本文來源於公眾號【程序猿聲】，作者向柯瑋
前言
各位看客老爺們，我又來啦。上一期我們利用Python+百度地圖POI抓取了一些高校之間的距離數據，傳送門：
干貨 | Python爬蟲實戰：兩點間的真實行車時間與路況分析（上）
不知道上一期的爬取數據的內容大家都品嘗的怎么樣了呢。
今天給大家帶來的是python中對數據進行可視化處理的內容。
可能大家並不是很懂這個可視化的意思，大家可以先在腦海里面腦補一下那種酷炫的數據分析圖，腦補出來了嗎？
嘿嘿，用Python究竟能做一些什么樣的圖表呢，可以肯定的告訴大家，只有你想不到，沒有它做不到！吊了半天胃口，現在上圖！
對，我們要做的圖就是和上面這幾張圖片一樣！酷吧？
上面的效果圖都是我們今天要介紹的主角pyecharts庫制作的！當然，pyecharts的作圖類型肯定不僅僅只有上述這些圖形，它還有很多很多類型，在這里我就不多說了。
在這一期推文中呢，我們主要介紹的是第一種圖形，柱狀圖的使用。
目錄
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pyecharts模塊的下載
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模型的建立
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數據的導入
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圖形的生成
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加點更炫的
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寫在最后
pyecharts模塊的下載
要使用這個模塊，你必須要下載這個模塊，打開自己電腦的cmd，輸入pip install pyecharts就可以了，如果本來就有這個模塊的話，就不用下載了。
當然，如果電腦沒有pip這個模塊的話，需要自己去下載一個這個模塊，在后續的推文中，小瑋會給大家帶來一些python的基本配置應該做的相關推文，幫助大家解決python的安裝問題。
在安裝這個模塊之后，我們就可以在編譯器中引用這個模塊了。
from pyecharts.charts import Bar
這里的Bar是柱狀圖的意思。
pyecharts的庫里面有很多很多東西，我們沒有必要全部引用，那樣會讓本來簡單的程序運行起來忒慢。
模型的建立
引入了這個模塊當然還不夠，我們還需要數據。
數據的導入
大家還記得我們上一篇推文中生成的csv文件嗎？如果已經忘了，請回去再看看上一篇推文，然后運行程序把相應的csv文件生成出來。
那么，我現在就認為大家已經有這個csv文件了。在一個程序中，我們想要獲得一個文件的數據，需要做什么？想一想。
沒錯，就是讀取這個文件。那么大家還記得讀取這個文件怎么辦嗎？沒錯，就是加入pandas模塊，運用pandas的函數來進行文件的讀取。
import pandas as pd
具體怎么讀取呢？和之前的也是一模一樣。
path_data=pd.read_csv(r'F:\my python\123.csv')
這些在上一篇推文中都已經很詳細的介紹過了，這一次就不多說了。要是忘了記得回去看看奧-
圖形的生成
做好了這些之后，我們正式的來介紹一下建立柱狀圖這個函數。
第一步，定義一個變量是bar型變量。
bar=Bar()
這一句代碼的意思就是使bar為Bar型變量。接下里就是為這個變量賦x軸值和y軸值。
bar.add_xaxis(path_data['地點'].tolist())bar.add_yaxis('用時',path_data['time'].tolist())bar.add_yaxis('距離',path_data['distance'].tolist())
讓我們一句一句研究代碼。第一句，函數為add_xaxis（），就是添加x軸數據，給x軸添加什么數據呢？Path_data中的‘出發時間’這一列數據。
在這個位置我們要注意，划重點，一定要注意，在后面加上.tolist()。
因為path_data是最開始讀取csv文件的，里面的數據儲存形式和csv形式保持一致，所以我們要把她轉化為python中列表的形式，即使用.tolist這個函數，否則的話在這個位置添加x軸值是不起任何作用的。
現在有了第一句的基礎，理解第二句就不困難了，但是x軸和y軸的賦值形式任然有一些差別，這是為什么呢？
其實這是給我們賦的y值起一個名字，當然這個位置不起名字也可以，但是如果如果你有多個y值的時候就會產生意思分歧。
這是啥意思？看下面的圖就知道了。
Pyecharts是支持使用多個y值的。
比如這個圖里面，我們就使用了商家A和商家B兩個y值名稱，為了便於分辨，所以我的建議是取一個名字。
在最后，x值賦好了，y值賦好了，輸入代碼。
bar.render()
即可在當前python文件所在的目錄下面看到一個html文件，點進去就可以看到我們所制作的圖表了。
當然括號里面還可以填生成文件的名字和生成的地址，這些都是可以修改的。
因為當前我們只需要生成這一個文件，當前目錄下也沒有別的render文件，所以我們就省略了這個步驟。
現在回到我們當前的文件，打開新生成的文件，就可以看到我們剛剛做的圖表啦。
但是，大家看到自己的圖表是不是感覺有一點空盪盪的，不夠酷炫？
不要着急，繼續往下面看，我們還有進階教程~
加點更炫的
想要使用更加酷炫的功能，我們需要再加入兩個模塊。
from pyecharts import options as opts # 導入配置模塊
from pyecharts.globals import ThemeType
這兩個模塊是pyecharts專門提供給使用者對圖表進行進一步完善。
比如說，你對這個圖表的整體顏色有要求，不想是原來的白色，你可以在最開始建立bar的時候這樣寫。
bar=Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.PURPLE_PASSION,width='1280px',height='720px'))
Init_opts=opts.InitOpts()函數是給這個圖表設置一些初始參數，比如說背景的顏色，分辨率等等的。
想設置主題色就用以下代碼。
theme=themeType.xxxx
這個xxx就是主題的顏色，我在這里寫的是紫色，當然還有其他的顏色，看客老爺可以自己去官網進行了解。后面分辨率的參數看客老爺可以根據自己需要進行調整。
這些是在建立圖表的時候進行的一些配置，那么在輸入數據以后，我們可以進行哪些步驟？
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='武漢各高校之間的距離與乘車所需時間',subtitle='副標題'),xaxis_opts=opts.AxisOpts(axislabel_opts=opts.LabelOpts(rotate=60)),datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts()])
我們可以使用set_global_opts函數進行我們所需要的個性化設置。
比如說主標題啊，副標題啊，x值的旋轉角度啊，是否有滑塊，等等配置。那實例給大家舉一下例子看看這些具體指的什么。
在這個圖表中左上角的就是我的主標題，下面的就是我的副標題。
X值傾斜的角度我們在這個圖片里也可以很清晰的看出來，當前旋轉的角度是60度，這個角度的旋轉范圍是-90°到90°。
滑塊就在最下面，那個可以滑動的東西。
因為有的時候可能數據太多，放在一個頁面里看起來太擁擠，這是我們可以用滑塊這個功能，使得我們的圖形更加分散，便於觀察。
寫在最后
當然，關於pyecharts的使用實例還有很多很多，各位看客老爺如果有興趣可以自己去pyecharts的官網進行學習，這個項目是百度研發的，官網是中文的，還有十分詳細的教程免費提供，所以小瑋在這里就不多說了。
在這個位置，我們已經完成了數據的爬取和做成圖表。
當然，這和老師吩咐的任務完成還有一定的距離，我們沒有統計時間，因為最近由於肺炎，道路沒有發生擁堵，統計時間發現並沒有明顯的變化，最終結果趨於一根平行x軸的直線。
所以就不在這里講解時間的統計和回歸分析的步驟了。等一切恢復正常了以后，會專門再寫一篇推文介紹。
最近的肺炎如此嚴重，各位看客老爺們一定要注意防護！
跟着小瑋，帶你一步一步走進數據結構和爬蟲的世界。
代碼可以在后台回復 PC02 獲取