echarts大屏展示數據

1.准備工具

1）echarts

去官網下載鏡像

https://www.echartsjs.com/zh/download.html

在終端進行 pip 安裝

pip install pyecharts-1.7.1-py3-none-any.whl

安裝完成之后，我們測試一下，

from pyecharts import Bar

 報錯了，但是並不是因為我們的安裝有問題，而是版本不同的問題造成的

from pyecharts.charts import Bar

這樣倒入包就沒有問題了

用小段代碼測試一下

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

# V1 版本開始支持鏈式調用
bar = (
    Bar()
    .add_xaxis(["襯衫", "毛衣", "領帶", "褲子", "風衣", "高跟鞋", "襪子"])
    .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="某商場銷售情況"))
)
bar.render()

# 不習慣鏈式調用的開發者依舊可以單獨調用方法
bar = Bar()
bar.add_xaxis(["襯衫", "毛衣", "領帶", "褲子", "風衣", "高跟鞋", "襪子"])
bar.add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
bar.add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商場銷售情況"))
bar.render()

 

 

如果是在pycharm中運行，代碼編譯沒有任何問題，但是也沒有出現我么想要的結果

我們打開juptyer,一個交互式的環境，(ps:建議安裝anaconda)

 

 

 可以看到有結果了，在我們本地也確實生成了render.html，我們打開看一下

去本地找網頁打開不方便，這時交互式的環境優勢就體現出來了，bar.render_notebook()，在我們當前編輯器可以看到結果

我們的echarts就安裝完了。

錯誤解決參考於 https://blog.csdn.net/shaooping/article/details/90316540

示例可參考於 https://github.com/pyecharts/pyecharts/blob/master/README.md

2）vs code

可直接從anaconda中點擊安裝

 

安裝完成之后打開

 

 打開之后，可以把我們的項目或者文件夾拖拽上去，然后我們就可以新建或者刪除文件夾等等。

 

 安裝一些我們需要的小插件，可以搜索關鍵字查詢去安裝

 2.工具准備完成之后，我們可以去學習如何大屏展示數據了

最終的結果：

 

 代碼參考於pink老師

css和js需要自己深入去學習了