很长一段时间在python下出图都是使用matplotlib，其好处就是应用比较广泛，文档很容易找，不过出的图微显丑陋。pyecharts 是百度的echarts基于python的实现，可以很方便的直接在python里进行调用。其出的图相当漂亮。但由于版本原因，一些方法可能和老的版本会有不同。

一、安装

我这里使用的python版本是python3.6，使用pyecharts也是最新的。使用pip安装还是比较简单的。

1$ pip install pyecharts
2$ pip install pyecharts-jupyter-installer

注意，第二个包是为了和jupyter进行集成用的，便于直接在页面上出图。第二个包不装或都调用的参数不对，都会出现如下的报错：

1Javascript error adding output!
2ReferenceError: echarts is not defined
3See your browser Javascript console for more details.

另外国内的地图和之前的版本不同，是进行了单独分离过的，如果需要使用，需要使用如下命令进行安装：

1$ pip install echarts-countries-pypkg
2$ pip install echarts-china-provinces-pypkg
3$ pip install echarts-china-cities-pypkg
4$ pip install echarts-china-counties-pypkg
5$ pip install echarts-china-misc-pypkg
6$ pip install echarts-united-kingdom-pypkg

安装完成后，可以使用pip show pyecharts 查看安装的位置。

二、jupyter运行出图

我这里使用的jupyter直接在页面上调用使用的，测试代码如下：

 1from pyecharts.charts import Bar
 2from pyecharts import options as opts
 3bar = (
 4    Bar()
 5    .add_xaxis(["衬衫", "毛衣", "领带", "裤子", "风衣", "高跟鞋", "袜子"])
 6    .add_yaxis("商家A", [114, 55, 27, 101, 125, 27, 105])
 7    .add_yaxis("商家B", [57, 134, 137, 129, 145, 60, 49])
 8    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="某商场销售情况"))
 9)
10bar.render_notebook()
11#bar.render()  #使用render方法会生成html页面

直接页面上运行后结果如下：

pyecharts
pyecharts

另外如果在jupyter页面上不能出图，除了上面提到的类名称引入不对外，还可能是缺少html5lib包。还需要注意jupter和jupterlab是两个不同的产品，后面这个是jupter的未来版。这个在引入的时候使用的代码是有区别的。具体可以看官方示例。

更多示例代码可以参看：pyecharts-gallery