Python random 模块主要用于生成随机数。
random 模块实现了各种分布的伪随机数生成器。
要使用 random 函数必须先导入：
import random
python random 模块的一般用法
Python中的random模块提供了生成伪随机数的功能，可以用于模拟、游戏开发、密码学等领域。下面是对Python random模块的详细解释和示例：
- 生成随机整数
import random
# 生成一个介于1到10之间的随机整数
random_int = random.randint(1, 10)
print(random_int)
- 生成随机浮点数
# 生成一个介于0到1之间的随机浮点数
random_float = random.random()
print(random_float)
- 从序列中随机选择
# 从列表中随机选择一个元素
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
random_choice = random.choice(my_list)
print(random_choice)
- 打乱序列的顺序
# 打乱列表的顺序
random.shuffle(my_list)
print(my_list)
- 生成随机种子
# 生成种子
seed_value = random.seed(10)
print(seed_value)
通过使用这些功能，可以实现多种随机数生成需求。需要注意的是，Python中的随机数都是伪随机数，通过对随机数种子的设置，可以实现随机数的复现。
pyecharts
pyecharts 是一个基于 ECharts 的 Python 数据可视化库，它允许用户使用 Python 语言生成各种类型的交互式图表和数据可视化。
ECharts 是由百度开发的一款强大的开源数据可视化库，而 Pyecharts 则是 ECharts 的 Python 封装，使得在 Python 中使用 ECharts 变得更加方便。
pyecharts 提供了一组简单而灵活的 API，使用户能够轻松地创建各种图表，包括但不限于折线图、柱状图、散点图、饼图、地图等。
通过 pyecharts，用户可以使用 Python 语言处理和准备数据，然后使用简洁的代码生成交互式的图表，这些图表可以嵌入到 Web 应用程序中或保存为静态文件。
pyecharts 特点与功能：
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简单易用： Pyecharts 提供了直观而友好的 API，使得用户能够快速上手，轻松生成各种图表。
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丰富的图表类型： 支持多种常见的图表类型，包括线图、柱状图、散点图、饼图、地图等，满足不同场景的需求。
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支持主流数据格式： 能够处理常见的数据格式，如列表、字典、Pandas DataFrame 等。
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交互性： 生成的图表可以具有交互性，用户可以通过鼠标悬停、缩放等方式与图表进行互动。
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丰富的配置选项： 提供了丰富的配置选项，允许用户自定义图表的样式、布局等属性。
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支持主题： 提供多种主题，用户可以根据需要选择合适的主题，使图表更符合应用的整体风格。
安装
pip install pyecharts
安装成功后可以查看 pyecharts 版本：
import pyecharts
print(pyecharts.__version__)
pyecharts 图表类型
举例
from pyecharts.charts import Bar
# 准备数据
x_data = ['一月', '二月', '三月', '四月', '五月']
y_data = [10, 20, 15, 25, 30]
# 创建柱状图
bar_chart = Bar()
bar_chart.add_xaxis(x_data)
bar_chart.add_yaxis("销售额", y_data)
# 也可以传入路径参数，如 bar_chart.render("bar_chart.html")
bar_chart.render()
如果在 bar_chart.render() 中不指定文件路径，Pyecharts 默认会在当前工作目录下生成一个名为 “render.html” 的文件，即生成的图表将保存在 “render.html” 文件中。
如果你希望图表的文件名有一定的规范，或者想要指定保存的路径，可以在 render() 方法中提供文件路径参数。
bar_chart.render("my_bar_chart.html")
设置图表配置选项
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
# 准备数据
x_data = ['一月', '二月', '三月', '四月', '五月']
y_data = [10, 20, 15, 25, 30]
# 创建柱状图
bar_chart = Bar()
bar_chart.add_xaxis(x_data)
bar_chart.add_yaxis("销售额", y_data)
# 配置图表
bar_chart.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="月度销售额柱状图"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="月份"),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销售额（万元）"),
)
# 渲染图表
bar_chart.render("bar_chart.html")
说明：
- Bar()：创建一个柱状图对象。
- add_xaxis 和 add_yaxis：分别用于添加横轴和纵轴的数据。
- set_global_opts：配置全局选项，包括标题、坐标轴的名称等。
生成的图表将保存为 “bar_chart.html” 文件，你可以在浏览器中打开该文件，查看生成的柱状图。
使用主题
pyecharts 支持主题切换，用户可以根据自己的需求选择合适的主题来改变图表的样式。
pyecharts 提供了 10+ 种内置主题，开发者也可以定制自己喜欢的主题。
以下是一个简单的例子，演示了如何使用 pyecharts 切换主题：
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
# 内置主题类型可查看 pyecharts.globals.ThemeType
from pyecharts.globals import ThemeType
# 准备数据
x_data = ['一月', '二月', '三月', '四月', '五月']
y_data = [10, 20, 15, 25, 30]
# 创建柱状图
bar_chart = Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)) # 初始主题为亮色系
bar_chart.add_xaxis(x_data)
bar_chart.add_yaxis("销售额", y_data)
# 配置图表
bar_chart.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="月度销售额柱状图"),
xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="月份"),
yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="销售额（万元）"),
)
# 切换到暗色系主题
bar_chart.set_global_opts(theme=ThemeType.DARK)
# 渲染图表
bar_chart.render("themed_bar_chart.html")
以上例子演示了如何在 pyecharts 中使用 ThemeType 来切换主题，pyecharts 支持的主题类型包括 LIGHT（亮色系）、DARK（暗色系）等，你可以根据需求选择合适的主题。
- init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT)：在创建图表对象时，通过 init_opts 参数指定图表的初始主题，这里设置为亮色系。
更多 pyecharts 模块内容可以参考： https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro
关注我，不迷路，共学习，同进步
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