我们曾经学习过使用Seaborn绘制热力图，不过Seaborn中的热力图不够灵活，也不支持交互。今天，我们学习使用pyecharts来绘制更加强大的动态热力图，在pyecharts中，我们甚至可以绘制日历形式的热力图哦。

注：目前pyecharts在热力图的绘制上有一点小问题（纵轴标签显示问题），暂时还没有更新修复。我目前是临时修改了源码，以确保不影响使用。官方发版修复之后我会采用官方的版本，着急使用的可以购买专栏后私信我来获取修复方式。

一、获取并处理数据

pyecharts简介
说到数据可视化，第一想到的肯定是百度的ECharts。它的英文单词是Enterprise Charts，商业级数据图表，是百度的开源数据可视化工具。但是学习起来不是那么容易，但是我们利用 python 的pyecharts 库，只需几行代码就可以画出很炫的图片。

画图3步骤
第一步：准备数据
第二步：初始化具体类型图表
语法：图片名称 = 图表类型(“图表名称”)
图表类型：

Bar（柱状图/条形图） 
Bar3D（3D 柱状图） 
Boxplot（箱形图） 
EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图） 
Funnel（漏斗图） 
Gauge（仪表盘） 
Geo（地理坐标系） 
Graph（关系图） 
HeatMap（热力图） 
Kline（K线图） 
Line（折线/面积图） 
Line3D（3D 折线图） 
Liquid（水球图） 
Map（地图） 
Parallel（平行坐标系） 
Pie（饼图） 
Polar（极坐标系） 
Radar（雷达图） 
Sankey（桑基图） 
Scatter（散点图） 
Scatter3D（3D 散点图） 
ThemeRiver（主题河流图） 
WordCloud（词云图）
第三步：添加图标属性的数据，图表类型.add()
第四步：把图片保存到本地，格式为html 
语法为：图表类型.render()
pyecharts具体使用
柱状图
from pyecharts import Bar
# 准备数据
label = ["粮面类", "饮料类", "衣服类", "文具类", "酒类", "水果类"]
data = [40, 90, 30, 10, 60, 77]

# 第一步，主标题，副标题
bar = Bar("超市销量", "模拟")
# 设置主题颜色，pyechars自带主题为dark
# bar.use_theme('dark')

# 安装主题插件
# pip install echarts-themes-pypkg
# vintage, macarons, infographic, shine 和 roma 主题
bar.use_theme('macarons')

# 第二步
bar.add("日用品", label, data, is_more_utils=True)

# 第三步，生成html文件，打开后显示柱状图
bar.render()

Bar（柱状图/条形图）

Bar3D（3D 柱状图）

Boxplot（箱形图）

EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）

Funnel（漏斗图）

Gauge（仪表盘）

Geo（地理坐标系）

Graph（关系图）

HeatMap（热力图）

Kline（K线图）

Line（折线/面积图）

Line3D（3D 折线图）

Liquid（水球图）

Map（地图）

Parallel（平行坐标系）

Pie（饼图）

Polar（极坐标系）

Radar（雷达图）

Sankey（桑基图）

Scatter（散点图）

Scatter3D（3D 散点图）

ThemeRiver（主题河流图）

WordCloud（词云图）

第三步：添加图标属性的数据，图表类型.add()

第四步：把图片保存到本地，格式为html

语法为：图表类型.render()

pyecharts具体使用

柱状图

from pyecharts import Bar

# 准备数据

label = ["粮面类", "饮料类", "衣服类", "文具类", "酒类", "水果类"]

data = [40, 90, 30, 10, 60, 77]

# 第一步，主标题，副标题

bar = Bar("超市销量", "模拟")

# 设置主题颜色，pyechars自带主题为dark

# bar.use_theme('dark')

# 安装主题插件

# pip install echarts-themes-pypkg

# vintage, macarons, infographic, shine 和 roma 主题

bar.use_theme('macarons')

# 第二步

bar.add("日用品", label, data, is_more_utils=True)

# 第三步，生成html文件，打开后显示柱状图

bar.render()

词云图
from pyecharts import WordCloud
name = ['Sam S Club', 'Macys', 'Amy Schumer', 'Jurassic World', 'Charter Communications', 'Chick Fil A',
'Planet Fitness', 'Pitch Perfect', 'Express', 'Home', 'Johnny Depp', 'Lena Dunham', 'Lewis Hamilton', 'KXAN',
'Mary Ellen Mark', 'Farrah Abraham', 'Rita Ora', 'Serena Williams', 'NCAA baseball tournament', 'Point Break']
value = [10000, 6181, 4386, 4055, 2467, 2244, 1898, 1484, 1112, 965, 847, 582, 555, 550, 462, 366, 360, 282, 273, 265]
wordCloud = WordCloud(width=1300, height=620)
wordCloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])
wordCloud.show_config()
wordCloud.render()

词云图

from pyecharts import WordCloud

name = ['Sam S Club', 'Macys', 'Amy Schumer', 'Jurassic World', 'Charter Communications', 'Chick Fil A',

'Planet Fitness', 'Pitch Perfect', 'Express', 'Home', 'Johnny Depp', 'Lena Dunham', 'Lewis Hamilton', 'KXAN',

'Mary Ellen Mark', 'Farrah Abraham', 'Rita Ora', 'Serena Williams', 'NCAA baseball tournament', 'Point Break']

value = [10000, 6181, 4386, 4055, 2467, 2244, 1898, 1484, 1112, 965, 847, 582, 555, 550, 462, 366, 360, 282, 273, 265]

wordCloud = WordCloud(width=1300, height=620)

wordCloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])

wordCloud.show_config()

wordCloud.render()

pv图
中国地图在 echarts-countries-pypkg 里。需要这些地图的朋友，可以装 pip 命令行:

$ pip install echarts-countries-pypkg
$ pip install echarts-china-provinces-pypkg
$ pip install echarts-china-cities-pypkg
$ pip install echarts-china-counties-pypkg
$ pip install echarts-china-misc-pypkg


from pyecharts import Map
value = [155, 10, 66, 78, 33, 80, 190, 53, 49.6]
attr = ["福建", "山东", "北京", "上海", "甘肃", "新疆", "河南", "广西", "西藏"]
map = Map("Map 结合 VisualMap 示例", width=800, height=400)
map.add("", attr, value, maptype='china', is_visualmap=True, visual_text_color='#000')
map.show_config()
map.render()