求助，pyecharts使用自己構建的主題，遇到困難怎么辦？我發(fā)現了問題。我覺得自己很愚蠢。問題不專業(yè)，表述不清晰。我想刪除它。為了避免被嘲笑。無法刪除結果。注定要丟臉。然后自問自答。讓我們從第二個開

求助，pyecharts使用自己構建的主題，遇到困難怎么辦？

我發(fā)現了問題。我覺得自己很愚蠢。問題不專業(yè)，表述不清晰。我想刪除它。為了避免被嘲笑。無法刪除結果。注定要丟臉。

然后自問自答。

讓我們從第二個開始。Ecart自定義主題頁有三個選項。下載、導入和導出。導入和導出都是JSON文件，以方便設計。而且下載的是JS文件，可以使用。

第一個問題非常復雜。一開始，我想，你真的想上傳到GitHub嗎。上傳到別人的檔案里，你不給別人添麻煩嗎？后來，我想，也許我不明白。描述說：“pyecarts使用的所有靜態(tài)資源文件都存儲在pyecarts資產項目中。默認情況下，它們安裝在https://assets.pyechart.org/assets/

“也許是。因此，我嘗試使用git上傳文件。我不知道如何使用GIT。好久沒見了。突然發(fā)現文件夾已經下載到本地。啊，出家就是種菜。

非常烏龍。我很抱歉。

最后，我沒有做我自己的主題，所以我不得不一個接一個地匹配顏色。很多人都看到了，并與他們分享了結果。

Pyecharts非常好用。只是我太會做飯了。我希望諸神更多地關注這個開源軟件。以后，我會學這個榜樣的。

什么是數據可視化？

數據可視化被許多學科視為視覺傳達的現代等價物。它包括創(chuàng)建和研究數據的可視化表示。為了清晰有效地傳遞信息，數據可視化采用了統計圖形、圖表、信息圖形等工具。數字數據可以用點、線或條進行編碼，以直觀地傳遞定量信息。有效的可視化幫助用戶分析和推斷數據和證據。它使復雜數據更易于訪問、理解和使用。用戶可能有特定的分析任務，例如比較或理解因果關系。圖形的設計原則（即顯示比較或顯示因果關系）遵循該任務。表格通常用于用戶查找特定度量的位置，而各種類型的圖表用于顯示數據中一個或多個變量的模式或關系。

數據可視化不僅是一門藝術，也是一門科學。有人認為它是描述性統計的一個分支，也有人認為它是一種植根于理論的發(fā)展工具。互聯網活動產生的數據量的增加和環(huán)境中傳感器數量的增加被稱為“大數據”或物聯網。這些數據的處理、分析和交流給數據可視化帶來了道德和分析上的挑戰(zhàn)。被稱為數據科學家的數據科學領域和實踐者有助于應對這一挑戰(zhàn)。

數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化、探索性數據分析和統計圖形密切相關。自2000年以來，數據可視化已經成為科學與信息可視化相結合的一個活躍的研究、教學和開發(fā)領域。有學者認為，數據可視化的理想狀態(tài)不僅是傳達清晰，更是激發(fā)受眾的參與和關注。

pythonpyecharts坐標軸顯示問題，如何讓x軸全部顯示出來？

1. 首先，更改x軸負坐標的顯示：

2。更改X軸負坐標上方的圖表：

3。更改鼠標懸停提示值：