pyecharts

Léame en inglés

Introducción

Apache ECharts es una visualización de datos de código abierto de Baidu. Ha sido reconocido por muchos desarrolladores por su buena interactividad y su exquisito diseño de gráficos. Python es un lenguaje expresivo y muy adecuado para el procesamiento de datos. Cuando el análisis de datos se encuentra con la visualización de datos, nació Pyecharts.

característica

• Diseño API simple, uso fluido y sedoso, admite llamadas en cadena
• Contiene más de 30 gráficos comunes, todo lo que necesitas
• Admite entornos portátiles convencionales, Jupyter Notebook, JupyterLab y marimo
• Se puede integrar fácilmente en marcos web convencionales como Flask, Sanic y Django.
• Los elementos de configuración altamente flexibles pueden combinar fácilmente con hermosos gráficos
• La documentación detallada y los ejemplos ayudan a los desarrolladores a comenzar con los proyectos más rápido
• Hasta más de 400 archivos de mapas y admite mapas nativos de Baidu, lo que brinda un sólido soporte para la visualización de datos geográficos.

⏳ versión

Existe incompatibilidad entre v0.5.x y V1 es una versión completamente nueva. Consulte el NÚMERO 892 y el NÚMERO 1033 para obtener más detalles.

V0.5.x

Compatible con Python 2.7, 3.4+

Después de que el equipo de desarrollo decidió, la versión 0.5.x ya no se mantendrá. El código de la versión 0.5.x se encuentra en la rama 05x y la documentación se encuentra en 05x-docs.pyecharts.org.

V1

Solo es compatible con Python 3.7+

La nueva serie de versiones comenzará con la v1.0.0, la documentación se encuentra en pyecharts.org, los ejemplos se encuentran en gallery.pyecharts.org;

V2

Solo es compatible con Python 3.7+

La nueva versión se basa en Echarts 5.4.1+ para renderizado, y la documentación y las ubicaciones de muestra son las mismas que las de la V1.

? Instalar

instalación de pipas

 # 安装 v1 以上版本
$ pip install pyecharts -U

# 如果需要安装 0.5.11 版本的开发者，可以使用
# pip install pyecharts==0.5.11

Instalación del código fuente

 # 安装 v1 以上版本
$ git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git
# 如果需要安装 0.5.11 版本，请使用 git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git -b v05x
$ cd pyecharts
$ pip install -r requirements.txt
$ python setup.py install

usar

entorno local

Generar HTML

 from pyecharts . charts import Bar
from pyecharts import options as opts

# V1 版本开始支持链式调用
bar = (
    Bar ()
    . add_xaxis ([ "衬衫" , "毛衣" , "领带" , "裤子" , "风衣" , "高跟鞋" , "袜子" ])
    . add_yaxis ( "商家A" , [ 114 , 55 , 27 , 101 , 125 , 27 , 105 ])
    . add_yaxis ( "商家B" , [ 57 , 134 , 137 , 129 , 145 , 60 , 49 ])
    . set_global_opts ( title_opts = opts . TitleOpts ( title = "某商场销售情况" ))
)
bar . render ()

# 不习惯链式调用的开发者依旧可以单独调用方法
bar = Bar ()
bar . add_xaxis ([ "衬衫" , "毛衣" , "领带" , "裤子" , "风衣" , "高跟鞋" , "袜子" ])
bar . add_yaxis ( "商家A" , [ 114 , 55 , 27 , 101 , 125 , 27 , 105 ])
bar . add_yaxis ( "商家B" , [ 57 , 134 , 137 , 129 , 145 , 60 , 49 ])
bar . set_global_opts ( title_opts = opts . TitleOpts ( title = "某商场销售情况" ))
bar . render ()

Generar imágenes

 from snapshot_selenium import snapshot as driver

from pyecharts import options as opts
from pyecharts . charts import Bar
from pyecharts . render import make_snapshot


def bar_chart () -> Bar :
    c = (
        Bar ()
        . add_xaxis ([ "衬衫" , "毛衣" , "领带" , "裤子" , "风衣" , "高跟鞋" , "袜子" ])
        . add_yaxis ( "商家A" , [ 114 , 55 , 27 , 101 , 125 , 27 , 105 ])
        . add_yaxis ( "商家B" , [ 57 , 134 , 137 , 129 , 145 , 60 , 49 ])
        . reversal_axis ()
        . set_series_opts ( label_opts = opts . LabelOpts ( position = "right" ))
        . set_global_opts ( title_opts = opts . TitleOpts ( title = "Bar-测试渲染图片" ))
    )
    return c

# 需要安装 snapshot-selenium 或者 snapshot-phantomjs
make_snapshot ( driver , bar_chart (). render (), "bar.png" )

Entorno de portátil

Cuaderno Jupyter

JupyterLab

marco web

Demostración

El código de demostración se encuentra en la carpeta de ejemplo. Bienvenido a consultar la galería de pyecharts pyecharts-gallery.

Para obtener documentación más detallada, visite

• documentación china
• Documentación en inglés
• EjemploEjemplo

⛏ Calidad del código

Pruebas unitarias

$ pip install -r test/requirements.txt
$ make

Pruebas de integración

Entorno de integración continua utilizando Travis CI y AppVeyor.

Especificaciones del código

Utilice flake8, Codecov y pylint para mejorar la calidad del código.

Autor

pyecharts es desarrollado y mantenido principalmente por los siguientes desarrolladores

• @chenjiandongx
• @chfw
• @kinegratii
• @sunhailin-leo

Puede encontrar más información sobre los contribuyentes en pyecharts/graphs/contributors

contribuir

Esperamos que más desarrolladores participen en el desarrollo de pyecharts. Nos aseguraremos de comunicarnos con Reivew PR lo antes posible y responderemos de manera oportuna. Pero al enviar un PR, asegúrese de

1. Pase todas las pruebas unitarias. Si es una característica nueva, agregue pruebas unitarias.
2. Cumpla con las especificaciones de desarrollo y use negro e isort para formatear el código ($ pip install -r requisitos-dev.txt)
3. Si es necesario, actualice la documentación correspondiente.

También damos la bienvenida a los desarrolladores para que proporcionen más ejemplos de pyecharts y trabajen juntos para mejorar la documentación. El proyecto de documentación se encuentra en pyecharts/sitio web.

?Licencia

MIT ©chenjiandongx