Echarts是百度开源的比较强大的绘图工具，但其是用Js来操控的，使用案例大全： https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html#chart-type-custom 有人在此基础上进行二次开发，衍生出pycharts，本篇将记录一些pyecharts中的一些个人认为比较精彩的图表。 pyecharts中文文档：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro pyecharts案例大全：https://gallery.pyecharts.org/#/Bar/stack_bar_percent 下面的图表截取了左侧目录项，查阅时只需修改案例大全最后一段url。
导读：地图可视化是一种非常直观的数据分析结果展现形式，python有很多可视化库可以实现，pyecharts就是很多python爱好者喜爱的实现地图可视化方法之一。不可否认，pyecharts绘制的地图实现方便、图形美观而且支持交互，但在面对不同需求时，其实我们还有很多其他手段实现地图可视化。
桑基图（Sankey Diagram）是一种流程图，用于显示一组元素之间的关系和流动。它主要用于展示资源、能量、信息等在各个环节之间的流向，以及流向的数量关系。在数据可视化领域，桑基图常常被用来展示复杂系统中各个组成部分之间的相互影响和交互。
ECharts 官方网站 : https://echarts.apache.org/zh/index.html
有的时候，我们需要对不同国家或地区的某项指标进行比较，可简单通过直方图加以比较。但直方图在视觉上并不能很好突出地区间的差异，因此考虑地理可视化，通过地图上位置（地理位置）和颜色（颜色深浅代表数值差异）两个元素加以体现。在本文案例中，基于第三方库pyecharts，对中国各省2010-2019年的GDP进行绘制。
上文我们使用了Excel可视化，绘制了一个伪《经济学人》图表，这种方法在一定程度上解决了pandas的缺陷：不美观，功能不强大。但其操作起来复杂，手残党表示最不喜欢这种操作了。
今天给大家整理了 247 个经典实用有趣的 Python 实例，185 页代码齐全可复制 pdf，几乎涵盖了 Python 各个方面的知识点，即可以帮助小白快速全面的学习 Python，也可以让老手通过实战练习来查缺补漏。
前段时间写了很多关于plotly_express库的内容，从基本的一行代码出各种图，到每个类型图的绘制，再到图形的绘制技巧，内容还是非常的丰富，plotly_express可以说是自己目前见过最棒的库，主要是体现在3点：
本文中介绍的是如何利用pyecharts来绘制涟漪散点图和日历图，本文是自己依照官网的整理和学习，具体例子请移步至官网
饼图在实际的工作还是会经常使用，能够很清晰的显示各类数据和占比情况，曾经在工作中绘制了环饼图和多饼图的结合。本文中介绍的是如何利用Pyecharts绘制饼图和进阶的环状饼图和玫瑰图
上来先说个正事，这将是一个关于 Python 可视化的系列文章。将会陆续由浅入深更新不同 Python 可视化库的使用。本篇相当于一个开篇，先给大家介绍一下这个系列即将常用到的库。
之前我们使用wordcloud库制作了词云图，今天我们就来学习另外一种制作词云图的方法，那就是pyecharts库，与wordcloud库不同的是，pyecharts库除了可以制作词云图外，还可以制作30+ 种常见图表。
在介绍了Pyecharts的普通绘图和对地图的绘制之后，今天小编将对Pyecharts绘制多个子图的能力进行简单的展示，并且将其应用在具体的案例之上来进行演示，看看其出来的效果如何
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。
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%
下面使用 4 种常见的绘图库绘制柱状图和折线图，使用尽可能最少的代码绘制，快速入门这些库是本文的写作目的。
说到pyecharts，相信很多人不会陌生，一个优秀的python可视化包。 pyecharts是中国人开发的，相比较matplotlib、seaborn等老牌可视化库，pyecharts是十分符合国内用户习惯的，尤其在地理空间图表方面。 本文是想试探一下pyecharts在绘制地理图表方面的功底如何，那就开始吧！
官方文档:https://pyecharts.org/#/zh-cn/quickstart Bmap - Hiking_trail_in_hangzhou
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，为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图。以下是最新版echart的靓图。当然，pyecharts貌似没有这么齐全。
第十四届全国运动会已经开始了，大家有看比赛吗？你最喜欢哪项运动？各位家乡选手都表现得如何？
在实际的工作中，我们经常会遇到带有百分比的数据，比如：销售率、利用率等，多种情形下都会产生百分比数据。百分比数据不能直接用于绘图，因为它是字符型的数据，我们必须进行相应的处理才能用于绘图。
首先，使用pip install pyecharts 即可安装 pyecharts。
一些经常画图的开发人员大概都用过echart，不过小白用Python比较多，学习了python下的Pyecharts，发现这个包真的很强大。下面是小白对动态地图的实践案例：
数据可视化是整个数据分析流程中的关键环节，甚至有着一图定成败的关键性地位。前期，陆续推出了matplotlib和seaborn详细入门教程，对于常规的数据探索和基本图表制作是足够的，但二者的一个共同短板是图表不可交互，缺少那种活灵灵的样子！当Python遇到百度echarts，pyecharts便应用而生，最重要的是支持交互、且可移植到PPT报告中，这效果简直是再理想不过的。
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。
地图绘制也是数据可视化的一部分，常用的地图绘制库为basemap工具包，其为matplotlib的子包。本篇文章讲解如何利用whl文件在Python3环境下安装basemap；学会使用basemap绘制地图；学会缩放区域和绘制散点图；通过综合案例，巩固basemap的绘制地图方法和技巧。 涉及到的知识点有：
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第12章，网络案例相关。
虽然现在很少有人用python去做一些图形化的界面，但是不得不说我们在日常大部分的软件使用中都还是有可视化与交互这样的需求的。因此pyqt5作为一个主流的python的GUI框架地位是非常重要的，也是一个非常重要的技能。而pyecharts是相当于echarts的python版本，可以比较方便的制作一些非常精美的可视化图片，因为生成的一般是html格式的，所以对于平台的可迁移性相对较好。这里我们主要探索一下在pyqt5制作出来的界面中集成一个pyecharts生成的页面，效果图如下所示：
给大家推荐一个Python机器学习、数据分析的好地方：尤而小屋。这里的原创文章高达260+篇，大家一起来看看，可以关注学习起来喔❤️
通过学习，你将能够掌握基于Python语言和工具库如何完成一个简要的数据分析任务，轻松做出交互式动态数据分析内容，用数据分析评价数据。
本系列博客为基于《数据可视化第二版》一书的教学资源博客。本文主要是第10章，地理特征可视化的案例相关。
官方文档:https://pyecharts.org/#/zh-cn/quickstart Python使用Pyecharts画Geo地图，如何显示具体地点名称 pyecharts世界地图用：国家中英文对照表.xlsx Map中的地理坐标问题
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。
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
"容易上手，定制性弱。定制性强，难以入手。" 一直是 python 界面库的基本规律。
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。
JsCode只是一段字符串，包含着JS代码，在知乎的这篇文章中介绍了如何使用JsCode，使用小结：
Python 的一大特色是其丰富的模块，基本上只要你能想到的常见开发需求，都能找到别人已经实现的库直接使用，或者相关的工具/框架来辅助实现。但这对于新手来说也是一个问题：这么多库，我要从哪里学起？怎么才能记住这么多库的用法？
Apache 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;PyEcharts是Echarts的Python接口, Pyecharts = Python + Echarts
pyecharts︱交互式pyecharts的相关使用教程 简单的用pyecharts实现超多节点、较长路径的桑基图，一个样图：
本案例数据为招聘网站上收集的有关数据分析师岗位的数据，对该数据集从数据分析的角度出发，利用pandas、pyecharts库处理与展现数据，开发一个完整的数据分析项目。
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