数据可视化是数据剖析和出现的关键组成局部。经过可视化，数据可以更容易地被了解和解释。/target=_blankclass=infotextkey>Python中有许多弱小的数据可视化工具，其中之一是pyecharts，它是一个基于Echarts库的Python可视化库，准许你创立各种类型的交互式图表。在本文中，咱们将讨论如何经常使用pyecharts创立各种图表，并为你提供一些示例代码。

装置pyecharts

首先，咱们须要装置pyecharts库。你可以经常使用pip启动装置：

pipinstallpyecharts

一旦装置成功，咱们可以开局创立图表。

基础图表创立

pyecharts支持多种类型的图表，包含折线图、柱状图、饼图、散点图等。上方咱们将引见如何创立一个便捷的折线图。

折线图

折线图是一种用于显示数据随期间变动的趋向的图表。以下是创立一个折线图的基本示例：

frompyecharts.chartsimportLinefrompyechartsimportoptionsasopts#创立一个折线图对象line=Line()#减少X轴数据line.add_xaxis(["Jan","Feb","Mar","Apr","May"])#减少Y轴数据line.add_yaxis("Sales",[100,120,150,200,180])#设置图表题目和标签line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="MonthlySales"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="Month"),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="Sales"),)#生成图表（可选）line.render("line_chart.")

这段代码创立了一个折线图，用于展现每个月的开售数据。你可以经常使用add_xaxis和add_yaxis方法来减少X轴和Y轴的数据，而后经常使用set_global_opts方法来设置图表的题目和标签。

柱状图

柱状图罕用于比拟不同类别的数据。以下是一个创立柱状图的示例：

frompyecharts.chartsimportBarfrompyechartsimportoptionsasopts#创立一个柱状图对象bar=Bar()#减少X轴数据bar.add_xaxis(["CategoryA","CategoryB","CategoryC","CategoryD","CategoryE"])#减少Y轴数据bar.add_yaxis("Series1",[10,15,12,7,20])bar.add_yaxis("Series2",[5,10,15,12,8])#设置图表题目和标签bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="MultipleSeriesBarChart"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="Category"),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="Value"),legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="left"),)#生成图表（可选）bar.render("bar_chart.html")

这段代码创立了一个带有多个系列的柱状图，用于比拟不同类别的数据。你可以经常使用add_xaxis和add_yaxis来减少X轴和Y轴的数据，而后经常使用set_global_opts来设置题目、轴标签和图例。

饼图

饼图是一种用于显示各局部相对全体的图表。它理论用于示意数据的百分比散布。以下是创立一个便捷饼图的示例：

frompyecharts.chartsimportPiefrompyechartsimportoptionsasopts#创立一个饼图对象pie=Pie()#减少数据>这段代码创立了一个饼图，用于示意各类别的相对百分比散布。你可以经常使用add方法来减少饼图的数据，其中每个数据项由一个标签和一个数值组成。
散点图
散点图是一种用于显示两个变量之间相关的图表。它理论用于探求变量之间的相关性和散布。以下是创立一个便捷散点图的示例：
frompyecharts.chartsimportScatterfrompyechartsimportoptionsasopts#创立一个散点图对象scatter=Scatter()#减少数据>图表性能
pyecharts准许你对图表启动高度定制，以满足特定的需求。以下是一些经常出现的图表性能选项：
这些选项可以协助你自定义图表以满足特定的需求。例如，你可以更改图表的色彩打算、调整轴标签、设置图例的位置，以及减少数据缩放性能。
示例代码
以下是一个更复杂的示例，展现如何经常使用pyecharts创立一个带有多个系列的柱状图，并对图表启动更具体的性能：
frompyecharts.chartsimportBarfrompyechartsimportoptionsasopts#创立一个柱状图对象bar=Bar()#减少X轴数据bar.add_xaxis(["CategoryA","CategoryB","CategoryC","CategoryD","CategoryE"])#减少Y轴数据bar.add_yaxis("Series1",[10,15,12,7,20])bar.add_yaxis("Series2",[5,10,15,12,8])#设置图表题目和标签bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="MultipleSeriesBarChart"),xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="Category"),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="Value"),legend_opts=opts.LegendOpts(pos_left="left"),toolbox_opts=opts.ToolboxOpts(),#减少工具箱>这个示例展现了如何创立一个带有多个系列的柱状图，并性能了工具箱、数据缩放和可视映射等选项。这些选项可以提供更多的交互性和可视化成果。
总结
pyecharts是一个弱小的Python数据可视化工具，准许你创立各种类型的交互式图表。在本文中引见了如何装置pyecharts，创立基本的折线图和柱状图，以及如何性能图表以满足特定的需求。
无论你是数据迷信家、剖析师，还是想要以更直观的形式出现数据的任何人，pyecharts都是一个值得尝试的工具。开局创立令人印象深入的数据可视化，让你的数据故事愈加活泼。

python做可视化数据分析，究竟怎么样？

当然非常不错，作为一门应用广泛的编程语言，python第三方库扩展丰富，针对数据可视化，提供了许多高效、简便的包可以直接使用，下面我简单介绍3个，分别是matplotlib、seaborn和pyecharts，感兴趣的朋友可以尝试一下：

老牌工具matplotlib

这是python一个非常著名的可视化工具，相信许多做过可视化的朋友都对matplotlib非常熟悉，专业强大、功能齐全、扩展丰富，几乎你能想到的各种图表，matplotlib都可以轻松办到，小到常见的柱状图、饼状图、折线图，大到复杂的动图、三维图、自定义图，matplotlib都有深入涉及，种类繁多，代码齐全，如果你想做数据可视化，绘制专业的图表以供显示，可以使用一下matplotlib，效果非常不错：

精简封装seaborn

这也是一个非常不错的python可视化包，基于matplotlib开发，对matplotlib的复杂参数和调用做了精简封装，因此使用起来更方便，也更容易入手，常见的散点图、曲线图、柱状图、饼状图、热力图、箱型图、小提琴图，这个库都有深入涉及，demo丰富，代码齐全，官方教程详细，如果你想快速绘制专业强大的图表，简化复杂的参数配置，可以使用一下seaborn，代码更少，也更容易学习：

简单易用pyecharts

使用过echarts的朋友应该对pyecharts非常熟悉了，python对echarts的一个简单封装和调用，借助于echarts强大的数据可视化功能，pyecharts也可以轻松绘制各种图表，常见的柱状图、饼状图、散点图、曲线图，复杂的地图、树图、k线图、仪表盘、地理图、三维图，pyecharts都可以轻松办到，专业强大、制图漂亮、简单易用，如果你想绘制简洁大方的图表，基于web页面进行显示，可以使用一下pyecharts，效果非常不错：

目前就分享这3个不错的python可视化库吧，其实还有许多其他包也可以直接使用，像ggplot、bokeh等也都非常不错，只要你有一定python基础，熟悉一下相关代码和示例，很快就能掌握的，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

哪个数据可视化工具比较好？

看了一下其他的回答，都是利用现有的可视化软件，这里以Python为例，介绍2个比较好用的可视化包—seaborn和pyecharts，简单易学、容易上手，绘制的图形漂亮、大方、整洁，感兴趣的朋友可以尝试一下，实验环境win10+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

：这是一个基于matplotlib的可视化包，是对matplotlib更高级的API封装，绘制的图形种类繁多，包括常见的折线图、柱状图、饼状图、箱型图、热力图等，所需的代码量更少，使用起来更方便，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：

安装seaborn，这个直接在cmd窗口输入命令“pipinstallseaborn”就行，如下：

安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，代码如下，很简单：

程序运行截图如下：

更多示例的话，可以查看seaborn官网的教程，很丰富，也有详细代码注释和说明，值得学习一下：

：这个是echarts提供给python的一个接口，在前端的数据可视化中，可能会用到这个echarts包，借助pyecharts，我们不仅可以绘制出漂亮的柱状图、折线图等，还可以绘制3D图形、地图、雷达图、极坐标系图等，简单好用，非常值得学习，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用：

安装pyecharts，这个直接在cmd窗口输入命令“pipinstallpyecharts”就行，如下：

安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，代码如下，绘制了一个简单的柱状图：

程序运行截图如下：

更多示例的话，也可以查看官方的教程，介绍很详细，参数说明也很具体，值得一学：

至此，这里就简单介绍了seaborn和pyecharts包的安装和使用。总的来说，这2个包使用起来非常方便，简单易学、容易上手，绘制的图形也很美观、漂亮，只要你有一点python基础，看看官方示例，很快就能掌握的，当然，你也可以使用可视化工具来完成，像JMP等，这里就是提供一种思路，感兴趣的朋友可以尝试一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言。