PyEcharts 数据可视化：从入门到实战

一、PyEcharts 简介

PyEcharts 是基于百度开源可视化库 ECharts 的 Python 数据可视化工具，支持生成交互式的 HTML 格式图表。相较于 Matplotlib 等静态图表库，PyEcharts 具有以下优势：

丰富的图表类型（30+）
动态交互功能（数据筛选、缩放等）
简洁的 API 设计
良好的网页兼容性

二、环境配置

安装命令：

pip install pyecharts

推荐配合 Jupyter Notebook 使用（需安装 jupyter-echarts 插件）或直接生成 HTML 文件。

三、核心概念解析

1. Chart 类体系

PyEcharts 提供 Bar, Line, Pie, Scatter 等类对应不同图表类型，均继承自基类 Chart。

2. 配置项（Option）

通过 set_global_opts() 和 set_series_opts() 配置图表：

from pyecharts.charts import Bar

bar = Bar()
bar.set_global_opts(
    title_opts={"text": "销售数据"},
    toolbox_opts={"show": True}  # 显示工具箱
)

3. 数据格式

支持多种数据格式：

# 方式1：分别添加 X/Y 轴
bar.add_xaxis(["手机", "电脑", "平板"])
bar.add_yaxis("销售额", [1200, 800, 450])

# 方式2：二维数据
bar.add("", [["手机",1200], ["电脑",800], ["平板",450]])

四、实战案例

案例1：动态折线图 - 股票价格趋势

from pyecharts.charts import Line
import numpy as np

dates = pd.date_range("2023-01-01", periods=30).strftime("%m-%d").tolist()
prices = np.random.randn(30).cumsum() + 100  # 模拟股价

line = (
    Line()
    .add_xaxis(dates)
    .add_yaxis("股价", prices, is_smooth=True)
    .set_global_opts(
        title_opts={"text": "股票价格趋势"},
        datazoom_opts=[{"type": "inside"}],  # 内置缩放
        tooltip_opts={"trigger": "axis"}
    )
)
line.render("stock.html")

生成可缩放、提示数据点的动态折线图。

案例2：多层饼图 - 人口结构分析

from pyecharts.charts import Pie

data = [
    ("0-14岁", 17.3),
    ("15-64岁", 68.3),
    ("65岁以上", 14.4)
]

pie = (
    Pie()
    .add(
        series_name="年龄分布",
        data_pair=data,
        radius=["30%", "55%"],  # 环形饼图
        label_opts={"formatter": "{b}: {d}%"}
    )
    .set_global_opts(
        title_opts={"text": "中国人口年龄结构（2023）"},
        legend_opts={"orient": "vertical", "left": "right"}
    )
)
pie.render("population.html")

创建带百分比标签的环形饼图，适合展示比例数据。

案例3：热力地图 - 疫情数据可视化

from pyecharts.charts import Map

province_data = [
    ("广东", 1250),
    ("浙江", 890), 
    ("江苏", 760),
    ("湖北", 430)
]

map_chart = (
    Map()
    .add(
        "确诊病例", 
        province_data,
        maptype="china",
        is_map_symbol_show=False
    )
    .set_global_opts(
        visualmap_opts={
            "min": 0,
            "max": 1500,
            "range_text": ["高", "低"],
            "is_calculable": True,
            "color": ["#FFE4B5", "#FF4500"]
        }
    )
)
map_chart.render("covid_map.html")

生成颜色渐变的中国疫情分布图，直观显示区域差异。

五、进阶技巧

组合图表：使用 Grid 类实现多图表联动

from pyecharts.charts import Grid

grid = Grid()
grid.add(bar, grid_opts={"left": "55%"}).add(line)

时间轴：创建动态演变图表

from pyecharts.charts import Timeline

timeline = Timeline()
timeline.add_schema(play_interval=1000)  # 自动播放间隔

自定义主题：

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType

bar = Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))

六、注意事项

版本兼容性：PyEcharts v1.x 与 v0.x 的 API 差异较大，建议使用最新版
大数据优化：当数据量 > 10万时，建议启用 WebGL 渲染
部署建议：通过 Flask/Django 集成时，使用 render_embed() 生成代码片段

通过以上方法和案例，开发者可以快速实现专业级的数据可视化效果。官方文档（https://pyecharts.org）提供了完整的 API 参考和示例库，推荐深入学习。

通过实践这些案例，您将能够轻松应对常见的数据可视化需求。PyEcharts 的灵活性和表现力使其成为Python可视化生态中的重要工具，特别适合需要交互性的网页应用场景。