导读:
ECharts是一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器,底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观、生动、可交互、可高度个性化定制的数据可视化图表。ECharts提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图,用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图、热力图、线图,用于关系数据可视化的关系图、treemap,多维数据可视化的平行坐标,还有用于BI的漏斗图、仪表盘,并且支持图与图之间的混搭。 pyEcharts目前有0.5及以下版本和1.0以上版本,新版的pyecharts发生了许多变化。最为明显的是以前调整变量的命令现在都发生了改变。width是旧版本中对图表调整的参数,在新版本这一功能被调整到了option里面。网上大部分教程都是0.5及以下版本。
更新pip到最新版本
找到位置之后输入命令即可。通过【cls】命令可以情况当前对话框。
代码语言:javascript复制python -m pip install --upgrade pip
我这里从21.1.2更新到了21.3.1 。
pip命令安装pyecharts
通过以下命令完成安装
代码语言:javascript复制pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyecharts==0.5.10
可以看到出现错误:
这个问题是少对应的【C 】工具包。安装上就行了。
问题解决地址:【error: Microsoft Visual C 14.0 or greater is required. Get it with “Microsoft C Build Tools“:_红目香薰-CSDN博客】
安装完毕。
创建测试类
创建【demo1.py】
编码
代码语言:javascript复制# -*- coding:utf-8 -*-
from pyecharts import Bar
bar = Bar("某班级QPA值", "副标题")
bar.add("QPA",["4月份", "5月份", "6月份", "7月份", "9月份","10月份","11月份"],[4.99,5,5, 5, 5, 5,5])
bar.show_config()
bar.render()
以下是编码位置以及格式
执行,【鼠标右键】点击【Run】对应的类即可。
执行完成后会出现一个【render.html】的文件。
按照下图操作打开生成的【html】文件查看表格。
点击【render.html】
打开即可
成功生成,说明操作成功。
这是第一个测试demo,后面又各类型的表格,希望能对大家有所帮助,谢谢。