绘图的话，首先讲究的是美观，一般情况的下话，其实美不美观并不影响数据。但是绘图美观一般不是给自己看的，而是要给别人看，或者是把它做成PPT，所以绘图更讲究的是把数据可视化变成美观的数据图。

好看的定义：
非常酷炫，或者把数据美观的，富有逻辑感的数据呈现出来。

可视化前，可视化后的美感

好的废话不多说，直接上教程：

第一步:创建原始数据表格

第二步：插入条形图

注意上图这里要点击中“year”单元格，在点击树形图

建议：可以把数据图表颜色修改更加高大上的感觉，单元格也建议修改每行每列的颜色，最好层次分明，容易阅读。

第三步：把excel全局区域变白（其实就是为了美观简洁）

右键区域，选择全局区域，上色，全局推荐白色
 

第四步：行和列空行，这个选择abcdf......1234567.......其中任意一个行和列点击鼠标右键呼出插入就会多一行啦。

选择第一列，鼠标右键，插入元素
 

第五步：对图表（条形图）区域修改

技巧：点击图表鼠标右键，选择设置图表区域格式

自由填充可以对图表区域修改位置，信息等
好啦，基本大功告成，是不是很简单呢，如果是新手的话，建议多练习，才能为未来绘制高级的数据图表打下坚实的基础呢。

Excel中如何使用不连贯的数据来创建图表(C#)

我们一般在Excel中添加图表时，是直接选中所有数据区域，然后在点击菜单栏里插入按钮，选中要插入的图表类型，然后Excel会根据你选择的图表类型自动插入图表。像下图这样：

如果不像上图中那样使用所有的数据，只用其中的某几行数据来创建图表呢？这篇文章给大家分享一下如何实现这个功能的方法，这里我使用了一个Excel组件Spire.XLS（你可以从这里下载）。

下图是我的原始Excel文档，我将用第2、3、5、6、8、9行数据来创建图表，为了方便观看我使用的是哪些数据，这里我将第4、7行设置成了空白行，当然你的Excel文档里面可以不用设置空白行。

详细步骤如下：

步骤1：加载Excel文档并获取第一个工作表。

Workbook book = new Workbook();
book.LoadFromFile("11班同学半期考试与期末考试总成绩比较表.xlsx");
Worksheet sheet = book.Worksheets[0];

Chart chart = sheet.Charts.Add(ExcelChartType.ColumnClustered);
chart.SeriesDataFromRange = false;
//设置图表位置
chart.LeftColumn = 5;
chart.TopRow = 1;
chart.RightColumn = 13;
chart.BottomRow = 10;

//添加第一个Series
var cs1 = (ChartSerie)chart.Series.Add();
cs1.Name = sheet.Range["B1"].Value;
cs1.CategoryLabels = sheet.Range["A2:A3"].AddCombinedRange(sheet.Range["A5:A6"]).AddCombinedRange(sheet.Range["A8:A9"]);
cs1.Values = sheet.Range["B2:B3"].AddCombinedRange(sheet.Range["B5:B6"]).AddCombinedRange(sheet.Range["B8:B9"]);
cs1.SerieType = ExcelChartType.ColumnClustered;
 
//添加第二个Series
var cs2 = (ChartSerie)chart.Series.Add();
cs2.Name = sheet.Range["C1"].Value;
cs2.CategoryLabels = cs2.CategoryLabels =sheet.Range["A2:A3"].AddCombinedRange(sheet.Range["A5:A6"]).AddCombinedRange(sheet.Range["A8:A9"]);
cs2.Values = sheet.Range["C2:C3"].AddCombinedRange(sheet.Range["C5:C6"]).AddCombinedRange(sheet.Range["C8:C9"]);
cs2.SerieType = ExcelChartType.ColumnClustered;

步骤4：保存文档。

book.SaveToFile("图表.xlsx", FileFormat.Version2010);

图表中的网格线不好看？加上下面这句代码让它不显示就OK：

chart.PrimaryValueAxis.HasMajorGridLines = false;

完整代码奉上：

using Spire.Xls;
using Spire.Xls.Charts;
 
namespace 使用不连贯数据创建图表
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            Workbook book = newWorkbook();
           book.LoadFromFile("11班同学半期考试与期末考试总成绩比较表.xlsx");
            Worksheet sheet = book.Worksheets[0];
 
            Chart chart = sheet.Charts.Add(ExcelChartType.ColumnClustered);
           chart.SeriesDataFromRange = false;
            //chart.PrimaryValueAxis.HasMajorGridLines = false;
           chart.LeftColumn = 5;
            chart.TopRow = 1;
           chart.RightColumn = 13;
           chart.BottomRow = 10;
 
            var cs1 = (ChartSerie)chart.Series.Add();
           cs1.Name = sheet.Range["B1"].Value;
           cs1.CategoryLabels = sheet.Range["A2:A3"].AddCombinedRange(sheet.Range["A5:A6"]).AddCombinedRange(sheet.Range["A8:A9"]);
           cs1.Values = sheet.Range["B2:B3"].AddCombinedRange(sheet.Range["B5:B6"]).AddCombinedRange(sheet.Range["B8:B9"]);
           cs1.SerieType = ExcelChartType.ColumnClustered;
 
            var cs2 = (ChartSerie)chart.Series.Add();
           cs2.Name = sheet.Range["C1"].Value;
           cs2.CategoryLabels = sheet.Range["A2:A3"].AddCombinedRange(sheet.Range["A5:A6"]).AddCombinedRange(sheet.Range["A8:A9"]);
           cs2.Values = sheet.Range["C2:C3"].AddCombinedRange(sheet.Range["C5:C6"]).AddCombinedRange(sheet.Range["C8:C9"]);
           cs2.SerieType = ExcelChartType.ColumnClustered;
       
           chart.ChartTitle = string.Empty;
 
           book.SaveToFile("图表.xlsx", FileFormat.Version2010);
        }
    }
}

日常工作中我们可能需要临时把数据分享给运营或者产品，如果购买或者开发一个新的框架成本比较高，那么我们可以用Flask做一个简单的数据展示进行分享。

flask 是python web开发的微框架，Echarts酷炫的功能主要是javascript起作用，将两者结合起来，发挥的作用更大。

一、安装Pycharm

Pycharm是当下比较流行的python的IDE，下面可以直接创建flask项目

首先到官网进行下载

安装可以选择到网上找可以用的激活码

二、创建Flask项目

File - new project里面直接创建一个Flask

创建完成后的目录

三、第一个项目

写一个最简单的程序

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():

	return 'Hello World!'

if __name__ == '__main__':
	app.run()

下面会出现如下结果

说明运行成功

打开里面的网址便会出现

四、创建第一个图表

首先要先pip install pyecharts

直接在pycharm里面打开终端进行下载

from flask import Flask
from jinja2 import Markup
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar
app = Flask(__name__, static_folder="templates")
def bar_base() -> Bar:
  c = (
    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, 25, 16, 55, 48, 8])
      .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="AB数据对比"))
  )
  return c
@app.route("/")
def index():
  c = bar_base()
  return Markup(c.render_embed())
if __name__ == "__main__":
  app.run()

五、前后端分离

前后端分离可以更好的把图表精细化处理

我们需要下载一个文件echarts.min.js

选择在线定制，把下载的文件放在static里面

在templates里面建立一个html文件

app.py里面

from flask import *
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def show_charts():
    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, 10, 20])
            .add_yaxis("商家B", [15, 25, 16, 55, 48, 8])

        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="AB数据对比"))
    )


    return render_template('show_charts.html',
                           bar_options=bar.dump_options())

if __name__ == "__main__":

    app.run(debug = True)

show_charts.html

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>ECharts</title>
    <!-- 引入 echarts.js 这里使用flask的url_for-->
    <script src="{{ url_for('static', filename='echarts.min.js') }}"></script>
</head>
<body>
    <!-- 为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom -->
    <div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div>
    <script type="text/javascript">
        // 基于准备好的dom，初始化echarts实例
        var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));

        // 指定图表的配置项和数据
        var option ={{ bar_options | safe }};

        // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
        myChart.setOption(option);
    </script>
</body>
</html>

六、多图展示

代码：

from flask import *
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar,Pie

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def show_charts():
    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, 10, 20])
            .add_yaxis("商家B", [15, 25, 16, 55, 48, 8])

        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Bar-基本示例", subtitle="AB数据对比"))
    )


    pie = (
      Pie()
        .add("", [("商家A", 100), ("商家B", 88), ("商家C", 166)])
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="Pie-基本示例"))
        .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c}"))

    )

    return render_template('show_charts.html',
                           bar_options=bar.dump_options(),
                           pie_options=pie.dump_options())

if __name__ == "__main__":

    app.run(debug = True)

html

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>ECharts</title>
    <!-- 引入 echarts.js 这里使用flask的url_for-->
    <script src="{{ url_for('static', filename='echarts.min.js') }}"></script>
</head>
<body>
    <!-- 为ECharts准备一个具备大小（宽高）的Dom -->
    <h1>柱形图</h1>
    <div id="bar" style="width: 600px;height:400px;"></div>
    <h1>饼图</h1>
    <div id="pie" style="width: 600px;height:400px;"></div>
    <script type="text/javascript">
        // 基于准备好的dom，初始化echarts实例
        var barChart = echarts.init(document.getElementById('bar'));
        var pieChart = echarts.init(document.getElementById('pie'));


        // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
        barChart.setOption({{ bar_options | safe }});
        pieChart.setOption({{ pie_options | safe }});
    </script>
</body>
</html>

七、远程访问

远程服务器部署需指定 host='0.0.0.0' , 其他机器才能正常访问远程服务，即如下方式

app.run(host='0.0.0.0',port=8000)

指定host后远程服务可被其他任何机器访问。

八、问题实例

如果在终端运行出现如下问题

Environment: production
WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment.
Use a production WSGI server instead.

其实就是flask未使用 WSGI 启动，所以使用wsgi启动就行了

from gevent import pywsgi
 
if __name__ == '__main__':
    server = pywsgi.WSGIServer(('0.0.0.0', 8000), app)
    server.serve_forever()