pythonchart
Ⅰ python操作charts生成圖表時報集合不能解析，檢查了半天不知道哪裡出了問題，求教
'data':[i for i in get_all_data('2015.12.26','9成新')] 這里應該帶入一個Json吧，你帶入一個數組它認不了
Ⅱ python怎麼用echarts
echarts如何使用,和後端語言沒什麼關系。
就是把echarts的JS包導入項目，在JS中直接使用就可以了。
echarts是依賴於jquery的
Ⅲ python pyecharts 多組數據切換問題
# coding=utf-8
from pyecharts import Bar
import random
attr = ["襯衫", "羊毛衫", "雪紡衫", "褲子", "高跟鞋", "襪子"]
v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
bar = Bar("柱狀圖數據堆疊示例")
bar.add("商家A", attr, v1, mark_point=["average"], is_stack=True)
bar.add("商家B", attr, v2, mark_line=["min", "max"], is_stack=True)
bar.render("bar.html")
Ⅳ ubuntu中python echarts模塊怎麼安裝
直接
下載的模塊文件中已經有了模塊的文件，有些模塊只有一個文件，比如較早版本的BeautifulSoup，有些是一個文件夾，比如新版本BeautifulSoup就是一個叫做bs4的文件夾。
把這些文件直接到你的python路徑下的/Lib/site-packages文件夾中，比如C:/Python27/Lib/site-packages。之後就可以在程序里直接引用了：
import BeautifulSoup
或者
from bs4 import BeautifulSoup
這是根據你放置的文件位置不同而決定的。
網上有人說直接放在Lib文件夾中就可以了。的確這樣也行，但Lib文件夾中都是自帶的模塊，看一下就會發現我們用過的random、re等模塊的代碼文件。而外部模塊一般放在site-packages文件夾中。
2.
setup.py
很多模塊里都附帶了setup.py文件，有同學直接雙擊了，然後發現沒有用。
它的使用方法是從命令行去到setup.py所在的路徑下，運行
python setup.py install
仔細看一下安裝時輸出的信息可以發現，在線學習這個命令做的事情其實也就是幫你把模塊的代碼到site-packages文件夾。
3.
setuptools
使用setuptools可以直接根據模塊名稱來自動下載安裝，不需要自己再去尋找模塊的安裝文件。不過在使用之前，你得先安裝setuptools自身。
windows平台的32位python，可以直接下載setuptools的exe文件安裝。（去搜索setuptools windows可以找到，我也上傳了一份在論壇本帖後面）
Linux用戶可以從包管理器中安裝，比如ubuntu：
apt-get install python-setuptools
windows平台64位python得用ez_setup.py進行安裝（文件我也上傳了）。這種方式也適用於所有平台。
Ⅳ 求Python可視化大神，關於pyecharts的
在word中插入文本框而不要圖形，可以這么做
打開word，插入文本框，
然後選中文本框，單擊格式菜單上的形狀輪廓按鈕，如圖
在形狀輪廓中選中邊框顏色，刪除裡面的文字，文本框就出現了，如圖
Ⅵ python 的dash和pycharts哪個好
我理解你是想問Plotly的dash和pychart的對比吧。
Plotly』s 『Dash』 functionality allows you to use Python to build rich analytic web apps to work with your platform。Plotly is great for Data Analysts and Data Scientists. But will also be suitable for users of mixed abilities.
如果你需要使用SQL來讀取數據的話，用dash比較好。
Pychart 也是一個輕量級的python圖形庫，支持線狀圖、柱狀圖、餅狀圖、范圍圖，以及Encapsulated Postscript, PDF, PNG, SVG 等多種格式。圖表外觀樸素不花哨，已經夠用了。
我覺得如果是專業應用的話，考慮用dash比較好一些，pychart的話可以平常簡單應用的場景使用。
Ⅶ 求助一個關於pyecharts的問題
官方文檔不是說了嗎，render（）函數執行後會在根目錄下（和這個.py文件相同的目錄）生成一個 render.html 的文件，用瀏覽器打開，想直接保存圖片可以用pyecharts-snapshot插件
編譯器的話我目前在用sublime text3（准確講是文本編輯器），csdn,知乎，簡書都有人寫教程，也有人說vs code不錯，不過我沒用過，編寫大型項目就pycharm
Ⅷ python出的甘特圖能改字體嗎
能。
點擊文件下方的快捷健，把甘特圖改變為任務工作表，右邊的甘特圖就不顯示了。還可以切換為其它顯示方式。
甘特圖（Ganttchart）又稱為橫道圖、條狀圖(Barchart)。其通過條狀圖來顯示項目、進度和其他時間相關的系統進展的內在關系隨著時間進展的情況。以提出者亨利·勞倫斯·甘特（HenryLaurenceGantt）先生的名字命名。
Ⅸ python pyecharts怎麼顯示
echarts是什麼？下面是來自官方的介紹：
ECharts，縮寫來自Enterprise Charts，商業級數據圖表，一個純Javascript的圖表庫，可以流暢的運行在PC和移動設備上，兼容當前絕大部分瀏覽器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等），底層依賴輕量級的Canvas類庫ZRender，提供直觀，生動，可交互，可高度個性化定製的數據可視化圖表。創新的拖拽重計算、數據視圖、值域漫遊等特性大大增強了用戶體驗，賦予了用戶對數據進行挖掘、整合的能力。
支持折線圖（區域圖）、柱狀圖（條狀圖）、散點圖（氣泡圖）、K線圖、餅圖（環形圖）、雷達圖（填充雷達圖）、和弦圖、力導向布局圖、地圖、儀表盤、漏斗圖、事件河流圖等12類圖表，同時提供標題，詳情氣泡、圖例、值域、數據區域、時間軸、工具箱等7個可交互組件，支持多圖表、組件的聯動和混搭展現。
作為網路開源的工具，個人覺得這個是難得的良心之作，哈哈哈。
用法
使用echarts還是需要一定的前端知識，這里介紹一個python包–pyecharts，利用幾行代碼輕松生成echarts風格的圖表。
安裝
pip install pyecharts12
實例
from pyecharts import Bar
attr = ["{}month".format(i) for i in range(1, 13)]
attr = ["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]
v1 = [2.0, 4.9, 7.0, 23.2, 25.6, 76.7, 135.6, 162.2, 32.6, 20.0, 6.4, 3.3]
v2 = [2.6, 5.9, 9.0, 26.4, 28.7, 70.7, 175.6, 182.2, 48.7, 18.8, 6.0, 2.3]
bar = Bar("Bar chart", "precipitation and evaporation one year")
bar.add("precipitation", attr, v1, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
bar.add("evaporation", attr, v2, mark_line=["average"], mark_point=["max", "min"])
bar.render()