Python数据可视化神器：pyecharts (一)
本文作者：张 邯
本文编辑：杨慧琳
技术总编：张学人
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大数据时代的到来，让“数据”二字频繁出现在我们的生活中。就像“书”之于古人，数据对我们来说也是其中自有“黄金屋”、“颜如玉”的。但是面对一组组数字组成的表格，我们并不能迅速获得信息；在介绍数据时，如何展示数据以便得到结论和启发也成为一个重要的难题。由此，作为一门科学技术，数据可视化应运而生。
在介绍一组数据时，一张图永远比一串数据更有说服力，并且图表越直观简练，效果越好。百度开发的Echarts就是众多数据可视化神器之一，代码开源免费，在官网上还可以在线生成图表并下载，它的功能强大，可以实现数据视图、图表动态类型切换、图例开关、数据区域选择、多图联动等很多功能，但由于Echarts是基于JavaScript开发的，对JavaScript不甚熟悉的Pythoner们，只能对着大神们制作的各种炫酷图表望洋兴叹。所谓有需求就有创造，GitHub上就有了相关的项目。今天为大家介绍现下最流行的Python库，也是Echarts官网上推荐的Python语言中的扩展库——pyecharts，它覆盖了Echarts的全部图表和大部分功能，让我们在Python中也能使用如此高大上的数据可视化神器~
我们可以通过pip安装pyecharts。运行cmd，输入如下命令：
pip install pyecharts
在官方文档中，开发者将它的使用流程分为八个步骤：
对于不同类型的图表，在第一步创建图表实例的时候选择的类是不同的，常见的基础类型有柱状图/条形图（Bar）、饼图（Pie）、折线图/面积图（Line）等，还有炫酷的3D图表、地图、词云图和热力图等基本图表类共27个，通过参数配置，还可以变换出各种各样的具体图表，是不是想想就很兴奋呢！那么接下来，我们以最简单的柱状图为例，进行一个quick start吧~
第一步，导入相关模块：
from pyecharts import Bar
第二步，创建Bar实例：
bar = Bar('柱状图示例','以简单的服装数据为例')
其中，命令中的两个参数分别是图表的正标题和副标题，可以为空。
第三步，添加数据：
bar.add('服装',["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"], [5, 20, 36, 10, 75,90])
这条命令中的三个参数是必选参数，其中，第一个参数为图例，第二、三个参数为横坐标和纵坐标上的数据，这两组数据都以列表的形式输入，而且列表中的元素个数必须相等。
我们先使用默认的配置和模板，直接跳到渲染一步：
bar.render(r'E:\\pyecharts\\my_first_chart.html')
其中.render( )可以输入文件名作为参数，直接生成目标html文件。
以上四条命令，即可生成一个最最基础款的柱形图，效果如下图：
注意观察图的右侧，有一排小按钮，它们实现了诸如下载、刷新、查看或更改数据、切换折线图等功能。其中，将数据从柱状图向折线图切换，是Bar组件本身所自带的功能，也是Echarts提供的功能选项之一，我们在代码上只需要载入确定的数据即可。此处简单展示一下部分功能：将图表切换至折线图，并保存成.png格式的图片，如下图所示：
接下来，让我们再加入一组数据，做成一个堆叠柱形图。
同样需要导入模块，创建图表实例：
from pyecharts import Bar
bar = Bar("柱状图数据堆叠示例")
这次我们需要两组数据，为了程序结构清晰，我们先将数据放入列表中：
attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
我们依然展示六类服装的数据，但这次我们展示两个商家的，v1和v2分别为商家A和商家B的销售数据。然后将数据添加到bar实例：
bar.add("商家A", attr, v1,is_stack=True)
bar.add("商家B", attr, v2,is_stack=True)
其中，前三个参数与之前介绍的意义一样，另一个关键字参数为is_stack，当值为True的时候实现数据堆叠。
设置好了之后，渲染导出：
bar.render(r'E:\\pyecharts\\my_second_chart.html')
Echarts图表是有图例开关的，单击图中正上方的两个图例可以实现数据的开和关，当图例变灰的时候，数据将不再展示。我们分别将其中一组数据关闭进行展示：
怎么样？是不是非常简单但强大！在下一篇文章中，我们将具体介绍一些常见的图表及其配置的参数，为大家提供更多元化的选择~
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