Pyecharts 教程（2026 超详版）

Pyecharts 是什么？

之前介绍的 Matplotlib 和 Seaborn，都是使用弹框或嵌入 Jupyter Notebook 的方式来显示一张图表。但在实际开发中，很多时候我们需要在网站后台中实现数据可视化，此时使用 Matplotlib 和 Seaborn 就无法实现了。

在 Web 开发中，Python 最好的一个可视化库是 Pyecharts。Pyecharts 是一个非常强大的库，除了提供丰富的图表之外，还具备强大的交互功能，并且可以结合 Flask、Django、Sanic、Tornado 等 Web 框架来一起使用，非常的方便。

对于 Pyecharts 来说，有以下 2 点需要特别跟大家说明一下的。

• 对于日常工作中的可视化来说，我们首选还是使用 Seaborn 来实现。而在 Web 开发中，我们再去选择使用 Pyecharts。
• Pyecharts 会不断更新版本，个别语法可能会有一点变化。不过大多数基础语法不会改变的，这个小伙伴们不用太担心。

Pyecharts 的使用

由于 Pyecharts 是第三方库，所以我们需要手动安装才能使用。在终端窗口中，输入下面命令，然后按下 Enter 键就可以自动安装了。

pip install pyecharts

在实际开发中，一般推荐 Pyecharts 结合 Pandas 一起使用，所以我们也要引入 Pandas 库。其中 Pandas 用于读取文件和处理数据，Pyecharts 用于实现数据可视化。

语法：

import pandas as pd
from pyecharts.charts import 模块名

说明：

Pyecharts 所有图表模块都是放在 charts 这个子库中，所以我们应该通过 pyecharts.charts 来导入绘图模块。对于 Pyecharts 来说，常用的绘图模块如下表所示。

Pyecharts 提供了 30 多种图表，不过对于初学者来说，我们只需要认真掌握上表中这些图表，就已经可以走得很远了。此外需要注意的是，Pyecharts 并未提供可以绘制直方图的相关模块。

最后需要说明的是， Pyecharts 本身还是有一点难度的，很多初学者一开始可能不太适应。如果小伙伴去看看官方文档，或者其他教程，可以直接说是一脸懵。不过在本教程中，我会尽可能用最简单的语言来介绍，以便让大家更快地上手。