pyecharts

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Introdução

Apache ECharts é uma visualização de dados de código aberto do Baidu. Ele foi reconhecido por muitos desenvolvedores por sua boa interatividade e design de gráfico requintado. Python é uma linguagem expressiva e muito adequada para processamento de dados. Quando a análise de dados se encontra com a visualização de dados, nasceu o pyecharts.

característica

• Design de API simples, uso suave e suave, suporta chamadas em cadeia
• Contém mais de 30 gráficos comuns, tudo que você precisa
• Suporta ambientes convencionais de notebook, Jupyter Notebook, JupyterLab e marimo
• Pode ser facilmente integrado em estruturas web convencionais, como Flask, Sanic e Django
• Itens de configuração altamente flexíveis podem combinar facilmente belos gráficos
• Documentação detalhada e exemplos ajudam os desenvolvedores a iniciar os projetos com mais rapidez
• Até mais de 400 arquivos de mapas e suporta mapas nativos do Baidu, fornecendo forte suporte para visualização de dados geográficos

⏳ versão

Há incompatibilidade entre a v0.5.x e a V1 é uma versão totalmente nova. Consulte a ISSUE#892 e a ISSUE#1033 para obter detalhes.

V0.5.x

Suporte Python 2.7, 3.4+

Após decisão da equipe de desenvolvimento, a versão 0.5.x não será mais mantida. O código da versão 0.5.x está localizado na ramificação 05x e a documentação está localizada em 05x-docs.pyecharts.org.

V1

Suporta apenas Python 3.7+

A nova série de versões começará com v1.0.0, a documentação está em pyecharts.org; os exemplos estão em gallery.pyecharts.org;

V2

Suporta apenas Python 3.7+

A nova versão é baseada no Echarts 5.4.1+ para renderização, e a documentação e os locais de amostra são os mesmos da V1.

? Instalar

instalação do 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

Instalação do código fonte

 # 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

ambiente local

Gerar 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 ()

Gerar fotos

 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" )

Ambiente de notebook

Caderno Jupyter

Laboratório Jupyter

estrutura web

?

O código de demonstração está localizado na pasta de exemplo Bem-vindo para consultar a galeria pyecharts pyecharts-gallery.

Para documentação mais detalhada, visite

• Documentação chinesa
• Documentação em inglês
• ExemploExemplo

⛏ Qualidade do código

Teste de unidade

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

Teste de integração

Ambiente de integração contínua utilizando Travis CI e AppVeyor.

Especificações de código

Use flake8, Codecov e pylint para melhorar a qualidade do código.

Autor

pyecharts é desenvolvido e mantido principalmente pelos seguintes desenvolvedores

• @chenjiandongx
• @chfw
• @kinegratii
• @sunhailin-Leo

Mais informações sobre contribuidores podem ser encontradas em pyecharts/graphs/contributors

contribuir

Esperamos que mais desenvolvedores participem do desenvolvimento de pyecharts. Garantiremos o Reivew PR o mais rápido possível e responderemos em tempo hábil. Mas ao enviar um PR, certifique-se

1. Passe em todos os testes de unidade. Se for um novo recurso, adicione testes de unidade para ele.
2. Cumpra as especificações de desenvolvimento e use preto e isort para formatar o código ($ pip install -r requisitos-dev.txt)
3. Se necessário, atualize a documentação correspondente

Também damos as boas-vindas aos desenvolvedores para fornecer mais exemplos de pyecharts e trabalhar juntos para melhorar a documentação. O projeto de documentação está localizado em pyecharts/website.

?Licença

MIT ©chenjiandongx