pythonchart

Ⅰ python操作charts生成图表时报集合不能解析，检查了半天不知道哪里出了问题，求教

'data':[i for i in get_all_data('2015.12.26','9成新')] 这里应该带入一个Json吧，你带入一个数组它认不了

Ⅱ python怎么用echarts

echarts如何使用,和后端语言没什么关系。
就是把echarts的JS包导入项目，在JS中直接使用就可以了。
echarts是依赖于jquery的

Ⅲ python pyecharts 多组数据切换问题

# coding=utf-8
from pyecharts import Bar
import random
attr = ["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"]
v1 = [5, 20, 36, 10, 75, 90]
v2 = [10, 25, 8, 60, 20, 80]
bar = Bar("柱状图数据堆叠示例")
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模块怎么安装

直接

下载的模块文件中已经有了模块的文件，有些模块只有一个文件，比如较早版本的BeautifulSoup，有些是一个文件夹，比如新版本BeautifulSoup就是一个叫做bs4的文件夹。

把这些文件直接到你的python路径下的/Lib/site-packages文件夹中，比如C:/Python27/Lib/site-packages。之后就可以在程序里直接引用了：

import BeautifulSoup

或者

from bs4 import BeautifulSoup

这是根据你放置的文件位置不同而决定的。

网上有人说直接放在Lib文件夹中就可以了。的确这样也行，但Lib文件夹中都是自带的模块，看一下就会发现我们用过的random、re等模块的代码文件。而外部模块一般放在site-packages文件夹中。

2.

setup.py

很多模块里都附带了setup.py文件，有同学直接双击了，然后发现没有用。

它的使用方法是从命令行去到setup.py所在的路径下，运行

python setup.py install

仔细看一下安装时输出的信息可以发现，在线学习这个命令做的事情其实也就是帮你把模块的代码到site-packages文件夹。

3.

setuptools

使用setuptools可以直接根据模块名称来自动下载安装，不需要自己再去寻找模块的安装文件。不过在使用之前，你得先安装setuptools自身。

windows平台的32位python，可以直接下载setuptools的exe文件安装。（去搜索setuptools windows可以找到，我也上传了一份在论坛本帖后面）

Linux用户可以从包管理器中安装，比如ubuntu：

apt-get install python-setuptools

windows平台64位python得用ez_setup.py进行安装（文件我也上传了）。这种方式也适用于所有平台。

Ⅳ 求Python可视化大神，关于pyecharts的

在word中插入文本框而不要图形，可以这么做
打开word，插入文本框，
然后选中文本框，单击格式菜单上的形状轮廓按钮，如图
在形状轮廓中选中边框颜色，删除里面的文字，文本框就出现了，如图

Ⅵ python 的dash和pycharts哪个好

我理解你是想问Plotly的dash和pychart的对比吧。
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来读取数据的话，用dash比较好。
Pychart 也是一个轻量级的python图形库，支持线状图、柱状图、饼状图、范围图，以及Encapsulated Postscript, PDF, PNG, SVG 等多种格式。图表外观朴素不花哨，已经够用了。
我觉得如果是专业应用的话，考虑用dash比较好一些，pychart的话可以平常简单应用的场景使用。

Ⅶ 求助一个关于pyecharts的问题

官方文档不是说了吗，render（）函数执行后会在根目录下（和这个.py文件相同的目录）生成一个 render.html 的文件，用浏览器打开，想直接保存图片可以用pyecharts-snapshot插件
编译器的话我目前在用sublime text3（准确讲是文本编辑器），csdn,知乎，简书都有人写教程，也有人说vs code不错，不过我没用过，编写大型项目就pycharm

Ⅷ python出的甘特图能改字体吗

能。
点击文件下方的快捷健，把甘特图改变为任务工作表，右边的甘特图就不显示了。还可以切换为其它显示方式。
甘特图（Ganttchart）又称为横道图、条状图(Barchart)。其通过条状图来显示项目、进度和其他时间相关的系统进展的内在关系随着时间进展的情况。以提出者亨利·劳伦斯·甘特（HenryLaurenceGantt）先生的名字命名。

Ⅸ python pyecharts怎么显示

echarts是什么？下面是来自官方的介绍：
ECharts，缩写来自Enterprise Charts，商业级数据图表，一个纯Javascript的图表库，可以流畅的运行在PC和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等），底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender，提供直观，生动，可交互，可高度个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验，赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。
支持折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、K线图、饼图（环形图）、雷达图（填充雷达图）、和弦图、力导向布局图、地图、仪表盘、漏斗图、事件河流图等12类图表，同时提供标题，详情气泡、图例、值域、数据区域、时间轴、工具箱等7个可交互组件，支持多图表、组件的联动和混搭展现。
作为网络开源的工具，个人觉得这个是难得的良心之作，哈哈哈。
用法
使用echarts还是需要一定的前端知识，这里介绍一个python包–pyecharts，利用几行代码轻松生成echarts风格的图表。
安装
pip install pyecharts12

实例
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()