大家好，关于园林网站源码分享很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于园林app的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！
1.前言
在日常工作中，为了更直观的发现数据中隐藏的规律，察觉到变量之间的互动关系，人们常常借助可视化帮助我们更好的给他人解释现象，做到一图胜千文的说明效果。
在Python中，常见的数据可视化库有:
matplotlib是最常见的2维库，可以算作可视化的必备技能库，由于matplotlib是比较底层的库，api很多，代码学起来不太容易。seaborn是建构于matplotlib基础上，能满足绝大多数可视化需求。更特殊的需求还是需要学习matplotlib。
上述两个库都是静态的可视化库，大多数做过前端Web开发的同学都用到过Echarts.js库，它是一款前端可视化的JS库、功能非常之强大。在使用之前，需要导入js库到项目中。对于平时用Python较多的同学而言，如果每次实现可视化功能(特别是一些小需求)，都需要引用js库显然不太方便，于是就在想有没有Python与Echarts结合的轮子。答案是肯定的，在Github中就有一个国人开发的一个Echarts与Python结合的轮子：Pyecharts，它不仅很好的兼容了web项目，而且可以做到可视化的动态效果。
2.Pyecharts介绍
Pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库。常规的Echarts是由百度开源的一个数据可视化JS库，主要用于数据可视化。简单来说，Pyecharts是一款将python与echarts结合的强大的数据可视化工具。
使用Pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask,Django中集成使用。
项目介绍：
http://pyecharts.herokuapp.com/
项目源码：
https://github.com/pyecharts/pyecharts
从项目文档介绍可知，pyecharts目前分为两个大的系列版本：0.5.x和v1.x.x。
V0.5.x
支持Python2.7，3.4+
0.5.x版本将不再进行维护，文档位于05x-docs.pyecharts.org。
V1
仅支持Python3.6+
新版本系列将从v1.0.0开始，文档位于pyecharts.org；示例位于gallery.pyecharts.org
PS:v0.5.x和V1间不兼容，V1是一个全新的版本。
3.Pyecharts支持30+种可视化图表
得益于Echarts项目，目前Pyecharts支持30+种常见图表，如下所示：
Bar（柱状图/条形图）Bar3D（3D柱状图）Boxplot（箱形图）EffectScatter（散点图）Funnel（漏斗图）Gauge（仪表盘）Geo（地理坐标系）Graph（关系图）HeatMap（热力图）Kline（K线图）Line（折线/面积图）Line3D（3D折线图）Liquid（水球图）Map（地图）Parallel（平行坐标系）Pie（饼图）Polar（极坐标系）Radar（雷达图）Sankey（桑基图）Scatter（散点图）Scatter3D（3D散点图）ThemeRiver（主题河流图）WordCloud（词云图）
4.Pyecharts安装
1、pip安装
如果需要安装0.5.11版本的开发者，可以使用\nv1以上版本\n$gitclonehttps://github.com/pyecharts/pyecharts.git\n豆瓣源下载\npipinstall-ihttps://pypi.douban.com/simplepyecharts\n\n通过pip命令进行安装\npipinstallecharts-countries-pypkg\npipinstallecharts-china-provinces-pypkg\npipinstallecharts-china-cities-pypkg
5.Pyecharts官方示例实战
现在我们来开始正式使用pycharts，这里我们先直接使用官方的数据，感受一下可视化展示效果。
frompyecharts.chartsimportBar\nfrompyechartsimportoptionsasopts\n\n34;衬衫&34;毛衣&34;领带&34;裤子&34;风衣&34;高跟鞋&34;袜子&34;商家A&34;商家B&34;某商场销售情况&34;衬衫&34;毛衣&34;领带&34;裤子&34;风衣&34;高跟鞋&34;袜子&34;商家A&34;商家B&34;right&34;Bar-测试渲染图片&需要安装snapshot-selenium或者snapshot-phantomjs\nmake_snapshot(driver,bar_chart().render(),&34;)
6.Pyecharts几种高频使用的可视化图表
在上面官方示例中的柱状图表我们已经能感受到pycharts可视化功能的强大，最后再介始几种日常工作中常用的可视化图表及对应示例。
6.1Pie饼状图
frompyechartsimportoptionsasopts\nfrompyecharts.chartsimportPie\nfrompyecharts.fakerimportFaker\n\npie=(\nPie()\n.add(&34;,[list(z)forzinzip(Faker.choose(),Faker.values())])\n.set_colors([&34;,&34;,&34;,&34;,&34;,&34;,&34;])\n.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=&34;))\n.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter=&34;))\n)\n\npie.render_notebook()
6.2仪表盘
frompyechartsimportoptionsasopts\nfrompyecharts.chartsimportGauge\n\ng=(\nGauge()\n.add(&34;,[(&34;,66.6)])\n.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=&34;))\n\n)\ng.render_notebook()
6.3折线图
importpyecharts.optionsasopts\nfrompyecharts.chartsimportLine\nfrompyecharts.fakerimportFaker\n\nc=(\nLine()\n.add_xaxis(Faker.choose())\n.add_yaxis(&34;,Faker.values(),is_smooth=True)\n.add_yaxis(&34;,Faker.values(),is_smooth=True)\n.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=&34;))\n\n)\nc.render_notebook()
6.4K线图
frompyechartsimportoptionsasopts\nfrompyecharts.chartsimportKline\n\ndata=[\n[2320.26,2320.26,2287.3,2362.94],\n[2300,2291.3,2288.26,2308.38],\n[2295.35,2346.5,2295.35,2345.92],\n[2347.22,2358.98,2337.35,2363.8],\n[2360.75,2382.48,2347.89,2383.76],\n[2383.43,2385.42,2371.23,2391.82],\n[2377.41,2419.02,2369.57,2421.15],\n[2425.92,2428.15,2417.58,2440.38],\n[2411,2433.13,2403.3,2437.42],\n[2432.68,2334.48,2427.7,2441.73],\n[2430.69,2418.53,2394.22,2433.89],\n[2416.62,2432.4,2414.4,2443.03],\n[2441.91,2421.56,2418.43,2444.8],\n[2420.26,2382.91,2373.53,2427.07],\n[2383.49,2397.18,2370.61,2397.94],\n[2378.82,2325.95,2309.17,2378.82],\n[2322.94,2314.16,2308.76,2330.88],\n[2320.62,2325.82,2315.01,2338.78],\n[2313.74,2293.34,2289.89,2340.71],\n[2297.77,2313.22,2292.03,2324.63],\n[2322.32,2365.59,2308.92,2366.16],\n[2364.54,2359.51,2330.86,2369.65],\n[2332.08,2273.4,2259.25,2333.54],\n[2274.81,2326.31,2270.1,2328.14],\n[2333.61,2347.18,2321.6,2351.44],\n[2340.44,2324.29,2304.27,2352.02],\n[2326.42,2318.61,2314.59,2333.67],\n[2314.68,2310.59,2296.58,2320.96],\n[2309.16,2286.6,2264.83,2333.29],\n[2282.17,2263.97,2253.25,2286.33],\n[2255.77,2270.28,2253.31,2276.22],\n]\n\n\nk=(\nKline()\n.add_xaxis([&34;.format(i+1)foriinrange(31)])\n.add_yaxis(&34;,data)\n.set_global_opts(\nyaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True),\nxaxis_opts=opts.AxisOpts(is_scale=True),\ntitle_opts=opts.TitleOpts(title=&34;),\n)\n\n)\nk.render_notebook()
6.5地图Map
frompyechartsimportoptionsasopts\nfrompyecharts.chartsimportMap\nfrompyecharts.fakerimportFaker\n\nmap=(\nMap()\n.add(&34;,[list(z)forzinzip(Faker.provinces,Faker.values())],&34;)\n.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=&34;))\n)\nmap.render_notebook()
6.6词云图
importpyecharts.optionsasopts\nfrompyecharts.chartsimportWordCloud\n\n\ndata=[\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n(&34;,&34;),\n]\n\n\nc=(\nWordCloud()\n.add(series_name=&34;,data_pair=data,word_size_range=[6,66])\n.set_global_opts(\ntitle_opts=opts.TitleOpts(\ntitle=&34;,title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=23)\n),\ntooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True),\n)\n\n)\nc.render_notebook()
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