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数据可视化能够更加直观的将数据的趋势展现出来,而绝大数人对于数据可视化的选择要么是matplotlib或者是seaborn,本文将从比较热门的可视化模块pyecharts入手,向读者介绍一下pyecharts的使用教程
目前pyecharts的版本已经更新到了1.x版本,而旧版本也就是0.5.x版本在语法上和1.x版本有很大的不同,由于旧版本不再维护,因此本文就从新版本的使用开始说起。
在工具栏中可以实现一键堆叠柱状图,当然也可以展现出数据中的最大值与最小值
其实我们可以在柱状图的工具栏中,点击“切换为折线”将柱状图转换为折线图,当然,我们也可以将折线图还原成柱状图,点击“切换为柱状图”
总的来说,pyecharts在更新过之后,可视化的步骤和之前的相比相差并不大,无非也就是创建一个实例对象,然后往里面添加数据以及各种配置
步骤 |
描述 |
代码示例 |
1 |
实例一个具体类型图表的对象 |
bar = Bar() |
2 |
添加x轴、y轴的具体数据 |
bar.add_x/yaxis() |
3 |
添加标题等其他配置 |
bar.set_global_opts() |
4 |
在jupyter notebook中生成图片 |
render_notebook() |