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数据可视化能够更加直观的将数据的趋势展现出来，而绝大数人对于数据可视化的选择要么是matplotlib或者是seaborn，本文将从比较热门的可视化模块pyecharts入手，向读者介绍一下pyecharts的使用教程
目前pyecharts的版本已经更新到了1.x版本，而旧版本也就是0.5.x版本在语法上和1.x版本有很大的不同，由于旧版本不再维护，因此本文就从新版本的使用开始说起。
柱状图/条形图
当然，读者要是对链式的调用感到不习惯的话也可以，
在工具栏中可以实现一键堆叠柱状图，当然也可以展现出数据中的最大值与最小值
设置窗口滑块，拖动查看柱状图
折线图
其实我们可以在柱状图的工具栏中，点击“切换为折线”将柱状图转换为折线图，当然，我们也可以将折线图还原成柱状图，点击“切换为柱状图”
饼状图
当然我们可以调整成为内外圆环
饼图-玫瑰图
漏斗图
将其标签放在外面，并且倒立
散点图
对散点设置颜色渐变
结束语总的来说，pyecharts在更新过之后，可视化的步骤和之前的相比相差并不大，无非也就是
创建一个实例对象，然后往里面添加数据以及各种配置
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
| 1 | 实例一个具体类型图表的对象 | bar = Bar() |
| 2 | 添加x轴、y轴的具体数据 | bar.add_x/yaxis() |
| 3 | 添加标题等其他配置 | bar.set_global_opts() |
| 4 | 在jupyter notebook中生成图片 | render_notebook() |
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