注意：2018年的这篇文章是基于pyecharts-v0.5编写的，目前最新版本为v1.0，pyecharts-v1.0为船新的版本，详情请看gallery.pyecharts.org

前言

我们都知道python上的一款可视化工具matplotlib,而前些阵子做一个Spark项目的时候用到了百度开源的一个可视化JS工具-Echarts，可视化类型非常多，但是得通过导入js库在Java Web项目上运行，平时用Python比较多，于是就在想有没有Python与Echarts结合的轮子。Google后，找到一个国人开发的一个Echarts与Python结合的轮子：pyecharts，下面就来简述下pyecharts一些使用细则。

前言

前面一篇文章我们介绍了numpy，但numpy的特长并不是在于数据处理，而是在它能非常方便地实现科学计算，所以我们日常对数据进行处理时用的numpy情况并不是很多，我们需要处理的数据一般都是带有列标签和index索引的，而numpy并不支持这些，这时我们就需要pandas上场啦！

前言

刚开始学习数据挖掘时，有时总是对numpy和pandas傻傻分不清楚，这个问题在训练模型阶段输入训练数据的时候最为明显，下面就来详细介绍下numpy

python基础

迭代器

要知道生成器是啥，首先得先了解下迭代器是什么，概念的部分还是用我最喜欢的老套路思维导图来表示：