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python可视化利器:pyecharts
1、前面我们提及 ggplot 在 R 和 Python 中都是数据可视化的利器，在机器学习和数据分析领域得到了广泛的应用。 pyecharts 结合了 Python 和百度开源的 Echarts 工具，基于其交互性和便利性得到了众多开发者的认可。
2、npEcharts的主要作用是使数据可视化变得更加简单方便，尤其是对于那些需要在Python环境下进行数据分析和图表制作的用户。使用npEcharts可以帮助用户更快速地完成数据可视化的任务，大大提升工作效率。
3、pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒， pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图 。
echarts是做什么的?
1、ECharts是一款基于JavaScript的数据可视化图表库，提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。ECharts最初由百度团队开源，并于2018年初捐赠给Apache基金会，成为ASF孵化级项目。
2、Echarts是百度的javascript图表工具，在Web上通过后台提供数据（数据必须格式化好）生成图表（0成本）。帆软报表需要购买，但是绘图更加简单，类似excel绘图，在制作的时候随时可以看到效果，数据处理也类似excel，更加简单。
3、ECharts是一款基于JavaScript的数据可视化库，可以使用各种JavaScript开发工具进行开发。常用的开发工具有：Visual Studio Code：一款轻量级的开源编辑器，支持JavaScript语言、调试和插件扩展。
4、stack顾名思义是堆叠的意思，数据堆叠，同个类目轴上系列配置相同的stack值可以堆叠放置，具体设置可参考ecahrts官网。
echarts有没有组件控制map的缩放的
通过监听 georoam 事件来实现，需要特别注意的是，缩放与拖动需要调用 echartsInstance.getOption（） 来获取完整的option值并做出修改后覆盖原有的option，否则会出现bug。
option里边有个bmap设置其中的zoom为的大小即可设置地图大小。
ECharts图表组件当图表数据过多增设滚动条与Highcharts图表进行比较这一点还是很不错的。
千万数据的前端展现： 通过增量渲染技术（0+），配合各种细致的优化，ECharts 能够展现千万级的数据量。移动端优化： 针对移动端交互做了细致的优化，例如移动端小屏上适于用手指在坐标系中进行缩放、平移。
基于文档说明，能通过事件动态显示tooltip组件： 禁止echarts的默认事件触发 自定义事件响应 。
也可以有另一种配置方式，系列的数据从 dataset 中取：在系列之上，echarts 中各种内容，被抽象为“组件”。
ECharts使用showLoading
通过使用 showLoading（） 与 hideLoading（） ，来进行等待信息的提示。
你可以先不考虑jquery的触发条件，先把自己想要的loading效果给做出来 然后你再在调用jquery的ajax方法之前，显示loading的层。
设置ajax访问后台填充饼图 function setChartPieurl，id var Chart=require#39echarts#39initdocumentgetElementByIdidChartshowLoadingtext #39正在努力的读取数据中#39 var label=var value=。
效果echart自带的效果如图，鼠标覆盖到关系边上时，默认显示source target。修改之后可显示自定义的任何内容。代码额……其实就是上一篇的代码，只不过多了一个tooltip，设置自定义显示名称就是在这里。
v-show结构已经存在，当数据发生变化时，结构并未重新渲染，会出现 echarts 图表未获取到最外层大盒子的宽度而显示一半的情况。原本想着用Vue.nextTick强制初始化，但也没有效果。需求：实现点击图片放大功能。
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