Python ❤️ Echarts = pyecharts
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。
- 简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用
- 囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有
- 支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab
- 可轻松集成至 Flask，Sanic，Django 等主流 Web 框架
- 高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表
- 详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目
- 多达 400+ 地图文件，并且支持原生百度地图，为地理数据可视化提供强有力的支持
v0.5.x 和 V1 间不兼容，V1 是一个全新的版本，详见 ISSUE#892，ISSUE#1033。
支持 Python2.7，3.4+
经开发团队决定，0.5.x 版本将不再进行维护，0.5.x 版本代码位于 05x 分支，文档位于 05x-docs.pyecharts.org。
仅支持 Python3.6+
新版本系列将从 v1.0.0 开始，文档位于 pyecharts.org；示例位于 gallery.pyecharts.org
pip 安装
# 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源码安装
# 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 installfrom 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()
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")
Demo 代码位于 example 文件夹下，欢迎参考 pyecharts 画廊 pyecharts-gallery。
更多详细文档，请访问
$ pip install -r test/requirements.txt
$ make使用 Travis CI 和 AppVeyor 持续集成环境。
使用 flake8, Codecov 以及 pylint 提升代码质量。
pyecharts 主要由以下几位开发者开发维护
更多贡献者信息可以访问 pyecharts/graphs/contributors
开发和维护 pyecharts 花费了我巨大的心力，如果你觉得项目帮助到您，请认真考虑请作者喝一杯咖啡 😄
如果其他开发者帮助到了您，也可以请他们喝咖啡 捐赠通道
期待能有更多的开发者参与到 pyecharts 的开发中来，我们会保证尽快 Reivew PR 并且及时回复。但提交 PR 请确保
- 通过所有单元测试，如若是新功能，请为其新增单元测试
- 遵守开发规范，使用 black 以及 isort 格式化代码（$ pip install -r requirements-dev.txt）
- 如若需要，请更新相对应的文档
我们也非常欢迎开发者能为 pyecharts 提供更多的示例，共同来完善文档，文档项目位于 pyecharts/website
MIT ©chenjiandongx