pyecharts

README en anglais

Introduction

Apache ECharts est une visualisation de données open source par Baidu. Elle a été reconnue par de nombreux développeurs pour sa bonne interactivité et sa conception de graphiques exquise. Python est un langage expressif et très adapté au traitement des données. Lorsque l'analyse des données rencontre la visualisation des données, les pyecharts sont nés.

caractéristiques

• Conception d'API simple, utilisation fluide et prend en charge les appels en chaîne
• Contient plus de 30 graphiques courants, tout ce dont vous avez besoin
• Prend en charge les environnements Notebook grand public, Jupyter Notebook, JupyterLab et marimo
• Peut être facilement intégré aux frameworks Web grand public tels que Flask, Sanic et Django
• Les éléments de configuration très flexibles peuvent facilement correspondre à de beaux graphiques
• Une documentation détaillée et des exemples aident les développeurs à démarrer plus rapidement les projets
• Jusqu'à 400+ fichiers cartographiques et prend en charge les cartes Baidu natives, offrant ainsi une prise en charge solide pour la visualisation des données géographiques

⏳ version

Il existe une incompatibilité entre la v0.5.x et la V1 qui est une toute nouvelle version. Voir ISSUE#892 et ISSUE#1033 pour plus de détails.

V0.5.x

Prise en charge de Python 2.7, 3.4+

Après que l'équipe de développement a décidé, la version 0.5.x ne sera plus maintenue. Le code de la version 0.5.x se trouve dans la branche 05x et la documentation se trouve sur 05x-docs.pyecharts.org.

V1

Prend uniquement en charge Python 3.7+

La nouvelle série de versions commencera avec la v1.0.0, la documentation se trouve sur pyecharts.org ; les exemples se trouvent sur gallery.pyecharts.org ;

V2

Prend uniquement en charge Python 3.7+

La nouvelle version est basée sur Echarts 5.4.1+ pour le rendu, et la documentation et les emplacements des exemples sont les mêmes que ceux de la V1.

? Installer

installation pip

 # 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

Installation du code source

 # 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

utiliser

environnement local

Générer du 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 ()

Générer des images

 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" )

Environnement de bloc-notes

Carnet Jupyter

Laboratoire Jupyter

cadre Web

? Démo

Le code de démonstration se trouve dans le dossier d'exemple Welcome pour faire référence à la galerie pyecharts-gallery.

Pour une documentation plus détaillée, veuillez visiter

• Documentation chinoise
• Documentation en anglais
• ExempleExemple

⛏ Qualité du code

Tests unitaires

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

Tests d'intégration

Environnement d'intégration continue utilisant Travis CI et AppVeyor.

Spécifications des codes

Utilisez flake8, Codecov et pylint pour améliorer la qualité du code.

Auteur

pyecharts est principalement développé et maintenu par les développeurs suivants

• @chenjiandongx
• @chfw
• @kinegratii
• @sunhailin-Léo

Plus d'informations sur les contributeurs peuvent être trouvées sur pyecharts/graphs/contributors

contribuer

Nous attendons avec impatience que davantage de développeurs participent au développement de pyecharts. Nous veillerons à Reivew PR dès que possible et à répondre en temps opportun. Mais lorsque vous soumettez un PR, assurez-vous

1. Réussissez tous les tests unitaires. S'il s'agit d'une nouvelle fonctionnalité, veuillez ajouter des tests unitaires pour celle-ci.
2. Respectez les spécifications de développement et utilisez black et isort pour formater le code ($ pip install -r Requirements-dev.txt)
3. Si nécessaire, veuillez mettre à jour la documentation correspondante

Nous invitons également les développeurs à fournir plus d'exemples pour pyecharts et à travailler ensemble pour améliorer la documentation. Le projet de documentation se trouve sur pyecharts/website.

?Licence

MIT ©chenjiandongx