如何浅析pyecharts中Tab和Legend的布局设计？

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pyecharts的Tab与Legend布局解析+导语+布局设计思路+操作实践+后续优化+导语+读者朋友们有时是不是和我有一样的困惑，用matplotlib和seaborn绘制各种图表

pyecharts的Tab和Legend布局浅析

• ​​导言​​
• ​​布局设计思路​​
• ​​操作实践​​
• ​​后续优化​​

导言

读者朋友有时候是不是和我有一样的困惑，用惯了matplotlib和seaborn绘制各种各样的小图供自己观察的时候还算得心应手，但是一旦到了要持续的大批量绘制一些图表供非数据分析人员长久观察的时候又觉得吃力，那么有没有一款第三方python模块能够帮我们解决这种困惑呢？答案是肯定的，这就要推荐我们今天的主角——pyecharts。

pyecharts是百度开源的一款第三方绘图模块，结合的python语言的简易性和Echarts的强大绘图特性，可以用python对其调用，输出交互性好，精美乖巧且符合审美的图表，而且还可以轻松的集成到Flask，Django 等主流 Web 框架，方便自己和别人长久可持续观看。

布局设计思路

抛开数据谈布局简直有点天荒夜谈，数据长什么样决定了图表的花容月貌，熟稔自己手里的数据才能知自知彼绘制出优美的图表出来，首先看一下我们样例数据长什么样。