python可视化神器——pyecharts库导读： 根据与大佬的询问，故而开启《python pyecharts》这个系列 pyecharts是什么？ 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。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。
最近两天，翻看下pyecharts的源码，感叹这个框架写的真棒，思路清晰，设计简洁，通俗易懂，推荐读者们有空也阅读下。
1、星期天作一下，搞一个第一次Django入门到放弃。 2、开干，网址：https://pyecharts.org/#/zh-cn/web_django?id=django-%e6%a8%a1%e6%
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。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒，pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。
辰哥玩公众号有一段时间了，这期文章分析一波读者的留言情况，不仅可以对公众号的各位铁粉一目了然，还可以通过分析的结果对公众号的经营进行更好的规划。如读者留言的内容通常是内容是什么？关注的点是什么等等这些。
pyecharts是基于前端可视化框架echarts的Python可视化库。该库让我们在Python里也可以充分体验到快速出图和丰富交互的数据可视化体验。
示例位于 https://gallery.pyecharts.org/#/README
前不久，小编刷到这样一条短视频，“1.7亿的90后仅有约1000万对结婚，结婚率不到10%”，当然我们也无法查实当中数据的来源以及真实性，不过小编倒是总能听说身边的朋友在抱怨脱单难、找不到合适的对象。
LPL(League of Legends Pro League)，中国大陆最高级别的英雄联盟职业比赛，是中国大陆赛区通往每年季中冠军赛和全球总决赛的唯一渠道。相信大部分小伙伴对LPL的参赛队伍都不陌生，那今天就来分析一下这些参赛队伍的数据。
爬取淘宝数据，本次采用的方法是：Selenium控制Chrome浏览器自动化操作[1]。其实我们还可以利用Ajax接口来构造链接，但是非常繁琐（包含加密秘钥等），直接使用Selenium来模拟浏览器会省去很多事情；
有读者说〖PyEcharts〗一贴里的图美如画，但是版本是 pyecharts v0.5，用现在 v1.0 来运行会出错，建议我再写篇 pyecharts v1.0 的。我最不喜欢让读者失望，这不我就来了。
导读：LPL(League of Legends Pro League)，中国大陆最高级别的英雄联盟职业比赛，是中国大陆赛区通往每年季中冠军赛和全球总决赛的唯一渠道。相信大部分小伙伴对LPL的参赛队伍都不陌生，那今天就来分析一下这些参赛队伍的数据。
记得读大学时，看课程信息，查分数，看美女（嘘）都会使用超级课程表APP，当时这款APP非常火爆，今天，就带领大家回到大学，看看大学生都在干嘛？ 该文涉及内容：
端午节快要到了，甜咸粽子之争也快要拉开帷幕。 小五准备用Python爬取淘宝上的粽子数据并进行分析，看看有什么发现。 爬虫 爬取淘宝数据，本次采用的方法是：Selenium控制Chrome浏览器自动化操作[1]。其实我们还可以利用Ajax接口来构造链接，但是非常繁琐（包含加密秘钥等），直接使用Selenium来模拟浏览器会省去很多事情； 之前的文章我们也用过相同的方法，比如：爬电脑、爬电脑、爬完电脑买不起 最常见的问题是chromedriver驱动与谷歌浏览器的版本不匹配，很容易就可以解决。接下来，我
本文用一个实例“还原”爱奇艺指数的两幅图表，带你学习pyecharts可视化。目录安排如下： 两个目标效果与数据来源分析目标1：绘制播放地域分布图 数据获取 数据处理 图形绘制 优化参数 遗留问题目标2：绘制明星看点曲线图 数据获取 数据处理 图形绘制 单个明星看点 全部明星看点 遗留问题总结
爬取淘宝数据，本次采用的方法是：Selenium控制Chrome浏览器自动化操作[1]。其实我们还可以利用Ajax接口来构造链接，但是非常繁琐（包含加密秘钥等），直接使用Selenium来模拟浏览器会省去很多事情。
词云图也叫文字云，是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现，词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息，使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。制作词云图的网站有很多，而BI软件则有Tableau、PowerBI等等，但是制作出来的效果往往受限于这些工具的上限，因此要是读者自己能够掌握如何去制作词云图，则大有裨益。
excerpt: ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，涵盖各行业图表，满足各种需求，本文介绍如何在 Hexo 博客中使用 ECharts 插件。
想必大家应该也已经看到很多关于数据分析的内容了，今天小编就为大家来分享一下国产可视化库pyecharts在绘制图表时一些的技巧，帮助读者画出更加酷炫以及可读性更高的图，当然在这之前呢，我们首先需要导入相应的所要用到的模块
本文将基于东京奥运会奖牌榜数据，使用 pandas 进行数据分析可视化实战（文末可以下载数据与源码）
相关文章：链家全国房价数据分析 ： 数据获取 上一回我们提到了用爬虫爬取链家的新楼盘和二手房数据信息，这回我们来看看如何对他们进行分析。
Echarts 是一个由百度开源的数据可视化工具，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 就不用多说了。
需要说明一点，我们采集的数据中未包含大鹏新区/光明新区，因为这两个新区房源信息较少，加上pyecharts里面深圳的行政区也未包含这两个新区，所以没将这两个区的数据统计在内：
对于大量的用户数据，我们通常要进行用户生命周期建设去理解和维护用户，这时就需要用到大名鼎鼎的AARRR模型了。
根据网站资源引用说明：pyecharts 使用的所有静态资源文件存放于 pyecharts-assets 项目中，默认挂载在https://assets.pyecharts.org/assets/
在 " 命令提示符 " 中 , 输入 python , 进入 python 解释器模式 ,
本系列将全面涉及本项目从爬虫、数据提取与准备、数据异常发现与清洗、分析与可视化等细节，并将代码统一开源在GitHub：DesertsX/gulius-projects ，感兴趣的朋友可以先行 star 哈。
最近就有一部“怀旧”题材的电影，未播先火，那就是刘若英的处女作——《后来的我们》。青春，爱情，梦想，一直是“怀旧”题材的核心要素，虽然电影现在还未上映，但先行发布的主题曲《我们》，已经虐哭了不少人。在MV里，歌声清清浅浅，诉说着那些年关于爱情里的遗憾。
查阅了很多资料，去官方github下面也没有找到答案，最后只得联系作者，然后得到pyecharts的文档说明：
今天教大家用python制作北上广深——地铁线路动态图，这可能是全网最全最详细的教程了。
在数据可视化的领域，pyecharts是一个功能强大、易于使用的Python库。它是基于Echarts引擎开发的，能够生成丰富多样的图表类型，包括折线图、柱状图、散点图、饼图等。本文将介绍pyecharts的基本使用方法和常见图表示例。
什么是pyecharts？pyecharts是Python与ECharts的结合，Python是我们所熟知的语言，而ECharts是百度开源的数据可视化图表设计，这两者的有效结合，使得图表可视化更加绚丽多彩。 本文使用Python语言，借助pyecharts库，绘制常用的柱形图、折线图、饼图、散点图等，使用pyecharts库的交互功能实现动态可视化功能，对于里面的代码都可以修改进行复用，下面一起学习。 条形图 from pyecharts import options
pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库, 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。
前面我们提及ggplot在R和Python中都是数据可视化的利器，在机器学习和数据分析领域得到了广泛的应用。pyecharts结合了Python和百度开源的Echarts工具，基于其交互性和便利性得到了众多开发者的认可。拥有如下的特点：
说到使用Python进行地理坐标可视化那就一定少不了Pyecharts的身影，本文就对Pyecharts可以制作的四种地图进行简单的评析。
pyecharts是一个用于生成Echarts 图表的python库。Echarts(https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html )是一个数据可视化JS库，做出来的图非常好看。pyecharts这个项目可以在python中也生成这种风格的图。具体效果图可以参见该网站https://pyecharts.herokuapp.com/。
前言基本使用链式调用单独调用全局配置系列配置基本图表饼图折线图漏斗图热力图日历图地理图地理热点图3D散点图其他特性xy轴翻转组合图表主题设置时间轴可视化分享航线图?气泡效果散点图 前言 pyechar
每天自己手机应用使用时间排行榜，微信都毫不意外地占据榜首，每天睁开眼的第一件事就是拿起手机打开微信，查收消息，关注朋友圈好友的动态。但是除了这些微信还有哪些好玩的东西呢？今天就用python对自己所有微信好友做一次数据分析，看看自己的微信好友存在哪些有趣的东西。
最近就有一部“怀旧”题材的电影，未播先火，那就是刘若英的处女作——《后来的我们》。青春，爱情，梦想，一直是“怀旧”题材的核心要素，虽然电影现在还未上映，但先行发布的主题曲《我们》，已经虐哭了不少人。在MV里，歌声清清浅浅，诉说着那些年关于爱情里的遗憾。 “我最大的遗憾，就是你的遗憾，与我有关”，下面就一起来感受一下吧。 这首歌是《后来的我们》中的主题曲，网易云音乐上线当天便席卷千万+播放量，现如今光是网易云上面的评论就马上突破了10万条。 网易云音乐一直是我向往的“神坛“，听音乐看到走心的评论的那一刻，高山
pyecharts 是 web 前端数据可视化库 Echarts 的一个 python 包装。实在说，我本人认认真真使用 pyecharts 的次数不超过5次。
在数据可视化领域，关系网图是一种强大的工具，可以展示实体之间的复杂关系。Pyecharts 是一个基于 Echarts 的 Python 可视化库，提供了简单而强大的接口，使得绘制关系网图变得轻松而愉快。本文将介绍 Pyecharts 绘制多种炫酷关系网图的参数说明，并通过代码实战演示如何创建令人印象深刻的关系网图。
在日常工作中经常会跟一些数据打交道,比如bug归因分析、自动化测试数据、性能测试数据等等.如果是table表格展示数据不能更好的提供给我们优化分析的思路,往往我们都是会用图表的形式展示数据更直观,比如折线图、饼图、柱状图等等.
pyecharts几行代码就能绘制出有特色的的图形，绘图API链式调用，使用方便。
本文是为了帮助大家快速掌握十大顶级绘图方法，重点解释数据是如何呈现在不同类型图中。
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
