echarts使用中需要注意的一些地方
首先要去echarts和zrender官网上下载需要的文件 然后将下载下来的文件放在你项目的目录下，我将文件都放在我项目的js目录下。需要注意的是导入的zrender文件夹名不要改变，zrender和echarts在同一个目录下面。
注意：在实际使用中，你需要根据实际需要和数据情况，修改以上代码中的配置项，例如数据的名称、类型、数值等。
第一种方式：通过直接给label属性下的formatter赋值字符串，如同下面的配置 这个时候{}中的b和c会被分别解析为名称和数据，这个地方echarts官方文档有介绍。此时需要添加样式则需要解析 rich 中设置的样式，写法为 {fz|} 。
打开echarts地图地图。选择地图功能区中的工具箱，选择标记功能。点击弹出的工具箱中的标记标志，选择想要进行标记的地点。标记想要的地点后，输容入标记地点的名称并点击保存。
echarts图表——盒须图&k线图
1、箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理。
2、折线图（Line Chart）：这是一个常用的图表类型，用于展示数据的趋势。ECharts提供了多种线型和颜色选项，可以满足不同数据的需求。 柱状图（Bar Chart）：这个图表类型通常用于比较不同类别的数据。
3、先在EChart上编辑好以后，Download该页面，放在本地文件夹。然后在Axure中插入一个内联框架，链接到文件所在位置即可。该种方式引入时，不能通过预览进行查看，只能生成html页面后才能查看。
python可视化神器——pyecharts库
1、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 。
2、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。
3、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。
4、pyecharts库的主要作用是用于生成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折线图markline-如何用Echarts制作标准折线图
echarts怎么使用要使用Echarts的前提就是要引入echarts文件，echarts.js文件可以去echarts的官方中文网站里下载，【点击进入】进入官网之后，选择一个你想要绘制的图形。
折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。在折线图中，类别数据沿水平轴均匀分布，所有值数据沿垂直轴均匀分布。
官方例子： Examples - Apache ECharts 官方文档： Documentation - Apache ECharts 必须要的属性：xAxis、yAxis、series 效果图：实现步骤：样式：遇到什么问题，可留言，看到会尽快回复。
pyecharts提供的类型包括circle，rect，roundRect，triangle，diamond，pin，arrow，none，也可以通过image：//url设置为图片，其中 URL 为图片的链接。
一个网页中可以创建多个 echarts 实例。 每个 echarts 实例中可以创建多个图表和坐标系等等（用 option 来描述）。 准备一个 DOM 节点（作为 echarts 的渲染容器），就可以在上面创建一个 echarts 实例。
标签： echartsk线图配置
