【亲测免费】 pyecharts-gallery 项目教程
2026-01-16 09:38:00作者:冯爽妲Honey
1. 项目的目录结构及介绍
pyecharts-gallery 项目的目录结构按照实例模块的字母顺序进行划分。以下是项目的主要目录结构及其介绍:
pyecharts-gallery/
├── README_EN.md
├── run_all.py
├── requirements.txt
├── examples/
│ ├── A系列实例
│ ├── B系列实例
│ └── ...
└── config/
├── config.yaml
└── ...
README_EN.md: 项目的英文介绍文档。run_all.py: 项目的启动文件,用于运行所有实例。requirements.txt: 项目依赖文件,列出了运行项目所需的Python包。examples/: 包含各种实例的目录,按照字母顺序划分。config/: 包含项目的配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
run_all.py 是项目的启动文件,用于运行所有实例。在运行该文件之前,需要确保已安装 black 和 aiohttp 包。可以通过以下命令安装这些依赖:
pip install black aiohttp
run_all.py 文件的主要功能是批量运行 examples 目录下的所有实例,并生成相应的可视化数据视图。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件位于 config 目录下,主要包括 config.yaml 文件。该文件用于配置项目的各种参数,例如数据源、输出路径等。以下是一个示例配置文件的内容:
data_source: "path/to/data"
output_path: "path/to/output"
通过修改 config.yaml 文件,可以灵活地调整项目的运行参数,以适应不同的需求。
以上是 pyecharts-gallery 项目的基本教程,涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用该项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0100
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
478
3.57 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
340
暂无简介
Dart
728
175
Ascend Extension for PyTorch
Python
288
321
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
850
447
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
239
100
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
10
1
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
451
180
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.28 K
705