在python中使用pyecharts库进行可视化描绘柱状图

财报数据可视化 —— pandas数据分析，pyecharts可视化

基于之前的文章[Python实战：抓取肺炎疫情实时数据，画2019-nCoV疫情地图](https://blog.csdn.net/weixin_35770067/article/details/104172396)简单可视化了疫情的情况。基于网络上有很多大牛已经完成了众多前端模板的开发。我选择了一个较好的可视化前端页面。最后效果展示如下。

python使用pyecharts库画地图数据可视化导库中国地图代码结果世界地图代码结果省级地图代码结果地级市地图代码结果 导库 from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Map 中国地图 代码 data = [('湖北', 9074),('浙江', 661),('广东', 632),('河南', 493),('湖南', 463), ('安徽', 340),('江西', 333),('重庆', 275),('江苏', 236),('四川', 231), ('山东', 230),('北

什么是pyecharts？　　 pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。 echarts是百度开源的一个数据可视化 JS 库，主要用于数据可视化。pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。实际上就是 Echarts 与 Python 的对接。 使用 pyecharts可以生成独立的网页，也可以在 flask , Django中集成使用。 pyecharts包含的图表 Bar（柱状图/条形图） Bar3D（3D 柱状图） Boxplot（箱形图） EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图） Funnel（漏斗图）

python程序控制多仪表盘pyecharts指定位置显示

本资源为pyecharts数据可视化大屏，含用法说明，可视化大屏源码。可以根据自己需求修改数据和样式，制作自己需要的数据可视化大屏。

【拖拽可视化大屏】全流程讲解用python的pyecharts库实现拖拽可视化大屏的背后原理，简单粗暴！.doc

根据全球疫情实时数据而进行可视化操作，调用腾讯api实现了对疫情数据的实时监控，通过pyecharts创建的世界地图让大家一眼就直观的看出来每个国家疫情状况的严重程度；再通过“玫瑰图”让人们了解全球所有国家中，死亡人数>4000的国家是哪些，并根据每个国家的模块的大小和颜色的不同，实现对数据的理解； 最后通过雷达图，来比较上述国家中死亡人数与治愈人数，雷达图能很好的将二者的大小关系表现出来，实现对数据的对比运用。

1. 根据网站资源引用说明：pyecharts 使用的所有静态资源文件存放于 pyecharts-assets 项目中，默认挂载在 https://assets.pyecharts.org/assets/ 2. 因为默认优先从远程引用资源，这就导致有的时候无法加载js文件，图表显示不出来 解决办法：下载所需js文件到本地，修改资源引用地址。 看网站的介绍，pyecharts 提供了更改全局 HOST 的快捷方式 from pyecharts.globals import CurrentConfig # 换成你你放pyecharts-assets-master/assets/的路径 CurrentConfig.ONLINE_HOST = 'D:/python/pyecharts-assets-master/assets/' 之后打开pyecharts图表，再也不用担心html文件用浏览器打开空白啦！