pyecharts Notebook
不同的 Notebook 环境有自己不同的渲染要求，pyecharts 在底层做了适配处理，但因为我们无法在 import pyecharts 的时候知道用户具体使用的是哪种 Notebook 环境，所以需要用户在使用时在顶部声明环境类型。
Jupyter Notebook
Jupyter Notebook 直接调用 render_notebook 随时随地渲染图表，默认为 Jupter-Notebook。
Jupyter Lab
Jupyter Lab 渲染的时候有两点需要注意
- 在顶部声明 Notebook 类型，必须在引入 pyecharts.charts 等模块前声明
from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.NTERACT - 在第一次渲染的时候调用
load_javascript() 会预先加载基本 JavaScript 文件到 Notebook 中。如若后面其他图形渲染不出来，则请开发者尝试再次调用，因为 load_javascript 只会预先加载最基本的 js 引用。而主题、地图等 js 文件需要再次按需加载。 -
load_javascript() 和 render_notebook() 方法需要在不同的 cell 中调用，这是 Notebook 的内联机制，其实本质上我们是返回了带有 _html_, _javascript_ 对象的 class。notebook 会自动去调用这些方法。
Nteract
Nteract 渲染的时候有两点需要注意
- 在顶部声明 Notebook 类型，必须在引入 pyecharts.charts 等模块前声明
from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.NTERACT
nteract 调用 render_notebook 方法即可渲染
from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType
CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.NTERACT
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Bar, Line
bar = (
Bar()
.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
.add_yaxis("商家B", [15, 6, 45, 20, 35, 66])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题"))
)
bar.render_notebook()
Zeppelin
Zeppelin 渲染的时候有需要注意
- 在顶部声明 Notebook 类型，必须在引入 pyecharts.charts 等模块前声明
from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.ZEPPELIN
Zeppelin 调用 render_notebook 方法即可渲染
%python
from pyecharts.globals import CurrentConfig, NotebookType
CurrentConfig.NOTEBOOK_TYPE = NotebookType.ZEPPELIN
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Bar
bar = (
Bar()
.add_xaxis(["衬衫", "羊毛衫", "雪纺衫", "裤子", "高跟鞋", "袜子"])
.add_yaxis("商家A", [5, 20, 36, 10, 75, 90])
.add_yaxis("商家B", [15, 6, 45, 20, 35, 66])
.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="主标题", subtitle="副标题"))
)
bar.render_notebook()
