Pyecharts V1全新版本使用教程——Bar(柱状图的使用) 以下内容均来自Pyecharts官方使用文档（可自行阅读）和自己的理解： 官方链接：https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro github链接：https://github.com/pyecharts/pyecharts-gallery 概况： Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。 版本： pyecharts 分

数据科学大作业 具体内容见pdf 只要把爬虫文件里的cookie换成你的应该就跑的起来 当然还要改日期和关键词

prettytable-0.7.2.tar.bz2 安装pyecharts 需要的，版本为0.7.2，

基于flask+pyecharts实现了一个图表大屏，基于ajax实现动态刷新数据。 教程地址:https://blog.csdn.net/pvlking/article/details/121249495

1、pyecharts介绍 Echarts是一款由百度公司开发的开源数据可视化JS库，pyecharts是一款使用python调用echarts生成数据可视化的类库，可实现柱状图，折线图，饼状图，地图等统计图表。 2、柱状图 适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。 优点： 利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。 缺点： 只适用中小规模的数据集。 柱状图最基本用法 from pyecharts import Bar fruits = ['苹果','香蕉','凤梨','桔子'

pyecharts-gallery 项目简介 项目基于 pyecharts 1.8.1 版本进行展示 Apache ECharts (incubating) 项目须知 项目代码结构按照 pyecharts 支持的组件按大写字母顺序进行模块划分 代码内有根据 1.8.1 版本的 pyecharts 所生成的可视化数据视图和官方的进行对比, 有列出能实现的功能以及未实现的功能 以下图例多数会基于 Echarts 的官方实例，不过也有部分会基于 Echarts 的社区 Gallery 实现

pyecharts安装包(pyecharts-0.1.9.4-py2.py3-none-any.whl)和js包(china.js,echarts.min.js,echarts-liquidfill-master.zip)

建议下载pyecharts(0.5.xx)版本，如果使用 pip install pyecharts 默认安装V1版本(如1.7.1)会出现如下报错： 1、Bar模块导入问题 from pyecharts import Bar 报错： cannot import name ‘Bar’ 解决办法： from pyecharts.charts import Bar 2、Bar 使用报错 from pyecharts import Bar bar =Bar("我的第一个图表", "这里是副标题") #标题 bar.add("服装", #标签 ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫"

主要介绍了Pyecharts绘制全球流向图的示例代码，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

V0.5.X版本的pyecharts使用： 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]) bar #不需要bar.render(),直接bar就可以输出图片 V1.0.X版本的pyecharts使用： from pyecharts.charts import Bar bar = Bar() bar.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高