Python大屏看板最全教程之Pyecharts图表
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主要内容：数据分析。
适用人群：Python初学者，数据分析师，或有志从事数据分析工作的人员。
准备软件：Anaconda（Spyder：代码编译）、NavicatPremium12（数据库）。
从事IT项目管理这么多年，基本上已经遗弃编程技能，但从2019年开始接触Python，深深地迷上了这门语言，像硬件集成、数据分析，我都会用python来写。晓风想通过本文，让初学者们学会以下内容：
1、Pyecharts图表；
2、连接数据库；
3、大屏看板-监控中心。
今天，我们详细地介绍1、Pyecharts图表，保证大家能够举一反三。
我们还可以用Matplotlib,Seaborn等进行数据分析，但今天晓风主要介绍Pyecharts（够用），以下两个地址大家可以收藏下（有用）。
Pyecharts的链接：https://pyecharts.org/#/zh-cn/
Pyecharts的图示：https://gallery.pyecharts.org/#/README
Pyecharts主要有以下几种图表：
1、地图
2、仪表盘
3、柱状图
4、折线图
5、饼图
6、表格
7、水球图
8、箱型图
9、日历图
10、漏斗图
11、关系图
12、桑基图
13、散点图
14、词云图
特意列了这些图表，是为了告诉大家，这些图表比较普遍，并且在Pyecharts都有现成代码可以复制，那么接下来，晓风以柱状图为例，大家可以举一反三来绘制其他图表。
1、打开Pyecharts的柱状图图示链接：https://gallery.pyecharts.org/#/Bar/bar_base
2、打开Anaconda-Spyder-新建一个文件，将以下代码复制到spyder，
frompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportBarfrompyecharts.fakerimportFakerc=(Bar().add_xaxis(Faker.choose()).add_yaxis(“商家A”,Faker.values()).add_yaxis(“商家B”,Faker.values()).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=“Bar-基本示例”,subtitle=“我是副标题”)).render(“bar_base.html”))
初次引用库，需要先到Anaconda-Environments安装，比如安装pyecharts库：
3、保存-运行程序，保存文件到自己指定的文件夹下
4、要查看柱状图效果，可能要去自己保存的文件夹下找到“barbase.html”，打开查看效果
5、需要修改柱状图的内容，我们先了解下图表的各区域表示
我们需要修改哪部分，比如想要修改标题，标题的配置项是LegendOpts:图例配置项
打开pyecharts的链接：https://pyecharts.org/#/zh-cn/
找到配置项-全局配置项-LegendOpts:图例配置项
classLegendOpts(#图例的类型。可选值：#‘plain’：普通图例。缺省就是普通图例。#‘scroll’：可滚动翻页的图例。当图例数量较多时可以使用。type:Optional[str]=None,#图例选择的模式，控制是否可以通过点击图例改变系列的显示状态。默认开启图例选择，可以设成false关闭#除此之外也可以设成‘single’或者‘multiple’使用单选或者多选模式。selected_mode:Union[str,bool,None]=None,#是否显示图例组件is_show:bool=True,#图例组件离容器左侧的距离。#left的值可以是像20这样的具体像素值，可以是像‘20%’这样相对于容器高宽的百分比，#也可以是‘left’,‘center’,‘right’。#如果left的值为‘left’,‘center’,‘right’，组件会根据相应的位置自动对齐。pos_left:Union[str,Numeric,None]=None,#图例组件离容器右侧的距离。#right的值可以是像20这样的具体像素值，可以是像‘20%’这样相对于容器高宽的百分比。pos_right:Union[str,Numeric,None]=None,#图例组件离容器上侧的距离。#top的值可以是像20这样的具体像素值，可以是像‘20%’这样相对于容器高宽的百分比，#也可以是‘top’,‘middle’,‘bottom’。#如果top的值为‘top’,‘middle’,‘bottom’，组件会根据相应的位置自动对齐。pos_top:Union[str,Numeric,None]=None,#图例组件离容器下侧的距离。#bottom的值可以是像20这样的具体像素值，可以是像‘20%’这样相对于容器高宽的百分比。pos_bottom:Union[str,Numeric,None]=None,#图例列表的布局朝向。可选：‘horizontal’,‘vertical’orient:Optional[str]=None,#图例标记和文本的对齐。默认自动（auto）#根据组件的位置和orient决定#当组件的left值为‘right’以及纵向布局（orient为‘vertical’）的时候为右对齐，即为‘right’。#可选参数:auto,left,rightalign:Optional[str]=None,#图例内边距，单位px，默认各方向内边距为5padding:int=5,#图例每项之间的间隔。横向布局时为水平间隔，纵向布局时为纵向间隔。#默认间隔为10item_gap:int=10,#图例标记的图形宽度。默认宽度为25item_width:int=25,#图例标记的图形高度。默认高度为14item_height:int=14,#图例关闭时的颜色。默认是#cccinactive_color:Optional[str]=None,#图例组件字体样式，参考series_options.TextStyleOptstextstyle_opts:Union[TextStyleOpts,dict,None]=None,#图例项的icon。#ECharts提供的标记类型包括‘circle’,‘rect’,‘roundRect’,‘triangle’,‘diamond’,‘pin’,‘arrow’,‘none’#可以通过‘image://url’设置为图片，其中URL为图片的链接，或者dataURI。#可以通过‘path://’将图标设置为任意的矢量路径。legend_icon:Optional[str]=None,)
比如我不想显示这个图例，那么is_show=False，显示位置左对齐，那么pos_left=“left”。应该修改代码如下：
frompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportBarfrompyecharts.fakerimportFakerc=(Bar().add_xaxis(Faker.choose()).add_yaxis(“商家A”,Faker.values()).add_yaxis(“商家B”,Faker.values()).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=“Bar-基本示例”,subtitle=“我是副标题”),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=False)).render(“bar_base.html”))
学习到了这里，我们就可以举一反三，所有图表的编写方法是一致的。好了，大家赶紧动起来，有空就把所有图表都操作一遍。今天的内容就到这里，接下来会教大家怎么连接数据库，将动态的数据呈现出来，敬请期待。愿我们一起成长！
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