昨天被Pyecharts实现的世界转动的效果震撼到了，今天再来讲解它的故事。Pyecharts是基于Echarts的Python实现版本，其图表含义和作用是一样的。

代码实现是用Python封装了js，让程序员面向Python开发即可。在最新版本出现链式的编程方式，更让人觉得编程好简单，特别是复制粘贴的时候，哈哈哈~~~

数据分析的最后一天了，下一个阶段就要进入前端了。今天来学点不一样的，2D的图表分析说太多了，这次挑3D的来玩一下。当然，Pyecharts的强大之处还是在于实现2D图表。

16.1 3D地图

大多数可视化图表都是2D的。然而世界是立体的，必然有一些多维度的数据不方便用平面去表达。什么样的数据呢？当数据含有多维度信息，含有地理位置信息，或者数据分析一个3D模型的时候，3D的优势必然大于2D图形。官网例子太详细了，除了py，竟然还提供html，供你看效果。

from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Map3D
from pyecharts.globals import ChartType

c = (
    Map3D()
        .add_schema(
        itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(
            color="rgb(5,101,123)",
            opacity=1,
            border_width=0.8,
            border_color="rgb(62,215,213)",
        ),
        map3d_label=opts.Map3DLabelOpts(
            is_show=True,
            text_style=opts.TextStyleOpts(
                color="#fff", font_size=16, background_color="rgba(0,0,0,0)"
            ),
        ),
        emphasis_label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True),
        light_opts=opts.Map3DLightOpts(
            main_color="#fff",
            main_intensity=1.2,
            is_main_shadow=False,
            main_alpha=55,
            main_beta=10,
            ambient_intensity=0.3,
        ),
    )
        .add(series_name="", data_pair="", maptype=ChartType.MAP3D)
        .set_global_opts(
        title_opts=opts.TitleOpts(title="全国行政区划地图"),
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=False),
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True),
    )
        .render("map3d.html")
)

输出结果(map3d.html文件)

16.2 3D柱状图

柱状图是用竖直的柱子来展现数据，一般用于展现横向的数据变化及对比。 通常用于A和B在同一时间的数据对比。我重申一遍，我用3D图表只是为了好玩，大多数情况下还是用2D的多一些。官官网例子太详细了，除了py，竟然还提供html，供你看效果。

import random
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar3D
from pyecharts.faker import Faker


data = [(i, j, random.randint(0, 12)) for i in range(6) for j in range(24)]
c = (
    Bar3D()
    .add(
        "",
        [[d[1], d[0], d[2]] for d in data],
        xaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(Faker.clock, type_="category"),
        yaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(Faker.week_en, type_="category"),
        zaxis3d_opts=opts.Axis3DOpts(type_="value"),
    )
    .set_global_opts(
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=20),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="3D柱状图"),
    )
    .render("bar3d.html")
)

输出结果(bar3d.html文件)

有关Pyecharts的应用，在
https://github.com/pyecharts/pyecharts-gallery上，有大把例子，而且都配了html和py文件，详细到我都没什么好说的了。如果你决定用Pyecharts作为你制作统计图技术的话，建议你把那些例子全部下载下来并逐个看看。

好了，有关数据分析的内容，老陈全讲完了，如果你想学前端、后端、App等，希望老铁能转发点赞，让更多的人看到这篇文章。你的转发和点赞，就是对老陈继续创作和分享最大的鼓励。

一个当了10年技术总监的老家伙，分享多年的编程经验。想学编程的朋友，可关注今日头条：老陈说编程。分享Python，前端(小程序)、App和嵌入式方面的干货。关注我，没错的。

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