俗話說的好“文不如表，表不如圖”，圖的信息傳達(dá)效率很高，是數(shù)據(jù)匯報、數(shù)據(jù)展示的重要手段。好的數(shù)據(jù)展示不僅需要有圖，還要選合適的圖、選合適的工具畫圖（例如能交互的圖就比靜態(tài)圖更吸引人）。

圖形的選擇可以參考CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證一級教材中關(guān)于圖表與分析場景的對應(yīng)關(guān)系來選擇合適的圖。

本文主要給大家分享一款繪圖工具，可以繪制能交互的圖形，這個工具就是PyEcharts

PyEcharts為啥畫的一手好圖

PyEcharts為啥畫的一手好圖？因為他有個“好爸爸”-Echarts。Echarts是百度開源的，目前托管在Apache軟件基金會。它底層由JavaScripts實現(xiàn)，可以流暢的運(yùn)行在 PC 和移動設(shè)備上，兼容當(dāng)前絕大部分瀏覽器。ECharts 提供了常規(guī)的折線圖、柱狀圖、散點圖、餅圖、K線圖，用于統(tǒng)計的盒形圖，用于地理數(shù)據(jù)可視化的地圖、熱力圖、線圖，用于關(guān)系數(shù)據(jù)可視化的關(guān)系圖、treemap、旭日圖，多維數(shù)據(jù)可視化的平行坐標(biāo)，還有用于 BI 的漏斗圖，儀表盤，并且支持圖與圖之間的混搭。

Echarts雖有千般好，but JavaScripts這個前端語言對于大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析師而言是一個屏障，所以有幾位大佬開發(fā)出PyEcharts，這其實是通過Python語言對Echarts做了封裝，會Python的數(shù)據(jù)分析師便能快速上手使用Echarts了。

快速上手PyEcharts

PyEcharts版本迭代比較快，差異較大的是0.5.x 與新的 1.x 、2.x版本之間差異較大。并且官方也不再持續(xù)對0.5.x系列更新迭代了，所以本文采用的是1.x、2.x的寫法演示如何應(yīng)用PyEcharts進(jìn)行繪圖。

從簡單的柱形圖開始

導(dǎo)入要繪制的圖形對象的構(gòu)造函數(shù)，常見的圖表幾乎都在charts里面了。

from pyecharts.charts import Bar 
# 這里導(dǎo)入的是柱形圖Bar，還可以是Line折線圖、Pie餅圖等

使用構(gòu)造函數(shù)初始化圖形對象

bar = Bar()

接下來添加x軸的數(shù)據(jù)

bar.add_xaxis(["2021","2022","2023","2024","2025"])

添加y軸數(shù)據(jù),第一個參數(shù)是系列名稱（例如一張圖可以繪制多組柱狀圖，一個系列就是一個組）

bar.add_yaxis("A組銷售額",y_axis=[1000,3000,2500,4000,3900])
bar.add_yaxis("B組銷售額",y_axis=[2000,3500,3500,3000,3500])

最后通過render或者render_notebook函數(shù)將圖形繪制出來。

bar.render_notebook() 
# 適合在jupyter notebook環(huán)境下直接在cell下面顯示。

如果使用的是render可以將圖形渲染到html(網(wǎng)頁文件)中去，可以傳入指定的文件名。

bar.render("歷年銷售數(shù)據(jù).html")

上面的代碼生成了歷史銷售數(shù)據(jù).html這個網(wǎng)頁文件了。

雙擊打開就可以在瀏覽器看到圖形了。

錦上添花

簡單的繪圖上面的操作就夠了，如果想讓圖形更炫酷，則需要更多的代碼雕琢。如何在PyEcharts里面實現(xiàn)其他額外的功能呢，通過配置項即可。PyEcharts里有一句話叫“一切皆配置”，就是任何需求都由配置來實現(xiàn)。

所有的配置類型都在options模塊下，約定俗成的導(dǎo)入方式如下：

import pyecharts.options as opts

接下來初始化柱狀圖對象時為其做初始化配置(init_opts),在初始化配置中設(shè)置一套PyEcharts自帶的主題。

from pyecharts.globals import ThemeType
bar2 = Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.SHINE))

后續(xù)代碼一樣，添加數(shù)據(jù)，渲染致jupyter notebook。

bar2.add_xaxis(["2021","2022","2023","2024","2025"])
bar2.add_yaxis("A組銷售額",y_axis=[1000,3000,2500,4000,3900])
bar2.add_yaxis("B組銷售額",y_axis=[2000,3500,3500,3000,3500])
bar2.render_notebook()

看起來與之前的圖還是有很大區(qū)別的，例如配色。PyEcharts還有很多主題可以有不同的視覺效果。

bar3 = Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))

以上就是PyEcharts的基本用法，如果你學(xué)會了繪制常見的一些圖形完全沒有問題。更多的細(xì)節(jié)用法可以關(guān)注PyEcharts官方文檔或者我們的系列文章。

抓住機(jī)遇，狠狠提升自己

隨著各行各業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)據(jù)分析能力已經(jīng)成了職場的剛需能力，這也是這兩年CDA數(shù)據(jù)分析師大火的原因。和領(lǐng)導(dǎo)提建議再說“我感覺”“我覺得”，自己都覺得心虛，如果說“數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)……”，肯定更有說服力。想在職場精進(jìn)一步還是要學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的，統(tǒng)計學(xué)、概率論、商業(yè)模型、SQL，Python還是要會一些，能讓你工作效率提升不少。備考CDA數(shù)據(jù)分析師的過程就是個自我提升的過程。

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