主要内容：数据分析。
适用人群：Python初学者，数据分析师，或有志从事数据分析工作的人员。
准备软件：Anaconda（Spyder：代码编译）、Navicat Premium 12（数据库）。
从事IT项目管理这么多年，基本上已经遗弃编程技能，但从2019年开始接触Python，深深地迷上了这门语言，像硬件集成、数据分析，我都会用python来写。想通过本文，让初学者们学会以下内容：
1、Pyecharts图表；
2、连接数据库；
3、大屏看板-监控中心。
今天，我们详细地介绍1、Pyecharts图表，保证大家能够举一反三。
我们还可以用Matplotlib,Seaborn等进行数据分析，但今天主要介绍Pyecharts（够用），以下两个地址大家可以收藏下（有用）。
Pyecharts的链接：
pyecharts.org/#/zh-cn/
Pyecharts的图示：
gallery.pyecharts.org/#/README
Pyecharts主要有以下几种图表：
2、仪表盘
3、柱状图
4、折线图
7、水球图
8、箱型图
9、日历图
10、漏斗图
11、关系图
12、桑基图
13、散点图
14、词云图
特意列了这些图表，是为了告诉大家，这些图表比较普遍，并且在Pyecharts都有现成代码可以复制，那么接下来，晓风以柱状图为例，大家可以举一反三来绘制其他图表。
1、打开Pyecharts的柱状图图示链接：
gallery.pyecharts.org/#/Bar/bar_b…
2、打开Anaconda - Spyder - 新建一个文件，将以下代码复制到spyder，
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker
c = (
Bar()
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题"))
.render("bar_base.html")
初次引用库，需要先到Anaconda - Environments安装，比如安装pyecharts库：
3、保存-运行程序，保存文件到自己指定的文件夹下
4、要查看柱状图效果，可能要去自己保存的文件夹下找到“bar_base.html”，打开查看效果
5、需要修改柱状图的内容，我们先了解下图表的各区域表示
我们需要修改哪部分，比如想要修改标题，标题的配置项是LegendOpts: 图例配置项
打开pyecharts的链接：pyecharts.org/#/zh-cn/
找到配置项 - 全局配置项 - LegendOpts: 图例配置项
class LegendOpts(
type_: Optional[str] = None,
selected_mode: Union[str, bool, None] = None,
is_show: bool = True,
pos_left: Union[str, Numeric, None] = None,
pos_right: Union[str, Numeric, None] = None,
pos_top: Union[str, Numeric, None] = None,
pos_bottom: Union[str, Numeric, None] = None,
orient: Optional[str] = None,
align: Optional[str] = None,
padding: int = 5,
item_gap: int = 10,
item_width: int = 25,
item_height: int = 14,
inactive_color: Optional[str] = None,
textstyle_opts: Union[TextStyleOpts, dict, None] = None,
legend_icon: Optional[str] = None,
比如我不想显示这个图例，那么is_show=False，显示位置左对齐，那么pos_left="left"。应该修改代码如下：
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.faker import Faker
c = (
Bar()
.add_xaxis(Faker.choose())
.add_yaxis("商家A", Faker.values())
.add_yaxis("商家B", Faker.values())
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="我是副标题"),
legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)
.render("bar_base.html")
学习到了这里，我们就可以举一反三，所有图表的编写方法是一致的。好了，大家赶紧动起来，有空就把所有图表都操作一遍。今天的内容就到这里，接下来会教大家怎么连接数据库，将动态的数据呈现出来，敬请期待。愿我们一起成长！
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