本文继续采用PyEcharts v1.x版本进行绘制面积图。 注：PyEcharts分为 v0.5.x 和 v1.x 两个大版本，v0.5.x 和 v1.x 间不兼容，v0.5.x是基于Python2.7+、3.4+版本开发的，而v1.x是一个全新的版本，它是基于Python3.6+版本开发的，另外经PyEcharts开发团队决定，0.5.x 版本将不再进行维护。

绘制的面积图效果是这样的：

没有安装PyEcharts的，先安装PyEcharts：

# 请安装1.7.1版pyecharts模块，不要安装最新的版本，不兼容
pip install pyecharts==1.7.1

安装好PyEcharts之后，就可以将需要使用的模块进行导入：

#导入需要使用的模块
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line

数据输入：

x_data = ["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun"]
y_data = [820, 932, 901, 934, 1290, 1330, 1320]

还没学过折线图绘制的，请点击查看 跟小白学Python数据分析——绘制折线图

接下来就可以绘制面积图了：

a=(
    Line()
    .add_xaxis(xaxis_data=x_data)
    .add_yaxis(
        series_name="",
        y_axis=y_data,
        symbol="emptyCircle",
        is_symbol_show=True,
        label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),
        #设置面积图填充颜色
        areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=1, color="#FF1493"),
    )
    .set_global_opts(
        tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=False),        
        yaxis_opts=opts.AxisOpts(
            type_="value",
            axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),
            splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
        ), 
        xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category", boundary_gap=False),
    )
    # 设置 boundary_gap 的时候一定要放在最后一个配置项里, 不然会被覆盖
    .render("面积图.html")
)

是不是so easy 呢？

如果你喜欢本文，可以点击右下角在看 如果你在跟着学习，请在留言区留言：打卡 如果你刚看到本文，可以查看本系列历史文章跟着学习： 跟小白学Python数据分析——Anaconda安装 跟小白学Python数据分析——使用spyder 跟小白学Python数据分析——数据导入1 跟小白学Python数据分析——数据导入2 跟小白学Python数据分析——描述性统计分析 跟小白学Python数据分析——分组分析 跟小白学Python数据分析——列表 跟小白学Python数据分析——数据框 跟小白学Python数据分析——记录抽取 跟小白学Python数据分析——记录合并 跟小白学Python数据分析——数据导出 跟小白学Python数据分析——For循环 跟小白学Python数据分析——批量合并CSV文件 跟小白学Python数据分析——批量拆分Excel文件 跟小白学Python数据分析——提取PDF表格数据 跟小白学Python数据分析——批量提取PDF表格数据 跟小白学Python数据分析——绘制饼图、圆环图 跟小白学Python数据分析——绘制仪表盘 跟小白学Python数据分析——绘制水球图 跟小白学Python数据分析——绘制词云图 跟小白学Python数据分析——绘制柱形图 跟小白学Python数据分析——绘制条形图 跟小白学Python数据分析——绘制折线图

长按识别下方二维码，并关注公众号