包含python使用render的詞條

本文目錄一覽：

• 1、Python的pyecharts中，render()路徑的問題
• 2、怎麼用python完成maya里的渲染設置
• 3、python使用Flask框架獲取用戶IP地址的方法
• 4、如何開始使用PyCharm，並擁有一個高效的Python IDE
• 5、python可視化神器——pyecharts庫

Python的pyecharts中，render()路徑的問題

可以的，只要把字符串拼接起來就行，可以使用

imgname=’詞雲’

wordcloud.render(imgname+’.html’)

來在根目錄下生成”詞雲.html”文件

怎麼用python完成maya里的渲染設置

如果是一個文件中的多個鏡頭，那麼你可以在渲染設置的時候，添加多個攝像機

在渲染設置下面，有個選擇渲染相機下拉框，打開下拉框，選擇最後一個添加攝像機，這個時候就會多出來一個相機選項，然後再次選擇添加攝像機，物體你場景中有4個攝像機，那麼你只要在選擇相機下拉框裡面執行三次添加相機，然後就有4個相機選擇，每個選擇下拉框選擇你需要渲染的相機就可以了，這個時候保存，然後批渲染，就可以同時渲染四個攝像機了

如果是多個文件，你只要在百度一下“maya BatchRender.bat“或者”maya render.bat”就能找到很多後期多個文件批渲染的mel，和相關教程，你可以試試看！

python使用Flask框架獲取用戶IP地址的方法

主要介紹了python使用Flask框架獲取用戶IP地址的方法,實例分析了Python使用Flask框架remote_addr獲取IP的`技巧,非常具有實用價值,需要的朋友可以參考下。

下面的代碼包含了html頁面和python代碼，非常詳細，如果你正使用Flask，也可以學習一下最基本的Flask使用方法。

python代碼如下：

?

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

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13

from flask import Flask, render_template, request

# Initialize the Flask application

app = Flask(__name__)

# Default route, print user’s IP

@app.route(‘/’)

def index():

ip = request.remote_addr

return render_template(‘index.html’, user_ip=ip)

if __name__ == ‘__main__’:

app.run(

host=”0.0.0.0″,

port=int(“80”)

)

html代碼如下：

?

1

2

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5

6

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!DOCTYPE html

html lang=”en”

head

link href=”bootstrap/3.0.0/css/bootstrap.min.css”

rel=”stylesheet”

/head

body

p class=”container”

p class=”header”

h3 class=”text-muted”How To Get The IP Address Of The User/h3

/p

hr/

p

You IP address is: strong{{user_ip}}/strong

p class=”header”

h3 class=”text-muted”Code to retrieve the IP/h3

/p

hr/

pre

from flask import Flask, render_template, request

# Initialize the Flask application

app = Flask(__name__)

# Default route, print user’s IP

@app.route(‘/’)

def index():

ip = request.remote_addr

return render_template(‘index.html’, user_ip=ip)

/pre

/p

/p

/body

/html

希望本文所述對大家的Python程序設計有所幫助。

如何開始使用PyCharm，並擁有一個高效的Python IDE

如何開始使用PyCharm，並擁有一個高效的Python IDE

編輯器與IDE之間的辯論正變得老舊和無聊，因為這是一個zero sum game（零和遊戲或者叫零和博弈，表示所有博弈方的利益之和為零或一個常數，即一方有所得，其他方必有所失。）

我已經使用Emacs長達15年了，我使用它閱讀我的郵件，瀏覽網頁，製作咖啡（我們不能做所有的事情嗎？）但是，今天我發現，通過在工作上使用合適的工具，能夠變得更加高效。

強大的編輯器，如Emacs和Vim太棒了。我發現令人費解的是有些編輯器或IDE進行基本操作的時候，如搜索和替換非常笨重，而Vim的和Emacs操作起來恰到好處。

然而，搜索注入“將Vim作為一個Python IDE”或者“將Emacs作為一個Python

IDE”，都會返回成千上萬的鏈接，這表明人們想要這樣的一些功能，如智能完成，代碼導航和項目支持等等。為了給你一點數據，我最熱門的帖子之一就是如何配置Emacs作為一個Python

IDE，即使到今天已經過了三年。

PyCharm是最流行的Python

IDE之一，因為它具有強大的功能。在這篇文章中，我將展示如何開始使用PyCharm，並很快具備一個高效的Python開發環境。我使用Mac上的PyCharm3.0.2專業版（他們有一個開源版本以及）上。我使用的是大量修改了默認按鍵的鍵盤映射（也有Emacs和Vim鍵盤映射表）。我建議你參考官方的Mac和Windows/

Linux的默認快捷鍵。

初步使用

當您第一次啟動PyCharm的時候，他會問你要使用的鍵盤布局和主題。我不喜歡它的Emacs鍵盤映射，所以我用的是默認的Mac OS X鍵盤映射並且自定義了我想要的快捷方式：

如果這是你第一次使用PyCharm，並沒有什麼配置可以導入的。你可能會想在歡迎屏幕中點擊“配置”，設置一些基本的配置：

我喜歡顯示出行號和方法分隔符（Editor→Appearance→Show method separators, Show line numbers）：

另外，我喜歡Solarized主題。我遵循指示安裝了它，並選擇它作為編輯器的默認主題→顏色和字體。 淺色版的Solarized

IntelliJ有一些奇怪的顏色選擇（例如，它採用灰色為默認的文本，而不是更清晰的黑色），所以我在編輯器上進行了修改→Colors

Fonts→General。我的建議是不要害怕修改顏色為你自己喜歡的。你可以導出你的配置，以防你需要重新安裝PyCharm。

相比於別的一些IDE，我覺得PyCharm在視覺上的效果上非常乾淨，如果你想要一個更簡潔的用戶界面，您可以隱藏工具欄，工具按鈕，導航欄和狀態欄（在視圖菜單上）：

Virtualenv和Python解釋器

您可以創建新的項目文件→File→New Project or open an existing project

withFile→Open Directory。

PyCharm支持多種類型的Python項目，如Django，Flask等等。在這裡，我將創建一個簡單的項目，以測試pyquery庫（我會選擇“Empty

project”）。

你需要告訴PyCharm你想用哪個Python解釋器，因為它可以使用不同的解釋器對於不同的項目。它將利用這些信息來索引的所有可用的庫。一個好的做法是對於每個項目建立一個virtualenv。您可以使用一個已經存在的virtualenv或從PyCharm創建一個新的（Settings→Project

Interpreter→Python Interpreters）。

對於這個項目，我將創建一個新的virtualenv並使其用於所有的項目：

您可以快速搜索，閱讀說明，並從PyCharm安裝軟件包。沒有什麼是你在在終端上不能做的，但它能夠使你無需離開IDE，更加方便地夠搜索包。

一些軟件包可能需要安裝一段時間，特別是如果他們需要進行編譯。 PyCharm運行安裝過程是在後台，你可以通過單擊狀態欄看到正在發生的事情：

正如我們所看到的，它不僅安裝pyquery報，所依賴的包，如lxml也一併安裝（正如我們所期望的）：

快捷鍵

PyCharm是沒有Vim的，但你也可以只靠鍵盤做很多事情。您可以將快捷方式設置到幾十個（如果不是數百個）快捷動作在Settings→Keymap。我修改了相當多的默認鍵盤映射，因為我喜歡有像Control-a,

Control-e, Control-k,and

Control-y那樣的快捷鍵，而這幾個快捷鍵在默認情況下多用於文本框，並沒有設置默認在“Mac OS

X”的鍵盤映射。您還可以定義鼠標快捷鍵。舉例來說，我使用Option-Click來改變快速文檔。如果你是一個Vim的用戶，您可能希望嘗試一下IdeaVim，一個Vim的仿真器插件。我聽說過這個好東西，但我沒有機會去嘗試它。

我用的是Dvorak keyboard layout，但煩人的是，一但用到不對的快捷鍵就會有bug。有人反映了這個問題，French Canadian and German layouts也有這個問題。這意味着我必須重新綁定不少的快捷方式來避免這個問題。

PyCharm使用功能鍵，如F1和F2等很多。正如你可能知道的，在Mac上，頂部的按鍵多作為默認“多媒體”鍵，並通過按下Fn鍵的來生效。我們可以在System Preferences→Keyboard交換這種方式。

我希望能夠控制音量和改變亮度，而不需要使用Fn鍵，但我也喜歡使用功能鍵，而無需觸碰較遠的Fn鍵（我很懶惰，我能說什麼？）。我用Palua在“多媒體”和功能鍵之間切換。你可以用全局鍵切換，也可以配置Palua在使用特定應用程序時，自動切換。我為所有應用程序使用多媒體鍵的（默認值），並配置Palua為Xcode和PyCharm使用功能鍵。

外部編輯器

PyCharm可以啟動任何外部工具，所以我將其配置用Emacs來打開當前文件。當你想要利用你喜歡的編輯器（Emacs，Vim，TextMate等等）做一些快速編輯，這非常有用。

進入Settings→External Tools，確保“Open console”未選中，將路徑插入程序，參數（在這種情況下，我們可以用FilePath來得到完整的文件名）和工作目錄（ProjectFileDir/ FileRelativeDir /）。

你可以把它分配給一個快捷方式：

現在它可以從菜單欄獲得。

運行代碼和REPL

PyCharm有很多方式來讓我們運行代碼。我們可以用古老的print 函數（或聲明語句，這取決於你的Python版本），在REPL導入代碼，發送代碼到控制台，使用調試器，或在終端上使用IPython。

打印輸出

使用打印來顯示值是一個有用的並被廣泛使用的技術，但是如果不小心使用的話，它可能會導致混亂的代碼。

如果該文件已被選中運行，我們可以通過單擊“play”按鈕或Control-R來開始。

如果沒有選擇文件來運行，會從上下文菜單中選擇一個文件，用Control-Option-R或右擊來運行她。 PyCharm會記住你的選擇，下一次你可以繼續使用Control-R。這聽起來很複雜，但它其實非常簡單。檢查手冊，以便了解更多的信息。

控制台和REPL

我最喜歡的方法是在REPL運行代碼。您可以在PyCharm的工具欄中打開一個Python控制台，Tools→Run Python

Console（我已經分配到Control-C）。它會使用IPython（如果可用）（我建議你在virtualenv內安裝IPython），並將當前文件的路徑添加到Python的路徑。在控制台上，你可以像往常一樣導入你要來執行的功能。

在控制台中補全功能仍然可用：

我們可以像平時一樣正常使用已經導入的函數，並且可以利用⌘–4輕鬆切換控制台的可視性。

在控制台執行所選擇的代碼

如果我想運行的代碼是多了幾個單行，並沒有編寫正式的單元測試（例如，可能我玩的是數據）我可以將它保存在一個臨時文件。我們可以選擇我們想要運行的代碼（通常我只需要利用⌘-A選擇整個文件），並選擇從上下文菜單中選擇“Execute

Selection in Console”（或者，更好的方式，使用鍵盤快捷鍵）。 [我省略了一些菜單項中的截圖以使文章短一些。

在下面的例子中，標題變量在控制台中可用，因為我們在控制台中選擇整個臨時文件來執行：

宏

如果我們可以在一個操作中發送整個文件到控制台，那就太好了。幸運的是，我們可以記錄一個宏。選擇Select

Edit→Macros→Start Macro Recording and performthe operations as

before（選擇整個文件，發送到控制台，切換到控制台）。正如你所看到的，我的宏只有四個動作（我按向下箭頭鍵取消選擇）：

當您錄製的宏已經在宏菜單，你可以分配給它快捷方式（我使用Control-C Control-E，但由於某些原因PyCharm只顯示兩個快捷方式的一半）。

調試

很多人喜歡使用調試器來檢查數據。即使我喜歡使用REPL，有時調試程序更有效，在檢驗複雜的對象時尤其如此。

PyCharm不允許你在一個空行設置一個斷點，因此，在這短短的例子，我不得不添加一個額外的行（我使用print函數，但我本可以使用pass），因為我想要調試停止在設置的headlines變量後。在真正的代碼中，很少有這個必要。

IPyhton

最後，利用IPython來運行外部終端並使用一些功能，比如％run和自動重載沒有任何不妥。

搜尋命令

這很容易變得不知所措，因為有這麼多的命令。如果您在Mac上使用PyCharm，你可以像往常一樣使用Help→Search，或者您可以在任何平台上使用Help→Find

Action。它可以讓你搜索任何PyCharm命令，包括不能從菜單中獲得的。

（Emacs的使用者會注意到這有點類似於Emacs的M-X）。這是非常有用和強大的功能，我一直使用它。

代碼補全

代碼補全功能在PyCharm上是一流的。默認情況下PyCharm會在你輸入的時候給出建議：

由於此功能可有點耗電，你可以通過選擇File→Power Save Mode來禁用它。您仍然可以通過Control-Space顯式使用這一功能。

在輸入的時候，您可以通過鍵入一個子串來縮小建議列表：

或者，您可以鍵入CammelCaseClasses或function_names_with_underscores的第一個字母：

如果您鍵入Ctrl-Space一次，PyCharm將嘗試列出最相關的項目：

如果你再次鍵入Control-Space，將列出它所知道的每一個名字。這可能是壓倒性的，但要注意，它列出了沒有導入的文件 bar.py中的函數name_of_mother。

但往往你只是想補全在打開的緩衝區中的一個局部變量的名稱。很久以前可以在Emacs和Vim實現這一功能，二現在也可以在PyCharm上實現。手冊將其稱為Hippie

Completion，但實際的命令名稱（即，你會發現在Find Action的那個名字）是“Cyclic Expand

Word”，並且在我的測試中，它甚至對文檔字符串有效。

代碼補全可能無法在某些情況下工作，比如當一個庫沒有類型提示。這個StackOverflow頁面建議在PDB中設置斷點並用dir列出所有可能的屬性。一個類似的解決方案是在PyCharm創建斷點，並執行一條表達式——通過在調試工具欄點擊最後一個圖標（或使用適當的鍵盤快捷鍵）。在這種情況下，我計算的表達式是“dir（r）”。

訪問文檔

PyCharm有三種方式可以訪問文檔：快速定義，快速文檔，外部文檔，以及參數信息。您可以從查看菜單或者從各自的快捷方式去訪問它們。

快速定義將顯示整個定義的符號（類，方法，功能等）的（廢話！），當然也包括文檔。如果你只是想快速瀏覽一下的定義，而跳躍到它是很有用的。

快速文檔將顯示符號的文檔和簽名。

最後，外部文檔，以及參數信息是非常簡單的。第一個在默認瀏覽器中打開文檔，第二個給出了一個函數或方法（例如快速查詢關鍵字參數的名稱是很有用）參數信息。

外部文檔工作外適用於Python（當然），PyQt4，PySide，GTK，WX，numpy，SciPy，和kivy，並且您可以為外部文檔添加路徑，在Settings→Python External Documentation中設置。

代碼質量

當你在打字的時候，PyCharm會檢查你的代碼是否符合PEP8。它會讓你知道，你是否有太多的空格或空行等等。如果你願意，你可以配置PyCharm運行pylint作為外部工具。

在源代碼找到自己的方式

當你掌握了它的導航命令時，PyCharm開始變得強大起來。它可以跳轉到類，函數等等。在Mac上你可以利用⌘-B或者⌘-Click跳轉到類，方法，函數，變量的定義，同樣在Windows和Linux上使用 或Ctrl-B或者Ctrl-Click。

導航到類，文件或符號的機制幾乎是一樣的。在你輸入一個字符串的時候，你將看到一個對話框，包括你當前項目以外的項目，同市匹配過濾的結果。轉至導航菜單或使用相應的鍵盤快捷鍵：

這是一個類定義典型的對話框：

你可以輸入名稱的一部分，包括文件擴展名。舉例來說，如果你想打開Django項目的一個JavaScript文件是，但又不記得它的名字，你可以搜索“.js”。

這些功能使我們能夠非常快速地瀏覽源代碼。假設我們正在研究Django的源代碼，我們希望看到的是功能實現的過程。我們不知道它的定義，所以我們去Navigate→Symbo（⌥-⌘-O），輸入“render”，並選擇第一個選項（我們可以看到它在django.shortcuts定義）。如果我們隱藏了導航欄，我們可以使用Navigate→Jump到導航欄（⌘-↑），快速顯示它並查看該文件定位（django→django→shortcuts.py）：

有時在去掉你並不感興趣的那部分東西之後，代碼補全的效率會更高。在下面的例子中，我刪除相關的JavaScript的結果，得到了一個更加簡潔的列表：

PyCharm可以讓你摺疊塊，如類，方法和函數，但你可以創建自己的可摺疊的區域。當涉及到成組的一些東西時，就很有用（類，方法，函數等）。這些模塊可以摺疊的話，會使我們能夠專註於代碼的特定區域。你可以通過Navigate→Custom

Region或使用相應的鍵盤快捷鍵來顯示列表文件中的所有區域。遺憾的是有沒有辦法在一個工程中列出所有區域。

單元測試

在我們可以運行測試文件之前，我們需要添加一個新的運行/調試配置。我們去Run→Edit Configurations，然後點擊在左上角的加號按鈕。然後，我們選擇“Python tests”，開始測試。在這個例子中，我將使用單元測試：

最後，我們需要添加這些測試的文件夾，並選擇正確的Python解釋器：

現在就像我們運行代碼一樣，我們可以運行我們的測試：通過點擊工具欄或者選擇Run→Run（Control-⌥-R）。這將打開一個對話框，你可以在對話框中選擇你想要運行的代碼（你可以運行別的）。您可以進行所有測試或僅測試光標。

當你運行測試是，PyCharm會記住你最後的選擇，這樣你就可以利用Control-R來重複測試。這非常有用，如果你解決了一個特定的測試情況，並希望多次運行它，但不運行其他測試。你並不需要定位到你想要運行的測試文件;你可以從任意文件中運行測試。您可以通過選擇Navigate→Test（或相應的熱鍵）完成代碼的測試。

處理多個文件

正如你看到的那樣，PyCharm為每一個文件使用一個標籤

要切換到標籤，我們可以使用命令選擇下一個標籤或者選擇上一個標籤。默認快捷鍵是Control-→ 和Control-←，但OS X使用這些按鍵，讓我重新綁定它們至Control-⌘-N

和Control-⌘-P（在終端我使用同樣的快捷方式切換標籤頁）。

一個更直接的方法選定標籤就是使用Navigate→File，或者View→Recent Files（⌘-E）和View→Recently

Changed

Files（⇧-⌘-E）。最後兩個命令將顯示文件，你可以通過輸入子串來縮小選擇範圍。在下面的例子中，我只需要輸入“⌘-E”，“S”，“ENTER”鍵進入scratch.py文件的標籤：

多窗口

PyCharm支持多窗口，雖然不如Emacs中那麼優秀，但也足夠用了。

在默認情況下沒有已分配的快捷方式來處理分割窗口，所以你必須自己做。這些是我用的快捷鍵：

垂直分割，Control-S

水平分割，Control-H

非剖分，Control-C Control-U

非剖分所有，Control-C Control-A

轉到下一個分離器，Control -C Control -N

轉到上一頁分離器，Control -C Control -P

移動到相對組，Control -C Control –M

再有兩個窗格的情況下拖動標籤比較方便。

總結

PyCharm可以為我們做很多事情。我們看到了如何使用virtualenv，定義快捷鍵，使用外部編輯器，運行代碼，定義宏，找到查找操作命令，可以高效地進行代碼完成，訪問文檔，瀏覽源代碼，運行單元測試，並處理多個文件和分割的窗口。

而這些只是表面文章。我們還沒有談論編輯，版本控制，插件，調試（本地和遠程），模板，使用捆綁的TextMate，網絡開發等等更多的功能。

我建議你檢查PyCharm的官方文檔，包括快速入門指南和在線幫助。此外，Andrew Brookins從Vim用戶的角度寫了一片很好的PyCharm評論。我推薦你去閱讀一下，即使你不使用Vim。

python可視化神器——pyecharts庫

無意中從今日頭條中看到的一篇文章，可以生成簡單的圖表。據說一些大數據開發們也是經常用類似的圖表庫，畢竟有現成的，改造下就行，誰會去自己造輪子呢。

pyecharts是什麼？

pyecharts 是一個用於生成 Echarts 圖表的類庫。Echarts 是百度開源的一個數據可視化 JS 庫。用 Echarts 生成的圖可視化效果非常棒， pyecharts 是為了與 Python 進行對接，方便在 Python 中直接使用數據生成圖 。使用pyecharts可以生成獨立的網頁，也可以在flask、django中集成使用。

安裝很簡單：pip install pyecharts

如需使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，只需要調用自身實例即可，同時兼容 Python2 和 Python3 的 Jupyter Notebook 環境。所有圖表均可正常顯示，與瀏覽器一致的交互體驗，簡直不要太強大。

參考自pyecharts官方文檔:

首先開始來繪製你的第一個圖表

使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，只需要調用自身實例即可

add() 主要方法，用於添加圖表的數據和設置各種配置項

render() 默認將會在根目錄下生成一個 render.html 的文件，文件用瀏覽器打開。

使用主題

自 0.5.2+ 起，pyecharts 支持更換主體色系

使用 pyecharts-snapshot 插件

如果想直接將圖片保存為 png, pdf, gif 格式的文件，可以使用 pyecharts-snapshot。使用該插件請確保你的系統上已經安裝了 Nodejs 環境。

安裝 phantomjs $ npm install -g phantomjs-prebuilt

安裝 pyecharts-snapshot $ pip install pyecharts-snapshot

調用 render 方法 bar.render(path=’snapshot.png’) 文件結尾可以為 svg/jpeg/png/pdf/gif。請注意，svg 文件需要你在初始化 bar 的時候設置 renderer=’svg’。

圖形繪製過程

基本上所有的圖表類型都是這樣繪製的：

chart_name = Type() 初始化具體類型圖表。

add() 添加數據及配置項。

render() 生成本地文件（html/svg/jpeg/png/pdf/gif）。

add() 數據一般為兩個列表（長度一致）。如果你的數據是字典或者是帶元組的字典。可利用 cast() 方法轉換。

多次顯示圖表

從 v0.4.0+ 開始，pyecharts 重構了渲染的內部邏輯，改善效率。推薦使用以下方式顯示多個圖表。如果使是 Numpy 或者 Pandas，可以參考這個示例

當然你也可以採用更加酷炫的方式，使用 Jupyter Notebook 來展示圖表，matplotlib 有的，pyecharts 也會有的

Note： 從 v0.1.9.2 版本開始，廢棄 render_notebook() 方法，現已採用更加  pythonic  的做法。直接調用本身實例就可以了。

比如這樣

還有這樣

如果使用的是自定義類，直接調用自定義類示例即可

圖表配置

圖形初始化

通用配置項

xyAxis：平面直角坐標系中的 x、y 軸。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)

dataZoom：dataZoom 組件 用於區域縮放，從而能自由關注細節的數據信息，或者概覽數據整體，或者去除離群點的影響。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)

legend：圖例組件。圖例組件展現了不同系列的標記(symbol)，顏色和名字。可以通過點擊圖例控制哪些系列不顯示。

label：圖形上的文本標籤，可用於說明圖形的一些數據信息，比如值，名稱等。

lineStyle：帶線圖形的線的風格選項(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)

grid3D：3D笛卡爾坐標系組配置項，適用於 3D 圖形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)

axis3D：3D 笛卡爾坐標系 X，Y，Z 軸配置項，適用於 3D 圖形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)

visualMap：是視覺映射組件，用於進行『視覺編碼』，也就是將數據映射到視覺元素（視覺通道）

markLinemarkPoint：圖形標記組件，用於標記指定的特殊數據，有標記線和標記點兩種。（Bar、Line、Kline）

tooltip：提示框組件，用於移動或點擊鼠標時彈出數據內容

toolbox：右側實用工具箱

圖表詳細

Bar（柱狀圖/條形圖）

Bar3D（3D 柱狀圖）

Boxplot（箱形圖）

EffectScatter（帶有漣漪特效動畫的散點圖）

Funnel（漏斗圖）

Gauge（儀錶盤）

Geo（地理坐標系）

GeoLines（地理坐標系線圖）

Graph（關係圖）

HeatMap（熱力圖）

Kline/Candlestick（K線圖）

Line（折線/面積圖）

Line3D（3D 折線圖）

Liquid（水球圖）

Map（地圖）

Parallel（平行坐標系）

Pie（餅圖）

Polar（極坐標系）

Radar（雷達圖）

Sankey（桑基圖）

Scatter（散點圖）

Scatter3D（3D 散點圖）

ThemeRiver（主題河流圖）

TreeMap（矩形樹圖）

WordCloud（詞雲圖）

用戶自定義

Grid 類：並行顯示多張圖

Overlap 類：結合不同類型圖表疊加畫在同張圖上

Page 類：同一網頁按順序展示多圖

Timeline 類：提供時間線輪播多張圖

統一風格

註：pyecharts v0.3.2以後，pyecharts 將不再自帶地圖 js 文件。如用戶需要用到地圖圖表，可自行安裝對應的地圖文件包。

地圖文件被分成了三個 Python 包，分別為：

全球國家地圖:

echarts-countries-pypkg

中國省級地圖:

echarts-china-provinces-pypkg

中國市級地圖:

echarts-china-cities-pypkg

直接使用python的pip安裝

但是這裡大家一定要注意，安裝完地圖包以後一定要重啟jupyter notebook，不然是無法顯示地圖的。

顯示如下：

總得來說，這是一個非常強大的可視化庫，既可以集成在flask、Django開發中，也可以在做數據分析的時候單獨使用，實在是居家旅行的必備神器啊