我们都知道，Echarts是百度开源的超强大的数据可视化工具。Python中经典的matplotlib、seaborn等库相比，它最大的优点是所绘制的图形为动态图，这意味着我们可以和图形之间进行动态的交互，并且其动态特性可以非常轻易地嵌入网页。
那么今天我们就来看一下如何在Python中使用Echarts来绘制动态图，并且生成网页供其他人观看。
一、安装pyecharts首先，我们要安装pyecharts包，它会帮助我们隐藏各种与Echarts交互的细节，仅需使用我们熟悉的Python语言就可以绘制出强大的交互式图形。
使用pip安装
我们可以使用pip来安装pyecharts，它会自动检测我们是否安装了Jupyter Notebook环境并且为其提供扩展支持。
我们在命令行中输入：
pip install pyecharts
看到如下信息则说明安装成功。
源码安装
我们还可以直接通过源码安装，这需要我们安装了git环境。我们先把代码克隆到本地，然后先安装依赖，最后用install参数执行setup.py安装脚本即可。
$ git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git $ cd pyecharts $ pip install -r requirements.txt $ python setup.py install
二、简单的例子下面我们先来看一个官方文档提供的例子：
from pyecharts import Bar bar = Bar('我的第一个图表', '这里是副标题') 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], is_more_utils=True) bar.render()
我来为大家解释一下这里发生了什么。
- bar = Bar('主标题', '副标题')：这里用于生成一个条形图对象；
- bar.add()：这里用于添加数据，is_more_utils=True可以让图形支持更多调整工具，比如放大缩小、条形图与折线图的转换、堆叠还是平铺显示等；
- bar.render()：在工作目录下生成一个render.html文件，当然，我们也可以指定文件目录和文件名。没错，我们可以直接生成一个网页文件，用浏览器就可以打开并进行交互。
下面我们用一个动态图来看一下我们实现的效果：
是不是很强大？之后我会逐渐放出更多图形的绘制教程，感兴趣的同学欢迎关注！
