pyecharts

Python ❤️ Echarts = pyecharts

English README

📣 简介

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。

✨ 特性

简洁的 API 设计，使用如丝滑般流畅，支持链式调用
囊括了 30+ 种常见图表，应有尽有
支持主流 Notebook 环境，Jupyter Notebook 和 JupyterLab
可轻松集成至 Flask，Django 等主流 Web 框架
高度灵活的配置项，可轻松搭配出精美的图表
详细的文档和示例，帮助开发者更快的上手项目
多达 400+ 地图，为地理数据可视化提供强有力的支持

⏳ 版本

v0.5.X 和 V1 间不兼容，V1 是一个全新的版本，详见 ISSUE#892

V0.5.X

支持 Python2.7，3.4+

经开发团队决定，0.5.x 版本将不再进行维护，0.5.x 版本代码位于 05x 分支，文档位于 05x-docs.pyecharts.org。

V1

仅支持 Python3.6+

新版本系列将从 v1.0.0 开始，文档位于 pyecharts.org。

🔰 安装

pip 安装

# 安装 1.0.x 以上版本
$ pip install pyecharts -U

# 如果需要安装 0.5.11 版本的开发者，可以使用
# pip install pyecharts==0.5.11

源码安装

$ git clone https://github.com/pyecharts/pyecharts.git
$ cd pyecharts
$ pip install -r requirements.txt
$ python setup.py install

📝 使用

本地环境

生成 HTML

from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts import options as opts

bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
    .add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
    .add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
)
bar.render()

生成图片

from snapshot_selenium import snapshot as driver

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
from pyecharts.render import make_snapshot


def bar_chart() -> Bar:
    c = (
        Bar()
        .add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
        .add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
        .add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
        .reversal_axis()
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-测试渲染图片"))
    )
    return c

# 需要安装 snapshot_selenium
make_snapshot(driver, bar_chart().render(), "bar.png")

Notebook 环境

Jupyter Notebook

JupyterLab

Web 框架

🔖 Demo

Demo 代码位于 example 文件夹下，欢迎参考 pyecharts 画廊 pyecharts-gallery。

更多详细文档，请访问

⛏ 代码质量

单元测试

$ pip install -r test/requirements.txt
$ make

集成测试

使用 Travis CI 和 AppVeyor 持续集成环境。

代码规范

使用 flake8, Codecov 以及 pylint 提升代码质量。

😉 Author

pyecharts 主要由以下几位开发者开发维护

更多贡献者信息可以访问 pyecharts/graphs/contributors

💌 捐赠

开发和维护 pyecharts 花费了我巨大的心力，如果你觉得项目帮助到您，请认真考虑请作者喝一杯咖啡 😄

如果其他开发者帮助到了您，也可以请他们喝咖啡捐赠通道

💡 贡献

期待能有更多的开发者参与到 pyecharts 的开发中来，我们会保证尽快 Reivew PR 并且及时回复。但提交 PR 请确保

通过所有单元测试，如若是新功能，请为其新增单元测试
遵守开发规范，使用 black 以及 isort 格式化代码（$ pip install -r requirements-dev.txt）
如若需要，请更新相对应的文档

我们也非常欢迎开发者能为 pyecharts 提供更多的示例，共同来完善文档，文档项目位于 pyecharts/website

blaoke/pyecharts