Pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库，可以通过python import方法加载使用，没有安装的需要pip install pyecharts安装一下；Pyecharts的图表非常精美，功能较为强大，且对于有一定python基础来说很容易上手.
第一部分：效果图展示
1.1 最终效果图展示
1.2 本文效果图展示
第二部分：绘制精美图形
第一部分：效果图展示
1.1 最终效果图展示
本案例是基于pyecharts制作了一块常见的销售数据分析可视化大屏，大致的效果图如下(因数据来源的问题，最终效果会有一丝偏差，但是基本不影响)：
1.2 本文效果图展示
由于图形有六个，故分成六篇文章来呈现。本文是第一篇，描绘的是中间第一张图表，最后的静态效果如下：
前 言 Pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库，可以通过python import方法加载使用，没有安装的需要pip install pyecharts安装一下；Pyecharts的图表非常精美，功能较为强大，且对于有一定python基础来说很容易上手.目 录第一部分：效果图展示1.1最终效果图展示1.2本文效果图展示第...
class GraphicImage(
# 图形的配置项，参考 GraphicItem
graphic_item: Union[GraphicItem, dict, None] = None,
# 图形图片样式的配置项
graphic_imagestyle_opts: Union[GraphicImageStyleOpts, dict, None] = None,
class GraphicImageS
文章目录
Pyecharts
可视化
Map世界地图柱状图、饼图
Pyecharts
组合图表
ECharts是由百度开源的基于JS的商业级数据图表库，有很多现成的图表类型和实例，而
Pyecharts
则是为了方便我们使用Python实现ECharts的绘图。使用
Pyecharts
制作
可视化
大屏
，可以分为两步：
1、使用分别
Pyecharts
分别制作各类图形；
2、使用
Pyecharts
中的组合图表功能，将所有图片拼接在一张html文件中进行展示。
小五认为影响
大屏
美观最重要的两个因素就是：配色和布局！在本文中，会特意
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Author : AwesomeTang
# @File : scatter_with_custom_bgColor.py
# @Version : Python 3.7
# @Time : 2020-11-15 17:53
from
pyecharts
import options as opts
from
pyecharts
.charts import Bar, Line
from
pyecharts
.faker import Faker
v1 = [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3]
v2 = [2...
坚持更新文章是我从计算机行业向一个作家转行的第一步，好，玩笑开完了，下面开始编写本次文章。
由于在使用
pyecharts
时我们有很多对图表的配置项设置需要用到全局配置项和系列配置项，因此在对
pyecharts
的图表进行介绍之前先进行全局配置项和系列配置项的介绍。
下面图片展示了
pyecharts
的部分配置项，方便观察作用之处：
AnimationOpts：画图动画配置项
InitOpts：初始化配置项
初始化配置项，一般用在创建一个图标的时候，比如：bar =Bar(initopts=op
Pyecharts
中预制了10+种主题方案，具体代码以及主题效果如下：
# 虚假数据
x_data = ['Apple', 'Huawei', 'Xiaomi', 'Oppo', 'Vivo', 'Meizu']
y_data_1 = [123, 153, 89, 107, 98, 23]
y_data_2 = [231, 321, 135, 341, 245, 167]
# 所有内置主题
theme_list = ['chalk',
'dark',
今天搞
可视化
的折线图，发现和之前的柱状图出现同样的问题，就是 x
轴
数据如果过多或者 str 内容过长，就不能完全
显示
，看了文档好长时间，很是烦躁，博文最后总结了三种方法。
官方文档解决这个问题的地方（在设置全局设置中的
Axis
Opts 中）：
直接上代码解释吧：
最初的代码：
#init_opts=opts.InitOpts(width="1500px")，设置
可视化
...
import numpy as np
from wordcloud import ImageColorGenerator
import matplotlib.pyplot as plt
import matplot
