题”。
( 2 )图例组件 ：位于图表的顶部中心位置，用户通过单击可显示或隐藏图例项对应的图形。例如，单击气泡图中 “商家 A” 的图例项会隐藏全部红色的圆形。
( 3 ) 提示框组件 ：用于显示鼠标悬浮在图形上的提示内容。例如，气泡图中显示蓝色圆点的所属分类及数值信息的灰底浮层。
( 4 ) 数据区域缩放组件 ：用于供用户选择关注细节的数据信息、概览图形数据的整体或去除离群点的影响，可细分为内置型数据区域缩放组件、滑动条型数据区域缩放组件、框选型数据区域缩放组件，每种组件的具体介绍如下。
· 内置型数据区域缩放组件 ：位于坐标系中，可供用户通过鼠标拖曳、鼠标滚轮、手指滑动 (触屏上) 的方式缩放或漫游坐标系。
· 滑动条型数据区域缩放组件 ：包括单独的滑动条，可供用户通过拖动滑块的方式缩放或漫游坐标系。
· 框选型数据区域缩放组件 ：可供用户通过鼠标框选的方式缩放数据区域。
( 5 ) 视觉映射组件 ：标识某一数值范围内数值及颜色对应关系的控件，可细分为分段型视觉映射组件和连续型视觉映射组件。用户可以通过拖戋滑块或单击分组的方式选择数值范围，以达到筛选显示此数值范围对应的图形数据的目的。例如，拖曳气泡图中视觉映射组件的滑块至 100 的位置后，隐藏了数值大于 100 的圆形。
除了这些公共组件，还有很多其他可供用户交互的组件，例如时间线等，大家可到 pyecharts 官网进行深入学习，此处不再赘述。